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Economia normativa, positiva…e algo mais

Lucas Mafaldo “comete” este importante texto em que mostra o que, para mim, é uma das melhores defesas intelectuais da importância da distinção entre economia positiva e normativa. Ter sido colega dele por um semestre foi um dos pontos marcantes na minha eterna trajetória pelo auto-(des)conhecimento. Vamos aproveitar que ele reativou o blog, gente!

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Ainda a discussão da função consumo – a importância da teoria (com um exemplo relativamente simples)

Voltando à função consumo

consumo33Vocês sabem que sou simpático àquela história de deixar os dados falarem, ao invés de torturá-los para dizerem o que desejo que digam, certo? Pois bem. Ontem eu continuei um assunto que volta e meia me incomoda: a função consumo. Começou com um post para ajudar a audiência do Nepom e continuou aqui com este outro.

Aproveito para reafirmar que estou, simplesmente, seguindo o que um aluno de Economia interessado no tema faria: tento explorar a teoria com dados do Brasil. Para fazer isto de forma organizada, uso um exemplo de um bom livro de Econometria, no caso, o Basic Econometrics de Gujarati & Porter (sim, existe em português).

O leitor mais acostumado à Econometria sabe que as estimações que fiz podem ter muitos problemas potenciais (digamos que o método de mínimos quadrados ordinários usado para calcular os parâmetros nas estimações pode até não ser o melhor método…). Mas eu me dirijo aqui, principalmente, ao leitor que está angustiado, perguntando-se sobre a utilidade da teoria, o porquê da econometria, etc.

Bom, vamos seguir com o capítulo 17 do Gujarati [Gujarati & Porter (2009), ou seja, trata-se da 5a edição]. Veja que discussão interessante ele faz em seu exemplo 17.10. Vou reescrever o texto, adaptando-o ao nosso problema que é estimar a propensão marginal a consumir com dados anuais do Brasil (para detalhes, veja o texto do Nepom, que foi o primeiro nesta discussão).

Duas Alternativas Teóricas…Mesma Especificação Econométrica

Econometria é uma ferramenta útil, mas não se pode ir para a banheira apenas com ela. É preciso ter teoria (ou você trocará o sabão pela esponja, o que pode trazer consequências terríveis para sua pele) também. Veja só que excelente ponto para pensarmos!

Digamos que o consumo siga a teoria da renda permanente. Como já vimos, isto significa que devemos ter uma hipótese sobre como a renda permanente varia no tempo. Juntando esta hipótese à equação principal que é a função consumo, obtém-se uma forma reduzida que é a última equação aí embaixo.

Ct = β1 + β2X*t + ut

X*t – X*t-1 = λ(Xt – X*t-1)

Ct = λ β1 + λ β2 Xt + (1- λ) Ct-1 + [ut – (1-λ) ut-1]

Repare que, de forma ligeiramente distinta do que fiz antes, a função consumo inicial carrega um intercepto, β1, que é uma concessão que faço a Gujarati & Porter (2009) porque, a rigor, não precisaríamos dele já que a história da teoria da renda permanente é ligada ao fato de que as estimações de Kuznets não encontravam significância estatística para o intercepto. Foi, aliás, o que eu fiz ontem, aqui.

Mas seja bonzinho e deixe o intercepto lá. Faça como alguns e diga para si mesmo: vou desconsiderar o intercepto caso ele não seja significativo (uma justificativa meio post hoc, mas útil no momento).

Obviamente, esta função pode ser estimada com uma equação do tipo:

Ct = a + b1Xt + b2Ct-1 + vt

Bonito, não? Mas e se eu te disser que podemos ter outra teoria que seja compatível com esta equação a ser estimada? Pois é. Digamos que o consumo, no longo prazo, é uma função da renda corrente. Ou melhor, o consumo permanente é função da renda corrente. Podemos então, fazer como fizemos para a renda permanente e supor um modelo de ajuste para o consumo ao longo do tempo. Eis o modelo:

C*t = β1 + β2Xt + ut

Ct – Ct-1 = λ(X*t – Xt-1)

Ct = λ β1 + λ β2 Xt + (1- λ) Ct-1 + λ ut

Repare que, novamente, a última equação é o resultado (ou a redução) das duas primeiras equações. Esta também pode ser estimada como:

Ct = a + b1Xt + b2Ct-1 + vt

Bonito, heim? Mas muito bonito mesmo.

