Conceptos Clave en Metodología Económica y Predicción

1. Experimentos Aleatorizados

Se refiere a una situación en la que todos los elementos de una población se pueden asignar aleatoriamente a dos grupos, A y B. Los elementos dentro de cada grupo son heterogéneos entre sí, pero podemos decir que, agregadamente, la composición de A es similar a la de B. A los componentes del grupo A se les somete a un estímulo que no reciben los de B. En ambos grupos se mide el nivel alcanzado por una determinada variable que puede verse afectada por el estímulo y que llamamos variable respuesta. Si los niveles alcanzados por esa variable son muy diferentes en ambos grupos podemos decir que la variable estímulo causa a la variable respuesta. Ejemplo: dos parcelas de terreno agrícola contiguas; a una de ellas se le aplica un fertilizante y a la otra no y se mide la diferencia en las cosechas.

2. Ideal Bacon–Descartes

Es una línea de pensamiento, dentro de la Filosofía de la Ciencia, que trata de establecer criterios para preferir una teoría frente a otras. Esta línea de pensamiento fue impulsada en la segunda mitad del siglo XX por el Neo-empirismo por autores como Lakatos, Radnitzky, Watkins,….Los criterios tienen carácter bipolar: por un lado, trata de elegir las teorías que son informativas, profundas y arriesgadas; por otro, trata de mantener teorías que se ajusten a los hechos.

3. Validación según el enfoque de Mill-Robbins

Para los autores en esta corriente, la ciencia económica descansa esencialmente en unas pocas proposiciones generales que son el resultado de la observación o la introspección y que cualquier hombre, tan pronto como oye de ellas, las admite como algo familiar, a partir de las cuales se derivan las conclusiones que serán verdad en ausencia de causas perturbadoras. Podemos decir que, en Economía, tenemos acceso directo a los elementos últimos de nuestras generalizaciones. Las teorías son deducciones a partir de una serie de postulados. Y la mayor parte de estos postulados son todos ellos hipótesis con un contenido simple e indiscutible sobre la experiencia diaria acerca de cómo se administra la escasez de los bienes económicos. No necesitamos ni experimentos controlados ni procedimientos de contraste de tipo estadístico-econométrico para establecer su validez: son algo tan familiar en nuestra experiencia diaria que basta que sean enunciados para que sean reconocidos como obvios. En cuanto a los seguidores de esta línea, además del propio John Stuart Mill (1806-1873), destacan otros economistas del siglo XIX, como Ricardo, Cairnes y Senior, que también pertenecen a esta escuela. El autor más importante de esta corriente fue Robbins quien, en 1932, escribió la obra “Un Ensayo sobre la Naturaleza y Significado de la Ciencia Económica”. En fechas recientes los dos autores que han realizado aportaciones dentro de esta tradición han sido Hausman y Cartwright.

4. Validación según el enfoque de Hutchison-Friedman

Para los autores en esta línea, la validación de un sistema teórico hay que hacerla mediante el contraste empírico de alguna parte de ese sistema utilizando procedimientos de contraste de tipo estadístico-econométrico que sean replicables. No vale la introspección ni la evidencia inmediata. Hay que huir del componente subjetivo y tratar de utilizar procedimientos objetivos. Hutchison escribe en 1938, con 28 años, un libro titulado “El Significado y los Postulados Básicos de la Teoría Económica” que es considerado por muchos como la primera formalización de este enfoque. Milton Friedman escribe en 1953 un trabajo titulado “La Metodología de la Economía Positiva” que es, sin duda, el trabajo de metodología más citado del siglo XX.

5. Aspectos para saber cómo formular una predicción

A la hora de plantear un ejercicio de predicción es importante tener en cuenta los siguientes aspectos:

• Quién va a utilizar la predicción y para qué.
• Qué nivel de detalle se requiere
• El horizonte temporal de predicción
• Nivel de exactitud requerido
• Recursos disponibles
• Urgencia y frecuencia con las que se necesitan las predicciones.
• Nivel de agregación deseado
• Todos aquellos aspectos que pueden ser relevantes para incorporar la predicción en el proceso de toma de decisiones.

6. Métodos de predicción

Podemos distinguir tres grandes grupos de métodos de predicción:

1. Métodos Subjetivos
2. Estudios de Mercado
3. Métodos Objetivos

A) Métodos Subjetivos

Son métodos basados en la información privilegiada que algunos agentes tienen del fenómeno que se va a predecir. Dentro de estos métodos podemos distinguir:

• Jurado de Opinión
• Método de Escenarios
• Método Delphi
• Analogía Histórica

B) Estudios de Mercado

En este caso, es necesario recoger la información que está dispersa en una población mediante técnicas de muestreo.

