Economia do Crime e Drogas (mas não do jeito que você deve estar pensando…)

Não, não estou falando da polêmica do Bolsonaro sobre castração química, embora o assunto possa ser considerado como um tópico de pesquisa relacionado. De fato, estupro (rape) aparece como um dos crimes analisados pelos autores. Vale a pena pensar no tema? Responda para si mesmo após ler o resumo abaixo e, se possível, o artigo.

A Cure for Crime? Psycho-Pharmaceuticals and Crime Trends

Dave E. Marcotte
Sara Markowitz

Abstract
In this paper we consider possible links between the diffusion of new pharmaceuticals used for treating mental illness and crime rates. We describe recent trends in crime and review the evidence showing that mental illness is a clear risk factor both for criminal behavior and victimization. We summarize the development of a number of new pharmaceutical therapies for the treatment of mental illness that came into wide use during the “great American crime decline.” We examine limited international data, as well as more detailed American data, to assess the relationship between rates of prescriptions of psychotropic drugs and crime rates, while controlling for other factors that may explain trends in crime rates. Using state-level variation in the rates that various drug therapies disperse within populations to identify impacts on crime rates, we find some evidence that the expansion of psychiatric drugs is associated with decreased violent crime rates, but not property crime rates. We find no robust impacts on homicide rates and no effects on arrest rates. Further, the magnitudes of the estimated effects of expanded drug treatment on violent crime are small. Our estimates imply that about 5 percent of the decline in crime during the period of our study was due to expanded mental health treatment. © 2010 by the Association for Public Policy Analysis and Management

Juízes de futebol favorecem o time da casa?

20160601_215320-001As evidências deste artigo de 2004 para a Bundesliga nos diz que….sim. A análise dos autores se baseia em duas variáveis: tempo extra concedido e pênaltis. Um dos canais de transmissão pelo qual isso ocorre seria por pressão da torcida (que, por sua vez, afeta o desempenho do time, “empurrando-o” e também teria impacto sobre a atuação do juiz).

Eu diria que, lembrando da teoria da regulação de Stigler, o juiz poderia ser ‘capturado’, sem falar, claro, na possibilidade de corrupção (algo também já estudado na economia dos esportes).

Mas vejamos os microfundamentos econômicos que os autores usam para explicar o fenômeno em questão:

(…) when facing a contentious decision, the salient cue of crowd noise (remaining rather silent when a home team player makes a tackle, but booing when a visitor tackles) may cause a difference in assessing fouls of home players or visiting players. Another subtle form of how crowd noise influences referees may stem from the use of heuristics in decision making. Even though heuristics frequently result in systematic errors (Tversky & Kahneman, 1974), they are often used as rules of thumb to reduce complexity in judgment. If a referee is uncertain whether a tackle was regular or irregular, he might, therefore, place equal weight on the possibly biased auditory information from the crowd and on his visual information. [SUTTER, M.; KOCHER, M. G. Favoritism of agents – The case of referees’ home bias. Journal of Economic Psychology, v. 25, n. 4, p. 461–469, 2004.463-4]

A análise dos autores, como já dito, limita-se ao campeonato alemão (o que nos faz pensar sobre a validação externa dos resultados, obviamente). De qualquer forma, como ela é feita?

Os autores utilizam uma regressão múltipla (MQO) com controles para cartões, substituição de jogadores e a margem do resultado (uma dummy construída pela margem de diferença de gols entre o time da casa e o visitante) na análise do tempo extra concedido pelo juiz. No caso dos pênaltis, faz-se uma comparação simples (um teste qui-quadrado) entre distribuições de frequências de pênaltis “classificados” como legítimos (ou não) com uma amostra que me pareceu pequena.

São reportados resultados que corroborariam a hipótese de viés do juiz a favor do time da casa, embora, no meu entender, possam ser feitas várias críticas aos dois testes (talvez no caso da regressão alguém possa reclamar de dos controles, mas creio que o teste dos pênaltis é mais sensível às críticas). Claro, o ideal é você ler o artigo para tirar suas próprias conclusões.

