1 / 35

Trabajo Final Tópicos de Econometría Aplicada Daniel Lema UCEMA Marzo 2009

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.

gene
Download Presentation

Trabajo Final Tópicos de Econometría Aplicada Daniel Lema UCEMA Marzo 2009

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Trabajo Final Tópicos de Econometría AplicadaDaniel LemaUCEMAMarzo 2009

  2. 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 CEMA

  3. 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. Universidad del CEMA

  4. 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 CEMA

  5. 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 CEMA

  6. 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 CEMA

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

  8. Definir el tema y Hacer una pregunta relevante Universidad del CEMA

  9. 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 CEMA

  10. 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 CEMA

  11. 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 CEMA

  12. 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 CEMA

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

  14. 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 CEMA

  15. 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 CEMA

  16. 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 CEMA

  17. 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 CEMA

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

  19. 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 CEMA

  20. 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 CEMA

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

  22. 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 CEMA

  23. 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 CEMA

  24. 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 CEMA

  25. 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 CEMA

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

  27. 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 CEMA

  28. 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 CEMA

  29. 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 CEMA

  30. 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 CEMA

  31. 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 CEMA

  32. 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. Universidad del CEMA

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

  34. Causas • 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 Universidad del CEMA

  35. Causas • Términos de interacción • No estacionariedad • Tendencias comunes Universidad del CEMA

More Related