PUC-RJ x Reinaldo Azevedo: sobre causalidade e VI.

Quase todo mundo que acompanha a blogosfera econômica deve ter ouvido falar da controvérsia PUC-RJ x Reinaldo Azevedo. Drunkeynesian resumiu a querela em um único post para quem ainda não tinha visto e quiser conferir, ou para aqueles que não acompanharam toda a repercussão. Não vou comentar sobre o debate, mas quero aproveitá-lo para chamar a atenção sobre duas questões interessantes.

A primeira é a discussão sobre causalidade. Em muitos momentos, alguns comentários deram a entender que confundir correlação e causalidade é um erro trivial: não é. Todo mundo faz isso o tempo inteiro, inclusive os melhores economistas. Infelizmente, parece que a discussão sobre causalidade só foi formalizada recentemente, muito recentemente - Donald Pianto me alertou sobre o livro de Judea Pearl.  Até agora, o que eu tenho a dizer é que, para mim, o contato com essa literatura tem sido groundbreaking. É basicamente uma linguagem nova que torna clara e inteligível a discussão de causalidade. No próprio site do Judea Pearl é possível encontrar diversos reviews sobre o livro, inclusive de econometristas. Deixo também, aqui, um post sucinto de Larry Wasserman sobre o assunto.

O outro ponto é sobre o uso de variáveis instrumentais. Vi que chegaram a mencionar o artigo de Angrist e Pischke sobre a revolução de credibilidade nos trabalhos empíricos, que já havíamos mencionado neste blog. Cito novamente, portanto, a resposta de Leamer,  Tantalus on the Road to Asymptopia. Em suma, o ponto de Leamer é que Randomization is not Enough (por randomization leia-se variáveis instrumentais). Destaco este parágrafo (mas o interessante é  ler o texto inteiro):

When the randomization is accidental, we may pretend that the instrumental variables estimator is consistent, but we all know that the assumptions that justify that conclusion cannot possibly hold exactly. Those who use instrumental variables would do well to anticipate the inevitable barrage of questions about the appropriateness of their instruments. Ever-present asymptotic bias casts a large dark shadow on instrumental variables estimates and is what limits the applicability of the estimate even to the setting that is observed, not to mention extrapolation to new settings. In addition, small sample bias of instrumental variables estimators, even in the consistent case, is a huge neglected problem with practice, made worse by the existence of multiple weak instruments.

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2 comentários sobre “PUC-RJ x Reinaldo Azevedo: sobre causalidade e VI.

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