Greg Mankiw e Piketty sobre O Capital no Século 21, Várias discussões de Economia Comportamental, Olivier Blanchard sobre a macroeconomia após a crise e outros.


Lucas Mation me passou a dica: os webcasts das principais sessões do encontro da American Economic Association estão disponíveis.

A Discussion of Thomas Piketty’s “Capital in the 21st Century” 
Presiding: N. Gregory Mankiw
Capital and Wealth in the 21st Century David N. Weil
Capital Taxation in the 21st Century Alan J. Auerbach and Kevin Hassett
Yes, r>g. So what? N. Gregory Mankiw
About Capital in the 21st Century Thomas Piketty
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The Undismal Science
Presiding: Richard Thaler
Tackling Tempation Katherine L. Milkman
Design and Effectiveness of Public Health Subsidies in Poor Countries Pascaline Dupas
Racial Inequality in the 21st Century: The Declining Signficance of Discrimination Roland Fryer
The Micro of Macro Amir Sufi
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AEA/AFA Joint Luncheon: Dark Corners: Reassessing Macroeconomics after the Crisis
Olivier Blanchard, introduced by Richard Thaler
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The Economics of Secular Stagnation
Presiding: Robert E. Hall
Secular Stagnation: A Supply Side View Robert Gordon
Secular Stagnation: A Demand Side View Lawrence H. Summers
Does History Lend Any Support to the Secular Stagnation Hypothesis? Barry Eichengreen
Discussants: Robert E. Hall; William Nordhaus; N. Gregory Mankiw
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Richard T. Ely Lecture “Behavioral Economics and Public Policy”
Raj Chetty, introduced by Richard Thaler
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AEA Nobel Laureate Luncheon: Empirical Analysis of Asset Prices
Per Stomberg
Also: Richard Thaler; Tobias Moskowitz; Monikia Piazzesi; Nicholas Barberis
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Measuring and Changing Cognitive and Biological Processes in Economic Choice: Why and How (Tutorial Lecture)
Colin Camerer, introduced by Richard Thaler
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AEA Awards Ceremony and Presidential Address: Climate Clubs
William Nordhaus, introduced by Richard Thaler
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Erro de medida, preços de imóveis e growth regressions.


Em post passado falamos de erro de medida com o cartoon do Calvin. Hoje, enquanto mexia numa base de dados de imóveis de Brasília para passar algumas consultas para um amigo,  pensei em voltar no assunto. Dados de oferta de imóveis podem fornecer uma ilustração simples e fácil do problema.

Preços declarados online variam desde 1 centavo até R$ 950 milhões. Tamanhos declarados online vão desde 0.01 metro quadrado até 880 mil metros quadrados. Em outras palavras, o erro de medida pode ser grande. E, neste caso,  felizmente, isso é fácil de perceber, pois todos nós temos alguma noção do que são valores razoáveis. Não existe apartamento de 0.01 metro quadrado.

Como isso afeta modelos usuais, tais como uma regressão linear?

Resumidamente: bastam alguns pontos extremos para atrapalhar muito. A regressão linear é extremamente sensível a outliers e erros de observação. 

Para ilustrar, façamos a regressão de preços de venda de apartamento contra a metragem do imóvel, nos dados brutos, sem qualquer tratamento. Temos 13.200 observações. A equação resultante foi:

preço = 1.770.902,90  + 2,68 m2

Isto é, segundo a estimativa, cada metro quadrado a mais no imóvel aumentaria seu preço, em média, em R$ 2,68. Não é preciso ser um especialista da área para ver que resultado é patentemente absurdo.

E o que acontece com a estimativa se limparmos a base de dados? Tirando apenas 200 observações das 13.200 (1,5% dos dados), obtemos a seguinte equação:

preço = -45.500,44 + 9.989,81 * m2

Agora, cada metro quadrado a mais está associado a um aumento de R$9.989,81 nos preços, em média – de acordo com o senso comum (infelizmente) para a cidade de Brasília. Ou seja, com a regressão sem tratamento dos dados, você subestimaria o efeito em nada menos do que 3 mil e 700 vezes.

***

O caso anterior é fácil de identificar, mas no dia a dia nem sempre isso ocorre. E é comum tomar dados oficiais por seu valor de face.

Quer um exemplo?

A Penn World Tables, na versão 6.1, publicou uma queda de 36% no PIB da Tanzânia em 1988. Isso levou Durlauf e outros autores a colocarem em seu texto, Growth Econometrics, o “caso” da Tanzânia como um dos top 10 de queda do produto (vide tabela 8). Entretanto, na versão 7.1 da Penn Tables,  os dados mostram um crescimento de 8% para Tanzânia, para o mesmo ano! Se um dado como esse já pode ser muito enganoso apenas como estatística descritiva,  imagine o efeito em growth regressions com regressões lineares e variáveis instrumentais.

PS1: o legal é que o próprio texto do Durlauf tem uma seção bacana sobre erro de medida!

PS2: Sobre dados de PIB da África,  livro recente do Jerven, Poor Numbers, discute muitos desses problemas.

Links diversos: Discriminação de preços em passagens, vídeo Piketty na USP e replicação dos códigos dos artigos.


