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Dica R do dia: Regression Discontinuity Design in R

Sem muito tempo hoje, mas ei-lo: https://datascienceplus.com/program-evaluation-regression-discontinuity-design-in-r/.

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Uma perspectiva sobre Econometria

A animação lembra muito os traços do divertido Archer. A econometria de Angrist é muito popular por estes dias. Nunca é demais lembrar que os contrafactuais entraram na Ciência Econômica pelos trabalhos de Robert Fogel, em História Econômica. Também não é demais lembrar que há um debate interessante sobre a econometria com participantes pesos pesados.

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Demanda por ingressos de futebol (exemplo para aula de Econometria)

Este é um post sem maiores pretensões. É apenas um exemplo de variáveis instrumentais em Econometria para ser usado em sala de aula. O objetivo é discutir o uso de uma variável instrumental com base em uma amostra de países que fez parte de uma matéria jornalística sobre o preço dos ingressos de futebol no Brasil, lá em 2013.

A matéria apresenta uma tabela interessante que nos dá a possibilidade de pensar em uma estimativa de curva de demanda por ingressos de futebol. Há diversos problemas importantes. Primeiro, o preço médio do ingresso parece (embora não esteja claro) ser mensal. Segundo, a amostra não parece ser nada aleatória, mas motivada por algum critério que desconhecemos. Terceiro, não sei se os valores em reais foram ajustados para as inflações do Brasil e dos respectivos países cujos dados formam a tabela.

Mesmo assim, vou tentar ilustrar o problema econométrico aqui. Trata-se do fato de que temos apenas a quantidade vendida (portanto comprada) de ingressos (a cada mês), logo, temos o ponto de equilíbrio das curvas de oferta e de demanda. Como obter uma curva de demanda a partir disto? Precisamos de um instrumento que desloque apenas a curva de oferta, o que nos ajudaria a identificar a curva de demanda.

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Assim, procurei algo que geralmente impacta apenas a oferta. Escolhi a precipitação média anual de chuvas. A idéia é que as preferências dos consumidores não seriam afetadas pelo mau tempo, mas a oferta de ingressos sim (estou supondo que os clubes baixarão os preços de venda para atraírem mais consumidores em dias chuvosos).

Pode não ser o melhor instrumento do mundo (e este é um bom debate para outro dia), mas como a idéia é só ilustrar o método em sala de aula (terei que gastar um pouco mais de tempo em sala, claro), aí vai o resultado utilizando o bom e velho Gretl.

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Observamos uma elasticidade-preço unitária, o mesmo valendo para a elasticidade-renda. O resultado é bastante limitado (além do que eu disse lá em cima, há o fato de termos apenas 16 observações…), mas poderemos ver em sala de aula que o teste de sobre-identificação (o teste de Sargan) nos diz que o instrumento utilizado está ok.

Eu sei que não é o melhor exemplo de economia do futebol que alguém poderia fazer, mas como exemplo para uma aula de variáveis instrumentais (cuja utilidade estou longe de ter explicado aqui, eu sei), até que ficou um exemplo simpático.

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Previsão no ponto ou no intervalo: uma discussão inútil?

Eis a notícia. Como é de conhecimento comum aos já iniciados em Estatística ou Econometria, qualquer previsão pode ser feita no ponto ou no intervalo. Se observarmos a prática do FMI, Banco Mundial ou de qualquer outra consultoria privada nacional, observaremos que as projeções divulgadas são as pontuais.

Qual o motivo disto? Arrogância? Não. O motivo é reduzir a instabilidade natural que existe nas cabecinhas de gente como a gente. É óbvio que a inflação prevista pontualmente pode não se realizar, mas o importante é que o erro seja pequeno. E quem acha mais fácil falar em “4.5 + ou – 0.02” do que em “4.5, mas é só uma previsão estatística” na hora do cálculo do crediário que atire a pedra.

Mas, sejamos justos, o intervalo é mais preciso, né? Mais ou menos. Pois muito bem, digamos que se queira adotar intervalos de confiança para a divulgação das previsões. Por exemplo, suponha que o Banco Central quisesse mudar sua previsão de inflação para uma intervalar. Seria esta uma boa forma de diminuir a instabilidade nos mercados? O sujeito olha para a previsão e vê algo como 5.5% + ou – 0.4. A pergunta seria: “de onde veio o 0.4? Provavelmente veio de algum nível de confiança determinado.