Digressão Metodológica

Ensina-nos, dentre outros, Pasquali (1997) que a Ciência tem destas coisas. Ainda mais no caso de ciências humanas. Refiro-me ao problema da medição dos fenômenos. Pela dificuldade inerente à obtenção de medidas exatas dos atributos do objeto de estudo, recorremos às “leis científicas”. Em sua tipologia temos:

1) Medida por lei: quando uma lei for estabelecida empiricamente entre duas ou mais variáveis, a(s) constante(s) típica(s) do sistema pode(m) ser medida(s) indiretamente pela relação estabelecida entre essas variáveis, como é o caso da viscosidade em física e a lei do reforço em psicologia.

2) Medida por teoria: quando nem leis existem relacionando variáveis, pode-se recorrer a teorias que hipotetizam relações entre os atributos da realidade, permitindo assim a medida indireta de um atributo por meio de fenômenos a ele relacionados via teoria. O importante nesse caso é garantir que haja instrumentos calibrados para medir (fundamentalmente ou de outra forma válida) os fenômenos com os quais o atributo em questão esteja relacionado pela teoria. [Pasquali, L. Psicometria: Teoria e Aplicações, Editora da UnB, 1997, p.37]

Não é que o que estamos discutindo aqui parece muito com alguma mistura de (1) e (2)? Afinal, podemos partir da teoria microeconômica e estabelecer a relação entre consumo e renda sem muita dificuldade, como também podemos partir da “intuição” de Keynes e falar de leis psicológicas ad hoc. Pessoalmente prefiro a primeira opção, mas, em ambos os casos, podemos refinar o raciocínio com inspiração que não é nem empírica e nem teórica, exclusivamente falando, ao, por exemplo, estabelecermos que “defasagens são importantes”.

Veja que não importa muito. O ponto é que os dois modelos podem ser justificados de uma forma ou de outra (ou, dirão alguns, por uma combinação convexa de ambos…).

Voltando ao laboratório…

Voltando ao problema econométrico, repare que uma a mesma estimação poderá nos dar duas interpretações ligeiramente distintas dos parâmetros. Lembra da estimação que fizemos?
Coefficients:
Estimate     Std. Error      t value    Pr(>|t|)
(Intercept)     0.0005092     0.0001490   3.418    0.00115 **
pib[, 1]           0.2188254     0.0501393   4.364    5.21e-05 ***
cons[, 2]        0.6154625    0.0877814    7.011    2.59e-09 ***

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.0003554 on 59 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9871, Adjusted R-squared: 0.9867
F-statistic: 2259 on 2 and 59 DF, p-value: < 2.2e-16

Com a nova intepretação de Gujarati & Porter, o que era a estimação da função consumo keynesiana com defasagens distribuídas da renda virou uma estimação do modelo de renda permanente (com este exótico intercepto na função consumo de longo prazo) e, portanto, a PMgC de longo prazo será 0.569061. Note que, em relação à renda permanente, a PMgC é β2 e este tem que ser obtido pela seguinte conta: .(1-0.6154625) β2 = 0.2188254. Ou seja, 0.569061! Faz todo sentido, não faz? Afinal, no longo prazo, a renda permanente é a única renda relevante para o consumidor, na teoria desenvolvida por Friedman.

No caso do segundo modelo acima, repare que 0.2188254 é, agora, a estimativa de λ β2, além de, novamente, ser a PMgC de curto prazo. Por sua vez, 0.6154625 é a estimativa de (1- λ). Assim, λ = 0.384538 e, portanto, a PMgC de longo prazo seria dada pela solução de: 0.2188254 = 0.384538β2. Ou seja, β2 = 0.569061.

Viu o que aconteceu? Estamos exatamente com as mesmas PMgC de curto e de longo prazo para ambos os modelos. Mas existe uma diferença, não é? No primeiro caso, o termo de erro da forma reduzida representa uma média móvel de erros do modelo estrutural, o que implica em uma interpretação distinta da dinâmica entre consumo e renda.

