O meio ambiente, os caminhões e férias coletivas – Sobre intenções e resultados III


Já havíamos visto aqui que uma lei de responsabilidade por acidente de trânsito, com a melhor das intenções, pode ter consequencias indesejáveis; também que a reforma agrária, com pretensões bastante justas, aumenta a violência e o desmatamento. Vimos até que deixar de receber royalties de petróleo, algo que parece ruim, pode ter consequencias muito boas para um estado.

Veja agora esta reportagem (ou aqui). Nova norma de emissão de poluentes obriga as fábricas de caminhões a adotarem o motor Euro 5, que deixa o veículo cerca de 10 a 15% mais caro. Sabendo disso, as pessoas anteciparam as compras no ano passado e agora o mercado está com demanda muito aquém da capacidade. As fábricas estão negociando com sindicatos férias coletivas – entre outros mecanismos – para não haver uma série de demissões.

Teoria dos jogos na prática 2


Já tínhamos visto a teoria dos jogos na prática aqui.

Agora veja Hal Varian explicando uma versão modificada do leilão de Vickrey, buscando incentivos compatíveis entre o Google, o usuário e o anunciante para as propagandas do Google.

P.S. Aproveito para deixar aqui as dicas do Varian sobre como construir modelos econômicos no seu tempo livre.

O sistema penal americano


Tinha de compartilhar este post provocativo de A&R sobre o sistema penal americano.

O gráfico abaixo é estarrecedor. Cerca de 5% dos homens afro-americanos estão na cadeia.

O livro dos autores, Why Nations Fail: The Origins of Power, Prosperity, and Poverty, ainda está na minha wish list da Amazon. Mas, uma coisa é certa, o blog deles está funcionando muito bem para divulgá-lo.

Mais sobre modelos – Jerzy Neyman


Mais sobre modelos.

Já havíamos colocado aqui Thaddeus Tarpey discutindo que todos os modelos estão certos, e a maioria é inútil.

Também Ed. Leamer tratando do problema de quem interpreta modelos literalmente, como realidade.

Segue agora uma definição de modelo muito engraçada e simples, por Jerzy Neyman:

Um modelo é um conjunto de suposições inventadas sobre entidades inventadas tais que, se alguém trata essas entidades inventadas como representações de elementos adequados dos fenômenos estudados, as consequências das hipóteses que constituem o modelo deverão estar de acordo com as observações. Se, em todos os ensaios relevantes, o grau de conformidade nos parece satisfatório, então se considera o modelo adequado.

Os dez mandamentos da econometria aplicada (The Ten Commandments of Applied Econometrics)


Como havia prometido em post anterior, segue o artigo do Peter Kennedy (ideas link).

Peter Kennedy também é o autor de A Guide to Econometrics, que é basicamente um compêndio de referência que supre várias lacunas sérias encontradas nos livros-textos de econometria padrão (como Hayashi ou Greene).

Os dez mandamentos são:

1. Thou shalt use common sense and economic theory.

     Corollary: Thou shalt not do thy econometrics as thou sayest thy prayers.

2. Thou shalt ask the right questions.

     Corollary: Thou shalt place relevance before mathematical elegance.

3. Thou shalt know the context.

     Corollary: Thou shalt not perform ignorant statistical analyses.

4. Thou shalt inspect the data.

     Corollary: Thou shalt place data cleanliness ahead of econometric godliness.

5. Thou shalt not worship complexity.

     Corollary: Thou shalt not apply asymptotic approximations in vain.

     Corollary: Thou shalt not talk Greek without knowing the English translation.

6. Thou shalt look long and hard at thy results.

     Corollary: Thou shalt apply the laugh test.

7. Thou shalt beware the costs of data mining.

     Corollary: Thou shalt not worship R2.

     Corollary: Thou shalt not hunt statistical significance with a shotgun.

     Corollary: Thou shalt not worship the 0.05 percent significance level.

8. Thou shalt be willing to compromise.

     Corollary: Thou shalt not worship textbook prescriptions.

9. Thou shalt not confuse significance with substance.

     Corollary: Thou shalt not ignore power.

     Corollary: Thou shalt not test sharp hypotheses.

     Corollary: Thou shalt seek additional evidence.

10. Thou shalt confess in the presence of sensitivity.

     Corollary: Thou shalt anticipate criticism.

Como estou procrastinando pouco (isso é bom), os comentários ficam para algum dia. Mas deixo aqui as respostas de Magnus  (ideas link) e  Hendry (ideas link).

Metas de Inflação?


Dizem que o governo está abandonando (ou já abandonou) o regime de metas de inflação. O que a comparação internacional tem a nos dizer sobre esta opção?

