Transcript Variables dependientes binarias

Trabajo Final
Tópicos de Econometría Aplicada
Daniel Lema
UCEMA
Marzo 2009
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)
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Recomendaciones
generales
Una buena lectura 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.
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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.
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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?
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Recomendaciones
generales
  Importante:
• Se debe plantear una pregunta
interesante o relevante
• Que además:
• Pueda ser respondida dadas las
restricciones (tiempo-datos-métodos
disponibles)
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Etapas
• Definir el tema y Hacer una pregunta
relevante
• Revisar la literatura
• Formular Hipótesis contrastables
• Elegir método econométrico
• Conseguir los Datos
• Estimación
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Definir el tema y Hacer una
pregunta relevante
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• 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.
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• 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.
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• 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.
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• 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.
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Estructura
• Introducción
• Marco conceptual (no necesariamente un
modelo formal)
• Metodología y datos
• Resultados
• Conclusiones
• Anexos - Apéndices
• Referencias
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Redacción
• Hacer un outline del trabajo
• Poner por escrito las ideas
• Hacer un índice: completar las secciones
con las ideas principales a desarrollar
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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!
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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.
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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.
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Metodología
• Describir:
• El modelo o forma funcional elegida
• Método de estimación
• Justificar brevemente.
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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.
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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.
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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”
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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” )
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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.
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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.
•
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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
•
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Regla #4
• Inspeccione los datos
• Sea escéptico sobre los datos.
• Haga estadísticas descriptivas, gráficos,
busque outliers e inconsistencias.
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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.
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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.
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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.
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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”)
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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)
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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.
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Problema Común: el coeficiente
estimado tiene el signo incorrecto
Ref: Peter Kennedy (2002) “Oh
no! I got the wrong sign! What
should I do?”
Causas
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
Mala (o ausencia de) teoría económica
Variables omitidas
Altas varianzas
Sesgo de selección
Definición de datos – Error de medida Confusión o violación del supuesto de “ceteris
paribus”
Outliers
Simultaneidad – Falta de identificación
Malos instrumentos
Error de especificación
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Causas
11. Términos de interacción
12. No estacionariedad
13. Tendencias comunes
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