Uma pequena qualificação…

Na minha opinião, Gujarati & Porter (2009) não estão tão corretos ao dizerem que há uma “grande diferença” entre os modelos, no que diz respeito ao aspecto teórico do mesmo. O que cada modelo faz é considerar ora a renda permanente no longo prazo, ora o consumo permanente no longo prazo. A interpretação dos coeficientes não é tão distinta assim.

A diferença está, isto sim, na questão dos resíduos do modelo reduzido e aí nós temos um bom ponto que os autores levantam com propriedade: como distinguir entre as expectativas adaptativas e o ajustamento parcial? No caso da função consumo, eles dizem:

If habit or inertia characterizes consumption behavior, then the partial adjustment model is appropriate. On the other hand, if consumption behavior is forward-looking in the sense that it is based on expected future income, then the adaptative expectations model is appropriate. [Gujarati, D.N. & Porter, D.C. (2009), p.645]

O curioso deste trecho é o seguinte. É verdade que a teoria nos diz que “hábitos” ou “inércia” no consumo devam ser modelados com modelos de ajuste parcial. Mas não é muito correto dizer que o modelo de expectativas adaptativas é adequado quando o sujeito se comporta olhando para o futuro (forward-looking). A bem da verdade, inicialmente, era assim que se pensava em Economia. Achava-se que o modelo de expectativas adaptativas era uma boa forma de se pensar na formação de expectativas do consumidor. Contudo, este modelo de expectativas é backward-looking. Ele não tem nenhum componente futuro na fórmula.

Talvez Gujarati esteja pensando naquilo que Maddala [Maddala (1998), 2a ed] nos ensina (cap.10, seção 10.11 ou, para quem comprou a última edição, Maddala & Lahiri (2010), cap.13) sobre os testes de racionalidade (falei disso aqui) que envolvem algum tipo de equação similar a estes modelos de defasagens. Dê uma olhada no meu post ou na bibliografia indicada para ter uma noção de como implementar o teste.

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Por que existem tantos livros propondo diferentes dietas “saudáveis”?

Diet trials are particularly troublesome, because it’s impossible to conduct them with placebos or a double-blind.

Preciso dizer mais? Sim, é o livro do Taubes, Good calories, bad calories. Repare: só interessa a quem deseja vender gato por lebre a idéia de que não se pode distinguir gatos de lebres por meio de algum teste empírico (como olhar para eles, o que é um teste simples e…empírico). É, você adivinhou: menos possibilidade de se testar uma hipótese, mais livros à venda.

Claro, há quem não entenda muito de Ciência ou da discussão de testes estatísticos, sempre passível de ser enganada por charlatães. Mas o fato é que se nada pode ser testado, qualquer um pode propor qualquer coisa. É o caso das dietas. Quantas dietas saudáveis apareceram nas revistas femininas – e nas masculinas, a cada dia que passa mais parecidas com as femininas… – nos últimos meses?

Uma receita interessante

Quer fazer um exercício interessante? Eis a receita: você precisa de vários livros de econometria publicados desde os anos 70. Se você é como eu, você tem uma pequena amostra de livros comprados aos longos dos anos. Complete-a com alguns exemplares mais antigos. Abra um editor de planilhas. Para cada livro, crie uma coluna. Para cada item do índice, uma linha. Faça uma análise completa e veja como o índice dos livros de econometria mudaram ao longo dos anos. Livro mais recentes – como aquele do Stock & Watson (cuja tradução ficou ruim, infelizmente) – você verá os termos quase-experimentosefeito placebo aparecerem. É muito recente ainda, mas os livros já estão incorporando estas técnicas. Afinal, não é nosso dever ajudar os aprendizes a se livrarem dos charlatães?

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Recado para a academia da selva

Em um parágrafo realmente inspirador, diz Arnold Kling:

I would say that prior to Samuelson’s formalization in economics, there were a lot of papers published that lacked clarity and insight. Now that formalization dominates, we also see a lot of papers that lack clarity and insight. If you compare the most insightful mathematical papers with the average non-mathematical papers, math wins. But one can also run the comparison the other way and reach the opposite conclusion.