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Não confunda os Khans!

Um ponto que me chama a atenção é a necessidade que pesquisadores têm de que existam fichas detalhadas (e padronizadas) de jogos. Não basta saber quem ganhou ou perdeu, mas quem entrou/saiu, quem levou cartão e, claro, sempre com o tempo bem registrado. Bases de dados padronizadas permitem a análise inter-campeonatos e inter-países (o que minimiza bastante o problema de validação externa já citado…).

Mas isto é assunto para economistas? Bem, eu poderia citar vários argumentos, mas prefiro apelar a Khan (2000).

Bibliografia(zinha)

KAHN, L. M. The Sports Business as a Labor Market Laboratory. Journal of Economic Perspecitves, v. 14, n. 3, p. 75–94, 2000.

SUTTER, M.; KOCHER, M. G. Favoritism of agents – The case of referees’ home bias. Journal of Economic Psychology, v. 25, n. 4, p. 461–469, 2004.

Dados são importantes mas…

The data cannot do the manager’s job. Numbers cannot put us all in the dugout; analytics is not an attempt to mechanize soccer. It simply enables the manager to do his job of building and directing a successful team with the clearest possible vision of what is happening on the pitch. [Anderson, C. & Sally, D. (2013) The Numbers Game, Penguin Books, 2013, p.193]

Ok, é no contexto do futebol, mas vale para tudo na vida, inclusive para a Ciência Econômica.

Um exemplo bem simples de como aprender a analisar dados em R

É um blog cheio de propaganda, mas vale a pena. Didático e simples. A dica é: copie e cole os comandos e replique lendo o texto. Depois, pense no que você pode fazer com isso (ou seja, com os dados que te interessam). Pense também nas limitações do exemplo (o que poderia ser feito para minimizar seu trabalho).

R é tudo, heim? ^_^

Nova Apostila do R para Econometria Aplicada !

apostilar_capaTenho a satisfação de anunciar a disponibilização da nossa apostila de econometria aplicada em R. Sim, antes que você pergunte, ela é gratuita.

Ela não está ainda do jeito que eu gostaria. Ao longo dos anos, vários co-autores foram convidados mas, no final, ficamos apenas eu e o prof. Rodrigo. Portanto, embora versões anteriores tenham circulado com nomes de outros colegas, esta versão  – totalmente repaginada para uso em RStudio leva apenas nossos nomes, ok?

Confesso que tentei algumas editoras, mas todas elas foram taxativas: não insista, não queremos saber de um livro de apoio para econometria aplicada em programas gratuitos. Diante desta resposta, pensei em arriscar um ebook, mas é tanto trabalho com formatações chatas que, sozinho, eu não conseguiria.

Além disso, embora eu não acredite que exista uma horda de alunos famintos por econometria aplicada no Brasil (muitas vezes eles sequer lêem uma PEC de duas páginas antes de palpitarem como especialistas em finanças públicas…), acredito que há sempre um aluno aqui ou ali, sem muitos recursos para aprender econometria e que, infelizmente, ainda não venceu a barreira do inglês. É para ele que dedico a apostila.

Ao longo dos anos, muitos amigos e colegas me incentivaram a usar o R. São tantos que não vou nomeá-los para não cometer injustiças. De qualquer forma, que fiquem registrados meus agradecimentos a eles.

O endereço da página oficial da apostila é este.

O Falcão Maltês, o R e os eventos aleatórios: um estudo de caso pontual

Nunca vi o filme, mas não posso deixar de relatar este caso. Recentemente, conversei sobre o R (na verdade, sobre o RStudio) com a turma do mestrado. Até aí, tudo bem.

Mas alguns bolsistas da graduação vieram me pedir uma amigável introdução ao R, já que não puderam assistir ao minicurso (sim, você leu direito: alunos me procuraram pedindo aulas extras). Como diria Parker Lewis: “Not a problem”! Agendamos dois encontros matinais e preparei um material compacto para as sessões. Fiz até um convitezinho.

