Trabajo Final Tópicos de Econometría Aplicada Daniel Lema UCEMA Marzo 2009

Universidad del CEMA2 Aspectos Formales  Fecha límite de entrega: día examen final del curso  Elección y presentación del tema 12/5 Versión preliminar (planteo del tema y resultados parciales) 19/5  Extensión máxima 15 páginas.  Seguir los lineamientos de estilo del JAE de UCEMA (ver instrucciones para los autores)

Universidad del CEMA3 Recomendaciones generales  Una buena l ectura previa es el capítulo 19 del manual de Wooldridge (Realización de un proyecto empírico).  Puede realizarse un trabajo original eligiendo un tema de teoría económica y realizar una estimación utilizando algunos de los métodos econométricos estudiados durante el curso.

Universidad del CEMA4 Recomendaciones generales  Puede analizarse algún artículo publicado que contenga estimaciones econométricas y se puede extender el tema o ampliar la estimación presentada y sugerir o estimar algunas alternativas. En el desarrollo del trabajo debe quedar explicitado claramente el tema o tópico a estudiar. Debe destacarse la importancia del mismo.

Universidad del CEMA5 Recomendaciones generales  Trate de responder las siguientes preguntas: ¿Cuál es el problema? ¿Qué sugiere la teoría? ¿Cuáles son las hipótesis a contrastar? ¿Qué métodos se utilizarán? ¿Cuáles son las recomendaciones o conclusiones que surgen de las estimaciones? ¿Qué cuestiones quedan abiertas para continuar investigando?

Universidad del CEMA6 Recomendaciones generales  Importante: Se debe plantear una pregunta interesante o relevante Que además: Pueda ser respondida dadas las restricciones (tiempo-datos-métodos disponibles)

Universidad del CEMA7 Etapas Definir el tema y Hacer una pregunta relevante Revisar la literatura Formular Hipótesis contrastables Elegir método econométrico Conseguir los Datos Estimación

Universidad del CEMA8 Definir el tema y Hacer una pregunta relevante

Universidad del CEMA9 1 Detecte alguna pregunta que realmente le interese La mayor parte de los proyectos de investigación en algun punto se estancan o se hacen difíciles. Por eso el tema debe ser motivante Puede pensar en algunos caminos a seguir: i. Resolver un problema que aún no fue tratado o una pregunta no respondida. ii.Mostrar que algún conocimiento asumido generalmente es incorrecto. iii. Analizar hipótesis relevantes con nuevo instrumental o metodologías.

Universidad del CEMA10 2 La cantidad de tópicos que pueden ser intersantes es muy amplia. Trate de acotar el tema, pero que sea interesante. Que pueda tener lecciones generales. Detecte temas que pueden ser de interés no sólo para ud. sino también para otros. Converse con profesores y compañeros. Cuente sus ideas y observe la reacción.

Universidad del CEMA11 3 Una vez que detecto un tema importante y que lo motiva a investigar, recurra a la literatura. Puede recurrir a literatura de áreas relacionadas. Una buena idea es a veces “cruzar” disciplinas. Cuidado con quedar atrapado en la revisión de la literatura y no iniciar la investigación El retorno marginal de la lectura de nuevos artículos cae rápidamente luego de vistos los más importantes.

Universidad del CEMA12 4 Una vez detectado el tema, la importancia y las cuestiones de interés a responder es importante que estas sean manejables. Hay muchos temas para los cuales no tenemos las herramientas analíticas, metodológicas o los datos. En estos casos si ud. puede diseñar o adaptar un método adecuado, entoces tiene un excelente proyecto. Tal vez puede reconocer que el tema es demasiado grande o difícil de tratar y separarlo en preguntas más pequeñas o tratables y dejar planteadas algunas como temas de investigación futuros.

Universidad del CEMA13 Estructura Introducción Marco conceptual (no necesariamente un modelo formal) Metodología y datos Resultados Conclusiones Anexos - Apéndices Referencias

Universidad del CEMA14 Redacción Hacer un outline del trabajo Poner por escrito las ideas Hacer un índice: completar las secciones con las ideas principales a desarrollar

Universidad del CEMA15 Introducción Objetivo del trabajo y relevancia. Antecedentes y que aporta el trabajo. Resumir estructura del trabajo Se pueden anticipar los resultados Importante: No cuente el proceso de investigación!

Universidad del CEMA16 El marco teórico y el modelo Cómo se responderán las preguntas y se cumplirá el objetivo Puede utilizarse teoría económica formal o un análisis intuitivo.

Universidad del CEMA17 Datos Origen Metodología de recolección y uso original Justificar la utilidad para el trabajo Se puede incluir una tabla con el data-set en un anexo o en soporte electrónico.

