Um campo de estudos que pode render muitos frutos na economia é o de análise de redes. Para quem tem curiosidade, há um curso bem interessante de análise de redes sociais no Coursera.
Mas, na verdade, o objetivo deste post é o de divulgar um site bem bacana, Moviegalaxies, que faz análise de rede com os personagens de filmes (você inclusive pode baixar os dados para o Gephi).
Um dos gráficos de que gostei é a o da rede de “O Poderoso Chefão: parte II”:
Há pouco tempo surgiu uma nova base de dados de série de tempos – Quandl.
Além de agrupar diversas estatísticas de fontes diferentes, o site permite baixar os dados em vários formatos (como excel ou csv) e ainda permite importação de dados diretamente em várias ferramentas de análise, como R e Python. Isso é uma mão na roda em muitos casos.
Outra possibilidade no Quandl é a de incorporar gráficos diretamente nos posts, tal como o exemplo abaixo com a evolução do IPCA acumulado em 12 meses.
Apesar da ressalva de ser uma fonte secundária de informações, para quem ainda não conhecia, certamente vale a pena conferir.
No post anterior vimos quais países tem investimento direto no Brasil (pelo critério de país de origem imediata).
Agora, que tal visualisarmos em que países os brasileiros investem?
Para tanto, podemos pegar os dados da pesquisa de Capitais Brasileiros no Exterior. Tal qual criança quando ganha um brinquedo novo, vamos lá brincar no R mais uma vez. Abaixo, mapa com a distribuição do Investimento Brasileiro Direto (IBD), participação no capital, conforme país de destino imediato, em 2012.
PS: encontrei o pdf do Applied Spatial Data Analysis with R, então esperem mais posts deste tipo.
Três livros sobre Big Data, da O’Reilly, estão gratuitos na versão Kindle:
– Disruptive Possibilities: How Big Data Changes Everything;
– Real-Time Big Data Analytics: Emerging Architecture.
Obviamente, ainda não tive tempo de ler, mas mesmo assim não poderia deixar de divulgar e já baixei para conferir.
E o livro do Leo Monastério, Manual de sobrevivência na universidade: da graduação ao pós-doutorado, também se encontra, por tempo limitado, gratuito na versão Kindle!
Entrevista com Larry Cahoon, estatístico do Censo norte-americano. Destaco a passagem abaixo, em que ele ressalta a importância de se saber sobre a variabilidade de uma estimativa, algo tão ou mais crítico do que saber a própria estimativa. Isto está em linha com o que discutimos acerca da acurácia das variáveis econômicas, aqui, aqui e aqui.
To do good statistics, knowledge of the subject matter it is being applied to is critical. I also learned early on that issues of variance and bias in any estimate are actually more important than the estimate itself. If I don’t know things like the variability inherent in an estimate and the bias issues in that estimate, then I really don’t know very much.
A favorite saying among the statisticians at the Census Bureau where I worked is that the biases are almost always greater than the sampling error. So my first goal is always to understand the data source, the data quality and what it actually measures.
But, I also still have to make decisions based on the data I have. The real question then becomes given the estimate on hand, what I know about the variance of that estimate, and the biases in that estimate, what decision am I going to make.
Se você não tinha seguido a recomendação de acompanhar o blog do Damodaran, seguem alguns posts interessantes que você perdeu:
– Chill, dude: Debt Default Drama Queens
– When the pieces add-up too much: Micro Dreams and Macro Delusions;
– Twitter announces the IPO: Pricing Games Begins, The Valuation, Why a good trade be a bad investment (or vice-versa).
Sobre o prêmio Nobel, saiu tanta coisa na internet que inclusive descobri muitos detalhes interessantes dos trabalhos dos três ganhadores que sequer imaginava. Deixo aqui, para quem ainda não leu, os materiais do Marginal Revolution e do Cochrane.
Depois de mais de um século vivido – e ainda publicando – infelizmente, Ronald Coase faleceu hoje. Uma grande perda para a economia.
Conforme o abstract deste paper do Pindyck :
Very little. A plethora of integrated assessment models (IAMs) have been constructed and used to estimate the social cost of carbon (SCC) and evaluate alternative abatement policies. These models have crucial flaws that make them close to useless as tools for policy analysis: certain inputs (e.g. the discount rate) are arbitrary, but have huge effects on the SCC estimates the models produce; the models’ descriptions of the impact of climate change are completely ad hoc, with no theoretical or empirical foundation; and the models can tell us nothing about the most important driver of the SCC, the possibility of a catastrophic climate outcome. IAM-based analyses of climate policy create a perception of knowledge and precision, but that perception is illusory and misleading.
Concorre seriamente para um dos melhores abstracts em economia.
Ps: ainda não li o artigo, mas não poderia deixar de compartilhar o abstract.
Foi o que encontraram os pesquisadores Karthik Muralidharan e Nishith Prakash. A bicicleta afeta principalmente as meninas que vivem entre 5 a 10 Km da escola. Isto mostra: (i) como pequenas distâncias, isto é, pequenos custos, podem ter efeito substancial em algo tão importante no longo prazo como a educação; mas, também, que (ii) esses obstáculos podem ser, muitas vezes, resolvidos com medidas bastante simples.
Veja, abaixo, o vídeo dos pesquisadores:
Via Mankiw.
Um livro e um site, com um blog, sobre os mais diversos mapas criados nos Estados Unidos no século XIX.
Abaixo, um exemplo – um mapa de onde ficavam as casas de jogos e prostituição em Chinatown, em São Francisco.
Análise Real 