Seguem alguns links interessantes da semana:

– Vai comprar passagens? Então não busque somente no “site em português” da companhia aérea, mas também nas versões estrangeiras. Algumas vezes o preço pode ser mais barato, bem mais barato.  Para verificar se isso ocorre por aqui, simulei hoje uma passagem Brasília – Vitória para a virada do ano, tanto na versão em português quanto na versão em inglês do site da TAM. Resultado: no site em inglês a passagem está quase R$1.000,00 mais cara. Neste caso, o gringo que estiver no Brasil pode economizar bastante apenas mudando a linguagem da página, mas já houve relatos de o inverso acontecer (a passagem no site em inglês estar mais barata).

– Lembra que o Piketty estava pelo Brasil? Pois bem, para quem não conseguiu estar presente, agora o  vídeo do debate que ocorreu na USP, com André Lara Resende e Paulo Guedes, está disponível (via Prosa Econômica).

–  Desde 2005, o Quarterly Journal of Political Science solicita aos autores os dados e códigos necessários para a replicação de seus papers. Com isso, o periódico faz uma revisão bem básica: apenas roda o que foi enviado pelos autores - as is – e verifica se os resultados são os mesmos apresentados pelo artigo. Este processo simples tem valido a pena? Segundo Nicholas Eubank, sim:

Experience has shown the answer is an unambiguous “yes.” Of the 24 empirical papers subject to in-house replication review since September 2012, [1] only 4 packages required no modifications. Of the remaining 20 papers, 13 had code that would not execute without errors, 8 failed to include code for results that appeared in the paper, [2] and 7 failed to include installation directions for software dependencies. Most troubling, however, 13 (54 percent) had results in the paper that differed from those generated by the author’s own code. Some of these issues were relatively small — likely arising from rounding errors during transcription — but in other cases they involved incorrectly signed or mis-labeled regression coefficients, large errors in observation counts, and incorrect summary statistics. Frequently, these discrepancies required changes to full columns or tables of results. Moreover, Zachary Peskowitz, who served as the QJPS replication assistant from 2010 to 2012, reports similar levels of replication errors during his tenure as well. The extent of the issues — which occurred despite authors having been informed their packages would be subject to review — points to the necessity of this type of in-house interrogation of code prior to paper publication.

Fica a pergunta: quantos journals brasileiros fazem isso?

(via Dave Giles)

Visualizações dinâmicas dos investimentos estrangeiros no Brasil!


Os resultados do Censo de Capitais Estrangeiros no País, para o ano-base 2012, acabaram de ser divulgados no site do Banco Central do Brasil.

E, desta vez, o Censo trouxe duas novidades de visualização que merecem destaque:

- Mapa do IED participação no capital, feito em D3.js:

Visualizar mapa

- Treemap do IED participação no capital, com separações por país ou por setor, feito em D3plus.js:

Visualizar distribuição

Nas duas visualizações, vale a pena brincar com a distribuição do IED pelos critérios de país do investidor imediato e país do investidor final. Note que nem todas as combinações de país e setor são possíveis, pois esta abertura dos dados pode não estar disponível. O arquivo em formato xls pode ser baixado aqui.

Analise a pesquisa mensal de emprego com R


Mais um post no excelente analyze survey data for free, agora com a PME.

Parabéns ao Anthony Damico e ao Djalma Pessoa pela iniciativa!

 

Investimento Estrangeiro Direto no Brasil por Estado (Indústria)


Os dados do Censo de Capitais Estrangeiros no País, em 2010, trouxeram a distribuição do Investimento Estrangeiro Direto (IED) na indústria por Unidade da Federação (UF).

Somente da Indústria? E como foi feita a distribuição? Aqui voltamos ao que já dissemos sobre erro de medida (ver aqui, aqui, aqui e aqui, por exemplo). Distribuir o estoque investimento estrangeiro por UF é algo complicado, sujeito a erros diversos, tanto ao se definir a metodologia, quanto ao se mensurar o valor. No censo de 1995, por exemplo, os dados foram distribuídos por estado “[…] tomando por base o endereço da sede da empresa”. Será que essa é uma boa medida? Depende.

Percebe-se que uma indústria que concentre o grosso da sua estrutura produtiva no Pará, mas que tenha sede em São Paulo, será considerada um investimento nesta última UF.  Se a intenção é medir onde se encontra o centro administrativo, esta medida poderá ser boa. Todavia, se intenção é medir onde se encontram as unidades produtivas, esta medida terá, talvez, distorções significativas. Qual a melhor forma, então, de se distribuírem os investimentos por estado? Pela localização da sede? Pela localização do ativo imobilizado? Pela distribuição dos funcionários?  Particularmente, acho que não existe uma métrica única que se sobressaia às demais – a melhor opção depende do uso que você irá fazer da estatística.

Voltando ao Censo, a pesquisa passou a considerar a distribuição do ativo imobilizado como critério para alocação do IED – e apenas para a indústria . Os declarantes distribuíram percentualmente o seu imobilizado pelos diferentes estados e isso foi utilizado para ponderar o investimento direto pelas UF’s.

Segue abaixo mapa do Brasil com a distribuição do IED da indústria por Unidade Federativa:

IED_UF

 Para aprender a fazer o mapa, veja aqui.