Após nos divertirmos com a função consumo (veja mais sobre ela no artigo do prof. Fabio Gomes) no primeiro encontro, fomos para o segundo encontro, no qual eu falaria sobre dois exercícios: (a) demanda de moeda (um exemplo do livro de Gujarati & Porter) e (b) uma equação dos determinantes do crescimento usando a base de dados de um dos artigos do Ross Levine sobre o tema (o exemplo é do livro de Stock & Watson).

O interessante deste segundo exercício é que há uma rápida discussão sobre outliers. Na verdade, você encontra Malta e descobre que o país tem uma economia atípica, com um altíssimo fluxo de comércio na medida ((X+M)/PIB). Até aí, nada de novo, certo? Obviamente, eu pesquisei e me preparei para contar aquela novidade para a turma.

Então, estávamos os seis (eu e mais cinco alunos) neste exato ponto do exercício quando eu respirei fundo e, com aquele ar professoral, perguntei: “- O que podemos dizer sobre Malta”?

Foi neste momento que alguém disse (usarei nomes fictícios para preservar a identidade do aluno), acho que foi Karol: “- Thyaggo sabe, professor, ele morou em Malta”.

Fez-se um profundo silêncio na sala. Por um instante senti o que deve ter sido a sensação de gregos e romanos diante de oráculos. Ou seria a sensação de John Nash ao se deparar com sua criação? Talvez DaVinci ao terminar a Mona Lisa. Não, acho que parecia com a sensação que provavelmente meu amigo Lucas Mafaldo teve diante na primeira vez em que viu um suculento bife de bode. Honestamente, não sei descrever em palavras (ou imagens) o que senti. Só sei que não sabia o que dizer e todos os alunos (o conjunto de alunos, só para constar, era composto de cinco elementos) olharam para Thyaggo que completou:

“- É verdade, professor, estudei inglês lá por um tempo”.

Antes que eu pudesse esboçar um arremedo de resposta, Nathallia completou:

“- Professor, 20% da sua turma já esteve em Malta”!

As outras alunas, Mayirah e Mharianna, apenas riam, ao mesmo tempo em que tentavam ler algo na tela do nano-notebook de Mayirah.

Give me your multiple regression or I will shoot you!

Dizem por aí, em situações similares, que “mesmo que você tivesse planejado, não seria tão bom”. Pois é. A sensação que eu tive deve ter sido a mesma do primeiro ser humano (ou primata) que balbuciou esta frase em alguma linguagem primitiva. Literalmente eu me senti dentro da frase, quase como parte integrante da mesma.

Ri por algum tempo. Tudo era muito engraçado. Era uma aula de Econometria Aplicada e um evento absolutamente (ou absurdamente) aleatório como este realizava-se naquele instante. A própria aleatoridade, ela mesma, em toda sua plenitude, ali, naquela manhã de quinta-feira!

Quase perguntei se alguém já tinha visitado Tonga ou Saint Kitts-and-Nevis, mas achei melhor não arriscar.

p.s. Esta história pode ou não ser baseada em fatos reais. Nenhum aluno ou regressão foi morto(a) ou ferido(a) na confecção deste texto. Cuidado ao ler: risadas podem causar soluços. O autor não se responsabiliza por nada do que você pense ou sinta após a leitura do texto (e nada do que você possa – ou não – imaginar após ser exposto(a) a este texto).

Vantagens comparativas, regressões, análise de conjuntura…ou: “por que sua reforma curricular deveria incluir mais Econometria?”

Vantagens comparativas, regressões, análise de conjuntura (como alguém poderia dizer que estes são conceitos separáveis?), tudo isto pode ser encontrado nesta recente publicação do FMI.

