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Showing posts from 2018

¿Dónde comienza la Macroeconometría? [MARTIN, J.M]

* José-Manuel Martin Coronado https://pe.linkedin.com/in/jmmartinc La Macroeconometría es una especialidad muy atractiva dentro de la econometría, tanto por la complejidad de los comportamientos, como la difícil predictibilidad de sus tendencias. Sin embargo, en los estudios de pre-grado, existe una cierta confusión nivel de enseñanza sobre el contenido de la Macroeconometria y como diferenciarlo de la pre-especialidad de series de tiempo.  Tal como indica Favero, antes la Macroeconometría estaba "regulada" por la Comisión Cowles, donde se elaboraban los fundamentos teóricos y los procesos para la especificación de los modelos macroeconométricos. No obstante, ante la caída de la comisión, este "orden" se perdió y se desarrollaron tres vertientes: El enfoque estructuralista del London School of Economics (LSE), el enfoque de Vectores Autoregresivos (VAR) y el enfoque de optimización intertemporal y ciclos económicos (RBC y DSGE). Aunque, con el paso del tiem

REBLOGGING: ¿Qué es el meta-análisis y el sesgo de publicación?

Recientemente, el profesor Manuel Molina nos habla sobre el denominado sesgo de publicación. Un problema existente en el mundo académico y que debe considerarse al momento de hacer un metanalisis, es decir una revisión de todos los papers que hayan mencionado resultados respecto a un tema o efecto en particular. Resulta interesante el uso de los gráficos del embuto asimétrico (precisión vs efecto) como medida de sesgo de publicación, así como la prueba de Begg y la de Egger, el gráfico trim and fill, así como el forest plot recomendado por el Cochrane Collaboration. Altamente recomendado para tomar con pinzas los papers que le asignen o los que tocan por cualesquiera razones. Molina, Manuel (2018). " Aquiles y el bosque de los efectos "

The Covar Matrix obsession (JM Martin)

No obsession is healthy, including statistical ones. But that doesn't mean that the Variance-Covariance Matrix should be left without deep analysis. However, more often than expected, Covar analysis takes many weeks of deep theoretical demonstrations, more weeks of hypothetical cases and few more of sample calculations. All this before actual and practical issues during the estimation of real models. Again, it's by all means important to assert this sort of issues that could seriously affect error term properties, as well as coefficients'. Thus, the theoretical level of which this milestone has turned into in the classroom, is far beyond what is academically sound and healthy for economics students. Therefore, econometric teachers need to show visually, by graphs that is, what are the different effects of non-optimal covar matrices, over forecasts and simulations. Sure, numbers and graphs can be hidden or customized in papers, but at least we are adding more prac