Econometría

2022 es un mal año para recordar un asunto sobre el que tenía anotado hablar desde los inicios del blog, allá por 2010: la llamada African dummy. Mentiría, sin embargo, si dijese que no es oportuno: está relacionado con temas que hoy se consideran importantes, aunque tratado al estilo de los noventa. Es decir, de una manera inaceptablemente —para el paladar de hogaño— distinta.

La cosa es más o menos así: en el 91, a R. Barro, macroeconomista de pro, se le ocurrió publicar Growth in a cross section of countries. En el usó métodos de regresión clásica —recuérdese: macroeconomista en los 90— para estudiar qué variables explicaban el desigual crecimiento económico de los países. Se cuenta que el hombre torturó y torturó los datos para que aquello ajustase sin éxito… hasta que introdujo una singular y, por un tiempo, famosa variable: la African dummy , i.e., estar o no estar en África.

He publicado esto en Youtube:

Igual no lo debería haber hecho. Trata del manido tema “alguien ha publicado un artículo científico con serios errores metodológicos”. Que es una versión del más popular

(No hace falta que indique la fuente, ¿verdad? Sabéis que sé que sabéis de dónde lo he sacado, ¿no?)

[El título de esta entrada tiene un + delante porque ya escribí sobre el asunto tiempo atrás.]

Con la excusa de la reciente publicación del paquete ivreg (para el ajuste de modelos con variables instrumentales, por si el contexto no lo hace evidente), he mirado a ver quién estaba construyendo y ajustando modelos generativos menos triviales que los míos (véase el enlace anterior) para que quede más claro de qué va la cosa. Porque la explicación típica, que adopta formas no muy distintas de

Y me refiero a

extraído de aquí y lo que escribí ayer sobre la regresión con discontinuidades.

Muy falto de ideas para el blog tendría que estar para traer a la consideración de sus lectores

que ilustra el resultado principal del artículo discutido aquí.

Mario, un lector del artículo nos quita la palabra de la boca a todos:

No he leido [sic] el paper no soy experto en el tema, pero creo que la figura presentada tiene una validez algo cuestionable. Creo que la regresión de discontinuidad es una herramienta muy poco fiable estadísticamente y que introduce un sesgo en la interpretación de los datos. […]

Me refiero a los autores de El impacto de Airbnb en el mercado de vivienda de Barcelona, que a partir de datos puramente observacionales y en un artículo de apenas 1500 palabras, mencionan la causalidad siete veces. Además, escriben joyas como

[N]uestra investigación se basa en un modelo de econometría lineal (y no de econometría espacial) ya que nuestro objetivo principal es hacer un análisis causal robusto.

Ya sabes: si quieres un análisis causal robusto, el modelo lineal (chupatesa, Pearl).

Como me da vergüenza que una búsqueda de Goodhart en mi blog no dé resultados, allá voy. Lo de Goodhart, independientemente de lo que os hayan contado, tiene que ver con

es decir, un gráfico causal hiperbásico. Si la variable de interés y es difícil de medir, resulta tentador prestar atención a la variable observable x y usarla como proxy. Todo bien.

Pero también puede interesar operar sobre y y a cierta gente le puede sobrevenir la ocurrencia de operar sobre x con la esperanza de que eso influya sobre y.

El próximo 8 de febrero daré una charla dentro del ciclo de Data Konferences.