Vale a pena pedir para aumentarem o número de disciplinas de Econometria na sua graduação? Olha, se aumenta sua empregabilidade, inclusive, em outros países, imagino que pode ser uma boa idéia (claro, existem trade-offs e você terá que deixar de lado algumas disciplinas porque o curso de Economia não pode durar 5 bilhões de anos, ou você não se forma, né?).

vantagenscomparativas

regressoes_fmi

O modelo previu 72%

Fazendo as contas, teríamos 368 deputados votando a favor da admissibilidade. Foram 367. I rest my case (but not my briefcase…yet).

Frases como: “econometria não serve para nada”, “pluralismo metodológico pode ser com a Sociologia, mas não com a Estatística”, “o importante é entender o materialismo histórico” perderam sua falsa potência argumentativa. Simplesmente foram enterradas.

A grande vitória desta previsão é lembrar aos estudantes da Ciência Econômica que devemos estudar os fundamentos das ações individuais (ou o comportamento individual não foi importante no que culminou na votação de ontem?) e os métodos estatísticos – chame-se de Econometria se quiser, não me importa, não faz diferença e não é relevante neste contexto – adaptando-os para estudar situações que envolvam trocas (uma lição de James Buchanan).

É só um modelo, claro, é só uma previsão, mas, neste caso, a prova dos pudim, como dizem os americanos, é única: não há outros impeachments sendo julgados no Brasil (ainda bem) de forma a gerar um número grande de observações, etc.

O aluno que estuda a boa Ciência Econômica pode ganhar dinheiro fazendo previsões? Pode. Veja bem, não é apenas a parte estatística da brincadeira: modelos são construídos com base em pressupostos teóricos. Assim, menosprezar as aulas de Microeconomia e achar que vai enriquecer fazendo vinte disciplinas de Cálculo equivale a jogar fora um remo e remar, furiosamente, com o outro: o barco fará belos círculos na lagoa.

Repare que “estudar Microeconomia”, por sua vez, não implica que você apenas faça exercícios envolvendo lagrangianos (ou hamiltonianos). Significa também que não deve desprezar – sempre de forma cética e crítica, claro – notícias citadas como “avanços” na sua área de pesquisa. Surgem várias idéias alternativas de como o ser humano age e somente poucas provam-se úteis para o avanço de nosso conhecimento sobre as ações dos indivíduos (ou grupos).

Agora, vamos em frente. Bom dia.

 

A árvore da maçã do impeachment e a serpente

Regis, meu colega do PPGOM, é um cara talentoso no uso do R. Deixa este que vos escreve no chinelo. Ele se propôs a um exercício interessantíssimo envolvendo R, política brasileira, impeachment e probabilidades. Quer saber o que ele encontrou? Clique aqui.

Eis um trecho da conclusão dele:

A árvore do Senado Federal nos mostra que a maior resistência ao Impeachment parece ser os partidos do PCdoB, PDT, PMDB, PP, PR, PRB, PSB, PSD, PT e PTB nos Estados AL, AM, AP, BA, MA, PA, PE, PI, PR, RJ, RN, RR, TO. O Impeachment precisa de 54 votos no Senado. Atualmente existem 36 Senadores com intenção de voto a favor e 26 contra. Assim, são necessários 18 votos dos 19 indecisos para a Presidente ser destituída do Cargo, ou então uma mudança no voto dos Senadores que se declararam contra o Impeachment.

Sensacional, não? Enquanto os cientistas políticos permanecem no papo de sempre, na Economia, gente como o prof. Regis faz o trabalho duro e nobre de tentar inferir algo importante a partir dos dados (ok, há cientistas políticos sérios, mas não posso deixar de seguir Tullock em seu famoso comentário sobre estes caras…sem link desta vez…).

Napoleão é um bom instrumento?

Eis um artigo interessante para quem deseja entender o básico de variáveis instrumentais. O autor usa a pressão napoleônica como instrumento para o desempenho dos alunos. Como assim? Vejamos a explicação, em primeiro lugar.