C) Métodos Objetivos

• Modelos univariantes de series temporales
• Modelos Causales Multivariantes

7. Metapredicción

Hace referencia a los siguientes puntos:

1. La incertidumbre respecto al futuro siempre va a estar presente en cualquier ejercicio predictivo. La finalidad de éste no es tanto eliminar dicha incertidumbre como minimizarla.
2. Los economistas tienen que ser conscientes del tipo de realidad que la Economía estudia y trata de proyectar. Hutchison (1977) nos sitúa en el lugar apropiado: “Hay, sin embargo, generalizaciones útiles en la economía y las ciencias sociales que son descritas mejor como tendencias ya que en general no son tan precisas ni tan contrastables como las leyes propiamente dichas. Tendencias, y no leyes, es lo que el material de la economía y las ciencias sociales parecen proporcionar o han proporcionado hasta el momento…. A falta de leyes, todo lo que los economistas tienen son tendencias y deben de procurar sacar el máximo de ellas”.
3. Cada situación hay que tratarla de forma específica y diferente. Hay que distinguir según sea el tipo de variable, el horizonte de predicción, la información disponible, la frecuencia y urgencia requeridas, los medios disponibles para calcular la predicción, etc.
4. Como ya hemos comentado, hay numerosos métodos de predicción y en cada situación hay que aplicar el que sea más apropiado.
5. Hay que ser cuidadosos sobre cómo se presentan los resultados de un ejercicio predictivo. En principio, es importante destacar que la predicción son dos números: el primero es el valor predicho y el segundo se refiere a la amplitud del intervalo formado por los valores que, en torno al valor predicho, se consideran como aceptables habiendo tomado un nivel de significación a priori.

8. La Ley de Esperanzas Iteradas

La media de Y es la media ponderada de la esperanza condicional de Y dado X, utilizando como ponderación la distribución marginal de X. Es decir,

La ley de esperanzas iteradas implica que si la media condicional de Y dado X es cero, entonces la media de Y es cero.

9. Muestreo Aleatorio Simple y Variables Aleatorias i.i.d.

En un muestreo aleatorio simple se seleccionan aleatoriamente n objetos de una población y cada objeto tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. El valor de la variable aleatoria Y para el objeto i-ésimo seleccionado aleatoriamente se expresa mediante Yi.

Como cada objeto tiene la misma probabilidad de ser seleccionado y la distribución de es la misma para todo i, las variables aleatorias son independientes e idénticamente distribuidas (i.i.d.); es decir, la distribución de es la misma para todo i=1,2,….n e está independientemente distribuida de .

10. Estimadores Máximo-Verosímiles (MV)

Los estimadores MV son los que maximizan la función de verosimilitud de la muestra o, equivalentemente, su logaritmo. Se obtienen igualando a cero los elementos del gradiente. En general, son estimadores consistentes y asintóticamente eficientes.

11. Convergencia en Probabilidad, Consistencia y Ley de los Grandes Números

La media muestral Y converge en probabilidad a μY (o, de forma equivalente, Y es consistente) si la probabilidad de que Y se encuentre en el rango c μY ε, se hace arbitrariamente cercana a 1 cuando n aumenta para cualquier constante c > 0. La convergencia en probabilidad de Y a μY se expresa mediante p Y → μY. La Ley de los Grandes Números establece que si , i=1,2…n son independientes e idénticamente distribuidas con E[Yi] = μY y, si los valores atípicos elevados resultan improbables, entonces p Y → μY

12. Teorema Central del Límite

Supongamos que son i.i.d. con E[Yi] = μ y var[Yi] = σ² donde σ² > 0. A medida que n → ∞, la distribución de (Y – μ) / (σ / √n) se aproxima arbitrariamente bien a la distribución Normal estándar.

13. Estimador Consistente y Asintóticamente Eficiente

Un estimador es consistente si converge en probabilidad al parámetro que se quiere estimar o, lo que es lo mismo, si todos los posibles valores del estimador giran en torno al parámetro que se estima con una dispersión que va haciéndose menor conforme el tamaño muestral crece hasta llegar a ser cero cuando T → ∞. Lo escribimos como: θ̂ →p θ. Suponer que normalizamos multiplicando por T la diferencia entre el estimador y el valor del parámetro, y que la expresión normalizada converge a una distribución asintótica que tiene una varianza finita diferente de cero. Decimos que el estimador es