Universidad del CEMA18 Metodología Describir: El modelo o forma funcional elegida Método de estimación Justificar brevemente.

Universidad del CEMA19 Resultados Presentar cuadros con: Variables Parámetros estimados Errores estándar o estadísticos t Otros estadísticos Testeo Interpretación Condense la información en unos pocos cuadros y gráficos. No agregue anexos con interminables e ilegibles planillas de datos.

Universidad del CEMA20 Conclusiones Haga una breve síntesis del trabajo Presente las conclusiones que estrictamente se derivan de sus hallazgos. Puede discutir algunas especulaciones o interpretaciones, siempre dejando claro que se trata de eso. Señale que cosas quedan a responder o para profundizar.

Universidad del CEMA21 Consideraciones Para Trabajar en un Proyecto de Econometría Aplicada Ref: Kennedy (2002) “Sinning in the basement: what are the rules? The ten commandments of applied econometrics”

Universidad del CEMA22 Introducción As it happens, the econometric modeling was done in the basement of the building and the econometric theory courses were taught on the top foor (the third).I was perplexed by the fact that the same language was used in both places. Even more amazing was the transmogrification of particular individuals who wantonly sinned in the basement and metamorphosed into the highest of high priests as they ascended to the third floor. (Leamer, 1978 – Citado por Kennedy 2002, “Sinning in the basement: what are the rules? The ten commandments of applied econometrics” )

Universidad del CEMA23 Regla #1 Usar el sentido común y la teoría económica. Pensar antes de correr una regresión. Prestar atención al tipo de variable dependiente y los regresores, unidades de medida, tendencias, formas funcionales Nunca inferir causalidad de correlación.

Universidad del CEMA24 Regla #2 Evitar el Error Tipo III: Producir la respuesta correcta a la pregunta equivocada. Un corolario de esto es que es mucho mejor una respuesta aproximada a la cuestión correcta que la respuesta exacta a la pregunta equivocada.

Universidad del CEMA25 Regla #3 Conocer el contexto. Es importante conocer el contexto del fenómeno a investigar: la historia, instituciones, etc. Importante: contexto de los datos Data base: números con contexto

Universidad del CEMA26 Regla #4 Inspeccione los datos Sea escéptico sobre los datos. Haga estadísticas descriptivas, gráficos, busque outliers e inconsistencias.

Universidad del CEMA27 Regla #5 Haga las cosas razonablemente simples Comience el análisis con modelos simples Es el camino natural del progreso en la inferencia. Es más fácil detectar problemas en modelos simples y esto es importante en el desarrollo del trabajo. No elija el método para impresionar al lector.

Universidad del CEMA28 Regla #6 Use el test de “trauma interocular” Los resultados empíricos suelen ser enormes cantidades de estimaciones, formas funcionales, set de datos. Mire cuidadosamente el output hasta que la respuesta le “pegue” entre los ojos. Intente comunicar el resultado a otros en términos simples e intuitivos.

Universidad del CEMA29 Regla #7 Comprenda los costos y beneficios del Data Mining El data mining puede ser un grave error Pero también puede ser importante en el análisis.

Universidad del CEMA30 Regla #8 Prepárese para hacer concesiones Existe una brecha entre los detalles de una aplicación y la teoría. Esto requiere hacer concesiones o relajar exigencias, utilizar sustitutos, proxies, ignorar problemas muestrales, etc. Nunca hay “problemas standard” (hay soluciones “standard”)

Universidad del CEMA31 Regla #9 No confunda significancia estadística con magnitud relevante En análisis de cross section con grandes cantidades de datos los Std. Errors suelen ser pequeños. Coeficientes de magnitud trivial pueden ser tremendamente significativos. No olvide chequear la significación económica (efecto tratamiento)

Universidad del CEMA32 Regla #10 Reporte algún análisis de sensibilidad Discuta cómo afecta a sus resultados un cambio de especificación O un cambio del conjunto de datos o de período muestral o de variables explicativas.

Problema Común: el coeficiente estimado tiene el signo incorrecto Ref: Peter Kennedy (2002) “Oh no! I got the wrong sign! What should I do?”

Universidad del CEMA34 Causas 1.Mala (o ausencia de) teoría económica 2.Variables omitidas 3.Altas varianzas 4.Sesgo de selección 5.Definición de datos – Error de medida - Confusión o violación del supuesto de “ceteris paribus” 6.Outliers 7.Simultaneidad – Falta de identificación 8.Malos instrumentos 9.Error de especificación

Universidad del CEMA35 Causas 11.Términos de interacción 12.No estacionariedad 13.Tendencias comunes