The theory of Ramirez and Boli (1987) can best be described by a quote from their paper: “Our view is that European states became engaged in authorizing, funding, and managing mass schooling as a part of the endeavour to construct a unified national policy.” […] “External challenges […] were important stimuli to state action in education […]” (Ramirez and Boli, 1987, p. 3). Napoleon can be seen as one of the most pronounced external challenges of this era. Ramirez and Boli (1987) illustrate their theory by describing this process in seven European regions: Prussia, Denmark, Austria, Sweden, Italy, France, and England. Sweden, France, and England experienced a general call from within for mandatory, universal and free education later than other countries. [p.4]

Dito isto, o autor estima:

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Para o desempenho, usa-se o teste PISA e, para o tracking:

Two aspects of tracking in education systems are used: the number of tracks available to 15- year-old pupils and the age of first selection. These measures are obtained from OECD (2007, table 5.2) and adjusted for the German states using Woessmann (2007) and Kultusminister Konferenz (2013) and for French and Flemish Belgium using Eurydice (2013).

A discussão que se segue sobre as limitações e a robustez do modelo valem a leitura. Divirta-se.

Economia é tudo de bom: mais um artigo interessante

Veja só o resumo de um dos artigos da última AER.

The Caloric Costs of Culture: Evidence from Indian Migrants

Article Citation

Atkin, David. 2016. “The Caloric Costs of Culture: Evidence from Indian Migrants.” American Economic Review, 106(4): 1144-81.

DOI: 10.1257/aer.20140297

Abstract

Anthropologists have documented substantial and persistent differences in food preferences across social groups. My paper asks whether such food cultures can constrain caloric intake? I first document that interstate migrants within India consume fewer calories per rupee of food expenditure compared to their neighbors. Second, I show that migrants bring their origin-state food preferences with them. Third, I link these findings by showing that the gap in caloric intake between locals and migrants depends on the suitability and intensity of the migrants’ origin-state preferences. The most affected migrants would consume seven percent more calories if they possessed their neighbors’ preferences. (JEL D12, I12, O15, R23, Z12, Z13)

Sensacional, não?

IS-LM…para gente grande

islm_advanced

Você achava que sabia o modelo IS-LM, não é? Bem, você sabia…a versão didática para um curso de graduação. Entretanto, quando você quer, por exemplo, analisar um problema real como o caso da economia japonesa, é necessário um pouco mais de fundamentação.

Legal, né?

O que um pouco de evidência empírica nos diz? Um exemplo de bom artigo sobre economia brasileira

Você não precisa ter o modelo mais “perfeito” (se isso for cientificamente possível…) para analisar a realidade. Muitos alunos ficam apavorados quando têm que estudar Econometria (com “E” maiúsculo) e, dos que avançam, alguns entram em um conundrum filosófico sobre a aplicabilidade dos modelos, imaginando que devem explicar o mundo inteiro no mesmo (o que destrói a própria noção de modelo, em termos científicos).

Hoje, a Zeina Latif, economista que trabalha no setor privado, tem um artigo simples – no sentido de didático – e interessante sobre os problemas fiscais que o governo parece não querer resolver (que não consegue, já sabemos). Chamou-me a atenção, para fins deste blog, estes trechos:

Neste artigo, apresento um modelo simplificado desenvolvido por Tatiana Pinheiro que busca estimar o efeito do impulso fiscal do governo federal sobre a demanda privada. Ficam de fora, portanto, o impulso de entes subnacionais e a política para-fiscal, por falta de dados suficientes. Trata-se de um modelo econométrico (VAR) que associada a variação da demanda privada ao impulso fiscal (superávit primário estrutural), taxa real de juros (ex-ante), taxa real efetiva de câmbio e atividade econômica global.
O modelo foi estimado para vários intervalos temporais, estendendo-se o final da amostra a cada etapa, com o intuito de observar a evolução do coeficiente que mede o poder do impulso fiscal para estimular a demanda. O período compreendido foi de 2000 a 2015 (3º trimestre).
O exercício revelou que a política fiscal afeta a demanda privada num intervalo de 3 a 6 trimestres, o que significa que o grosso da política fiscal em um determinado ano afeta a economia apenas no ano seguinte. O principal resultado é que a política fiscal perdeu a eficácia a cada ano (coeficiente em queda), com maior redução a partir de 2014, sendo nula para o período 2000-15. Os resultados indicam que a política fiscal pode ter se tornado contraproducente a partir de 2014. Assim, os excessos fiscais de 2013 e 2014 ajudam a explicar o quadro recessivo iniciado em 2014 e seriamente agravado em 2015.