Agora, esta é uma questão que nos remete novamente ao fato de que alguma arbitrariedade seria inevitável (agora, na determinação do nível de confiança). Se o objetivo é mostrar que o economista “é ignorante quanto à realidade”, como diz a notícia, acho que mais fácil seria dizer que a previsão é baseada em teoria estatística. Não é necessário este trabalho todo.

Claro que há sempre a patuléia da pterodoxia (e suas quintas colunas da blogosfera) que adoram dizer que “econometria não serve para nada porque o mundo é complicado”, etc. Para isto, basta, por exemplo, escolher intervalos de confiança ruins e divulgar sempre as péssimas previsões para, lentamente, minar a confiança das pessoas na Ciência Econômica. É como colocar um falso ponto em debate e, a partir daí, repeti-lo como verdadeiro para depois, sim, desmascará-lo (entre aspas). Claro que a alternativa desta gente é o debate sobre as idéias “Marshall-Kaleckinas com toques Hicksianos contra o dragão da maldade Friedmaniano” ou algo tão verborrágico quanto.

Óbvio é que uma previsão é apenas uma previsão. Mais óbvio ainda é que a econometria é baseada em estatística que, por definição, tem que ser considerada como algo que jamais nos dará respostas definitivas. Agora, dizer que o intervalo de confiança é uma forma de nos mostrar o quão ignorantes somos me parece um exagero. Eu prefiria ouvir isto de um Pedro Valls, de um Márcio Laurini, enfim, de gente que realmente trabalha com econometria e que, mais importante, entende do assunto.

Para mim, parece que o intervalo de confiança trará muito pouco ganho para o entendimento da realidade econômica. Bastava um rodapé na tabela. O que isto trará na prática é apenas mais ou menos trabalho para os encarregados destas previsões. Dou as boas-vindas ao intervalo, mas ressalto: a ignorância econômica, esta continuará se manifestando através das declarações estranhas de alguns economistas, repórteres, leigos, enfim, gente que ou tem má formação econômica, ou interesses ocultos. Simples assim.

UPDATE p.s. Aposta com o leitor: se algo sair errado, os economistas oficiais (e aliados) dirão que a culpa é do modelo. (quem quiser apostar, deixe o comentário aqui).

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Mais artigos interessantes (você que acabou de estudar Econometria…vai gostar)

A Brief History of Production FunctionsS. K. MISHRA
North-Eastern Hill University (NEHU) October 9, 2007
Abstract:
This paper gives an outline of evolution of the concept and econometrics of production function, which was one of the central apparatus of neo-classical economics. It shows how the famous Cobb-Douglas production function was indeed invented by von Thunen and Wicksell, how the CES production function was formulated, how the elasticity of substitution was made a variable and finally how Sato’s function incorporated biased technical changes. It covers almost all specifications proposed during 1950-1975, and further the LINEX production functions and incorporation of energy as an input. The paper is divided into (1) single product functions, (2) joint product functions, and (3) aggregate production functions. It also discusses the ‘capital controversy’ and its impacts.
Keywords: Production function, Cobb-Douglas, CES, Transcendental, translog, Zellner-Revankar, VES, Bruno, Kadiyala, Diewert, Kummel, Mundlak, Engineering, Kmenta, McCarthy, Fare, Mitchell, Multi-output, joint product, Data Envelopment, Household, Humbug, Cambridge capital controversy

JEL Classifications: B13, B21, B23, C13, D24, D33, E25

Working Paper Series

Econometria · estatística · falhas de governo · meio ambiente · random walk

É a mudança climática um passeio aleatório?

Eli Dourado:

The human brain is “hard-wired” for pattern recognition. So much so, in fact, that it often finds patterns that are not really there. This is why the field of statistics is so counter-intuitive for so many people (and you thought it was all the Greek letters).

I was thinking and reading about global warming this morning when a thought struck me: could I test climate trends against a null hypothesis of a random walk? It took only a few minutes to discover that a pair of authors from the US Geological Survey have already done so. In a 2005 article in Geophysical Research Letters, Timothy Cohn and Harry Lins were unable to reject the hypothesis that the warming of the last 100 years was due to randomness. The trend is statistically insignificant.

I draw two conclusions. First, politicians should not do anything drastic to “fix” global warming. Second, if we insist on democratic governance, we ought to emphasize statistics in the high school curriculum. I propose dropping trigonometry (which is useless to almost everyone) and replacing it with statistics.