Para la mía han creado el siguiente cartelito:

El resumen que preparé es:

Una de las características definitorias de la nueva ciencia de datos es su desdén por los planteamientos teóricos. Aspira a encontrar estructura en los datos aplicando una serie de técnicas, generalmente muy intensivas computacionalmente, pero omitiendo cualquier planteamiento o condicionamiento a priori. Este planteamiento subvierte el que fundamenta las *metrías (sicometría, econometría, etc.): en ellas, en análisis de datos tiene como objetivo medir (de ahí el nombre) una serie de parámetros presupuestos por un planteamiento teórico previo. Este conflicto tiene derivadas filosóficas (que, a pesar de su interés, no consideraremos) y otras de índole práctica. Porque gran parte del trabajo real del científico de datos actual sigue el programa de las *metrías, a pesar de las manifestaciones habituales al contrario. Esta charla quiere poner de manifiesto el valor de la teoría subyacente e ilustrar cómo el quehacer de un científico de datos consiste frecuentemente en medir parámetros establecidos dentro de un marco teórico riguroso a través de una serie de ejemplos prácticos reales.

Cuando los economistas dicen que la variable $latex x$ es exógena (con respecto a una variable de interés $latex y$) en realidad quieren decir que la función de verosimilitud $latex f(x,y)$ puede descomponerse de la forma $latex f(x,y) = f(y|x) g(x)$ y eso permite modelizar $latex y$ en función de $latex x$.

Cuando la descomposición no es posible (porque $latex x$ y $latex y$ se influyen mutuamente) dicen que $latex x$ es endógena. Obviamente, a la hora de (pretender) modelizar $latex y$ pueden considerarse variables endógenas y exógenas (y la correspondiente descomposición de la verosimilitud es un ejercicio para el lector).

No hay regla sin excepción, dicen. Para la recomendación casi única para quienes se quejan de la lentitud de R, es decir, ¡vectoriza!, he encontrado hoy una.

Sí, el artículo deja R por los suelos. En el fondo, no tanto, porque viene a decir que R es malo para lo que la documentación de R dice que es malo: véase cómo en Writing R Extensions nos advierten que la convolución is hard to do fast in interpreted R code, but easy in C code. Y el problema que tratan de resolver los autores contiene una convolución (a través de una cadena de Markov, para pasar de un nivel de capital al del siguiente periodo). Es decir, en cierta medida solo viene a confirmar que la documentación de R es buena.

Hay gente que en lugar de escribir cosas debería invertir su tiempo en leer otras. Pero como

• no me hacen caso,
• escribiendo cosillas escalan poquito a poco escalafones académicos y, encima,
• lo pagamos los contribuyentes felizmente engatusados eso del oropel del I+D y nosequé otros intangibles onerosos y de dudosa utilidad pública,

podemos hoy disfrutar de otro ejercicio más de ese añejo ritual de la búsqueda del numerito inferior a 0.05 que tiene por título Newborn Health and the Business Cycle: Is it Good to be Born in Bad Times? y que adornará a perpetuidad el currículo de sus ambas autoras.

¿Será necesario un doctorado en econometría para poner una lavadora? Con eso ironiza el autor de El nuevo sistema de precios para la electricidad (I): Entre la tarifa gusiluz y la tarifa batamanta.

Os cuento el contexto.

Al parecer, a partir de cierta fecha no muy remota, el precio de la electricidad en España variará de acuerdo con el precio en el mercado de generación y, por lo tanto, según la hora. Las variaciones podrán ser importantes según el día, el tiempo, etc. De manera que los consumidores no sabrán —salvo que malgasten mucho tiempo consultando algún tipo de servicio de cotizaciones en tiempo real— cuánto les costará poner una lavadora. Y, por lo tanto, tampoco podrán ajustar su consumo al precio. Etc.

Últimamente he tenido bastantes visitas del extranjero. Las llevo a pasear por el centro de Madrid, ¡qué remedio! Y siempre surge el mismo comentario: habiendo crisis que nos cuentan los periódicos, ¿cómo es que están las terrazas a rebosar? Y mi respuesta es siempre la misma: lo que se ve no es la crisis; lo que se ve, en el fondo, es la desigualdad.

Otros han escrito, y mucho mejor de lo que lo haría yo, sobre lo pernicioso de la desigualdad en la economía e incluso, sobre la misma democracia. Yo me limitaré a exponer algunos problemas que produce su cuantificación.