 

Reparou? O modelo tem limitações (como qualquer modelo), brevemente citadas logo no início do artigo no Estadão (um dos poucos jornais que publica artigos de bom nível para aqueles que estudaram Economia com afinco, a despeito de faculdades ou professores). Em seguida, discute-se o resultado do VAR (vetor(es) autorregressivo(s), que não deve se confundido com VaR, Value at Risk, de Finanças).

O VAR já apareceu neste blog várias vezes. Vez por outra, o Vitor Wilher implementava um exercício simples em seu blog antes de iniciar seu empreendimento ensinando a linguagem R (quantas vezes você viu, aqui, os “Momento R do Dia” e “Dica R do Dia”?). Não é um modelo complicado de se entender, muito menos de se estimar. O que é preciso, claro, é que você saiba o que está fazendo. Isto implica que saiba onde quer chegar.

No trecho acima, a citada Tatiana quer chegar em uma resposta à pergunta: “a eficácia da política fiscal mudou o longo do tempo”? Para tanto, resolveu usar um VAR ao invés de jogos retóricos que poderiam começar dizendo que nem tudo na vida é quantificável – agradando aos que têm dificuldades com Matemática e, adicionalmente, são preguiçosos – e seguir adiante.

Também evitou usar modelos tecnologicamente defasadas para o problema em questão. Em outras palavras, uma regressão múltipla não basta e, portanto, o papo de que hoje em dia os economistas jovens só pensam em Estatística, esquecendo-se de ler os clássicos, não é um papo com o qual eu e o leitor devamos investir tempo. Claro que, digamos, na história da matemática, seria bizarro se um hipotético movimento de adoradores dos números reais tentasse criticar os matemáticos que usam números reais e imaginários, não é? O mesmo ocorre aqui.

Ainda que seja uma aplicação simples e, como sempre, criticável, há aí um modelo feito com uma tecnologia econometricamente difundida e compreendida por qualquer economista que atue no setor privado ou público.

Finalmente, sobre as conclusões, a triste realidade se impõe. A celebrada – por alguns – política fiscal perdeu eficácia. Não é que não seja importante, teoricamente falando, mas, dadas as escolhas de política econômica, transformou-se em algo quase inócuo para o que desejamos (maior bem-estar para a sociedade), senão contraproducente. Não precisa, claro, demonizar a política fiscal, diz o artigo. O ponto é torná-la novamente eficaz. Bem, isso vai dar trabalho.

Não é um artigo interessante? No final, o leigo entende o que acontece sem precisar fazer um curso de Econometria. Claro, caso queira saber mais, basta procurar bons cursos. Gosto de ler artigos para leigos do calibre deste da Zeina (com Tatiana). Educam e disseminam boas práticas científicas.

 

R em cursos introdutórios de Econometria

Agora não tem mesmo mais desculpa. Só sua preguiça vai impedí-lo de seguir em frente: livro do R gratuito na rede, especificamente para Econometria (ou numa versão barata, na Amazon).

O livro é específico para quem usa aquele livro introdutório do Wooldridge. Eu, particularmente, não gosto muito dele, mas sei que é uma referência importante. Talvez este lançamento me faça mudar de opinião sobre o livro. ^_^

Momento R do Dia – Dados macroeconômicos

O PPGOM é um lugar muito bom de se trabalhar. Agora mesmo, um dos professores, o Regis, publicou um pacote novo para R, de sua autoria. Vai ajudar muitos e muitos alunos e pesquisadores. Descubra mais sobre o pacote aqui.

p.s. O PPGOM estará de site novo em breve. Por enquanto, está aqui.