Um working paper do Irineu de Carvalho Filho sugere que os países que adotaram o regime de metas se saíram muito melhor na crise do que os que não adotaram. Como um gráfico (às vezes) vale mais do que mil palavras, segue a imagem retirada do blog do autor (em azul os países com metas de inflação):

Outro trabalho, antes da crise, é o de Carlos Eduardo Gonçalves (blog aqui) e Alexandre Carvalho que, ao examinarem o custo (em termos de PIB) de reduzir a inflação dos países que adotaram em contraste aos que não adotaram metas, verificaram*** que este pode ser bem menor (4 p.p do PIB) para os primeiros:

Judging by the coefficient of our most preferred specification, countries adopting IT save roughly 4 percentage points in GDP (level) relative to its trend for each point of inflation decline.

*** com base na especificação “mais preferida” dos autores, que não sei se realmente é a preferida e se é estatisticamente adequada.

 

 

Como identificar besteiras… revival


Vi dois posts antigos na blogosfera, um do Leo Monastério e outro do Márcio Laurini, que têm de ser ressuscitados.

Como identificar besteiras em trabalhos econométricos

Parte I (Leo)

- Síndrome do “Meu último livro de Econometria foi o Kmenta”: Desde a última década, não dá mais para ter um paper de séries temporais sem os testes de cointegração.

- Síndrome “Pacientes do Freud”. Sabem aqueles sonhos que o Freud interpretou? Pois é, tudo se encaixa. Bem demais. O mesmo acontece em econometria. Os resultados são uma belezura e geralmente não falseiam a hipótese. Não há crítica à qualidade dos dados, referência a problemas que surgiram ou a explicações alternativas;

- Síndrome “Em busca da significância perdida”: O pobre do autor começa a fazer toda a sorte de esquemas para conseguir estrelinhas nos seus coeficientes estimados. Procure por dummies esquisitas, ln e ² ³ incluídos sem razão, períodos de análise que mudam, variáveis defasadas que saltam sem qualquer explicação e proxies estranhas.

- Síndrome “Cadê o controle que estava aqui?”: a significância da variável de interesse só se mantém quando as de controle são omitidas.

- Síndrome “Rubens Recúpero”: “o que é bom a gente mostra, o que não é a gente esconde”. O coitado roda milhões de regressões e só transcreve aquelas que deram “certo”. Muito relacionada com as duas síndromes anteriores.

- Síndrome “Tamanho importa”: o sujeito encontra coeficientes estatisticamente significativos e afirma que a sua hipótese sobre o efeito da menstruação das baleias na cor do Mar Vermelho foi não-falseada, mas não se preocupa com significado econômico. Um coeficiente pode ser estatisticamente significativo e, em termos substantivos, não significar bulhufas.

Parte II (Márcio)

Os Milagres da teoria assintótica – Confiar cegamente em propriedades assintóticas com amostras de tamanho minúsculo. Exemplos – Estimar modelos por Generalized Method of Moments com 412 instrumentos e 30 observações. E ainda acreditar que testes de hipóteses são confiáveis …

A leitura em borras de café. Interpretar parâmetros em vetores autoregressivos não estruturais.

A multiplicação dos pães. Primeiro artigo – por ols. Segundo artigo – usando gmm. Terceiro artigo – usando matching. Quarto artigo – usando quantile regression. Quinto artigo – painel… Depois todas as combinações entre os estimadores. Em todos eles o resultado é o mesmo (e totalmente óbvio …). Detalhe – o artigo só é feito se o estimador for fácil de usar no stata/eviews.

Só sei usar um martelo, então tudo são pregos. O problema inverso. Em qualquer problema é sempre utilizada a mesma técnica. Independente se ela faz sentido neste contexto ou não.

Testes redundantes. Reportar testes com resultados óbvios. Exemplo – fazer 18 testes diferentes de raiz unitária em série de preços de ações.

A interpretação mágica – o intervalo de confiança do parâmetro é tão grande que ele dá suporte a hipótese nula. E a hipótese alternativa. E a qualquer hipótese que seja possível de ser escrita.

Isto me lembrou de “os 10 mandamentos do trabalho econométrico aplicado”, do Peter Kennedy – que vai ser tema do próximo (ou pós-próximo) post, só para não gastar tudo neste de agora.

E se o seu p-valor for igual a 0,999?


Suponha que você rode um teste \chi^2 de fit e seu p-valor resulte em 0,999.

Então, não dá para rejeitar de forma alguma H_0 certo?

Bom, veja o que disse Fisher sobre o assunto:

“valores acima de 0,999 tem algumas vezes sido reportados e, se a hipótese for verdadeira, ocorreriam apenas uma vez em mil testes [...] nesses casos, a hipótese é considerada definitivamente rejeitada como se  tivesse sido 0,001″

Para refletir. Vou tentar voltar neste tema mais a frente. Também vale lembrar algo que já tínhamos falado sobre o p-valor aqui.