Ele está correto. Verborragia e matemática podem ser utilizados para o mesmo fim: esconder a melancólica falta de idéias do autor de um artigo. Eis acima nosso parágrafo inspirador de Natal.

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Boa e má economia

Luz no fim do túnel:

Saiu uma matéria péssima no caderno de fim de semana do valor entitulada “Por uma realidade plural”. O conteúdo era aquela eterna ladainha sobre e economia ortodoxa ter um pensamento único que ignora que o ser humano é mais do que uma funão utilidade, blá, blá, blá. Pior, os entrevistados dizem que a crise financeira PROVA que a economia ortodoxa está errada. Esse papo existe há décadas e a economia ortodoxa continua sendo ortodoxa. E vai continuar sendo, com ou sem crise.

Acho que os críticos e os criticados ganhariam muito se deixassem de lado essa separação ortodoxia/heterodoxia. Eu dou dois motivos. Primeiro, essa separação fica cada vez mais cinzenta, com vários pesquisadores que usam função utilidade e econometria boa chegando a resultados que classicamente são conseiderados “heterodoxos”. Segundo, muitas vezes é difícil saber se a crítica é direcionada ao projeto de pesquisa em si ou ao resultado. Isto é, sempre que se encontra um resultado que vai contra o que o crítico acredita, a faz-se uma crítica sobre o método, disfarçando o alvo verdadeiro, que, no caso, seria o resultado.

Rafael está correto. Os heterodoxos de quermesse – perdão, Alex, não resisti – adoram usar a estratégia da dupla face (duas caras) sempre que podem. Por um lado falam generalidades pseudo-filosóficas em jornais, entrevistas e blogs sobre o fim do mundo, da economia dita neoclássica e outros papos de boteco. Já, por outro lado, nas catacumbas dos encontros científicos, usam econometria (opa, opa, o mundo não é ergódico, tia Tereza!) e outros métodos que condenam em frente ao grande público como meio de se venderem como excelentes pesquisadores.

Exceções de praxe, este é o comportamento mediano da patota. Não pense que isto ocorre só aqui, no Brasil. Alguns economistas mimetizam seus colegas das Ciências Sociais (os de quermesse, entenda-se bem) e se acham doutrinadores, promovendo um discurso mal-educado, agressivo, no qual o insulto é a regra. E olha que nem estou falando dos pterodoxos de quermesse…

O desenvolvimento da economia no Brasil, eu já disse, é um fenômeno interessante e que deveria ser melhor estudado.

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Pesquisas pouco explicadas (ou explicativas)

Veja só esta, sobre educação e reeleição. Resumo: o jornalista diz que se encontrou o seguinte resultado: gastos em educação não garante a reeleição. Cá para nós, o que isto nos diz? Nada.

Exemplo: o presidente da Silva, em 2002, disse que manteria a política ortodoxa do presidente Cardoso. Resultado? Cardoso não reelegeu o sucessor.

Assim, das duas uma: ou a matéria está incompleta ou a pesquisa é muito primária. Quem souber mais sobre ela e quiser nos ajudar, agradecemos.

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Por que a correlação não importa

Veja esta notícia. Após cinco parágrafos onde se fala dos possíveis efeitos da TV – em termos de programas como O.C. ou The Bachelor –  na atitude dos adolescentes, no último e derradeiro parágrafo (1/6 do texto), o blogueiro finalmente fala sério:

The research was correlational, so as the researchers acknowledged, rather than TV shows affecting teenagers’ attitudes, it’s perfectly plausible that teenagers with traditional attitudes toward gender roles simply tend to favour watching shows like the O.C.

Quantas vezes já não li na imprensa nacional um monte de traduções de matérias curtinhas que falam de resultados “científicos” baseados em uma única correlação? O que diriam estes tradutores-jornalistas-editores se alguém lhes disesse que há uma correlação entre “escolher jornalismo” e “assistir filmes pornôs em excesso”? Telhado de vidro, né? Por isto é bom sempre lembrar que uma correlação não importa.

Note bem, leitor, a história não pára nas pitorescas histórias envolvendo preconceitos de psicólogos contra a televisão. Há muita matéria de economia que parece ser escrita por alguém que parou o curso de estatística na correlação. Há de se ter cuidado ao ler estas coisas…