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Existem métodos eficientes de tornar os procedimentos econométricos mais honestos?

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perguntada Nov 7, 2016 em Economia por Stuart Mill (334 pontos)  

As críticas sobre a econometria como confirmadora de viés ainda se sustentam? É possível evitar que o poder computacional maior que temos hoje sirva para encontrar especificações "over fitted"? Como identificar indícios de estratégias enganosas em estudos econométricos?
Como evitar que conclusões determinadas sejam tiradas após várias tentativas fracassadas anteriormente (não reportadas)?

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1 Resposta

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respondida Jan 22 por danielcajueiro (5,171 pontos)  
selecionada Set 24 por Stuart Mill
 
Melhor resposta

Existem duas abordagens principais da econometria/estatística.

A primeira abordagem (mais comum) entre economistas é aquela em que você formula um modelo e está interessado nas respostas ( principalmente qualitativas) do modelo. Por exemplo, econometria tenta responder a pergunta: "Quais os principais determinantes do salário de uma pessoa?" Então vocẽ pode construir um modelo que inclui variáveis independentes tais como "escolaridade", "gênero" etc. Nesse caso, você está principalmente interessado na magnitude e sinal dos coeficientes para responder a pergunta que você formulou. Existe uma lista de boas práticas que pode te ajudar nesse caso.

A segunda abordagem que é muito importante é útil quando estamos interessados em lidar com previsão. Esse parece ser o tipo de problema que você está interessado. Essa abordagem é muito comum no campo de Aprendizagem de Máquinas (Machine Learning). Talvez a técnica mais interessante para lidar com conclusões enganosas é chamada de Validação Cruzada (cross validation) que consiste em basicamente em dividir a sua amostra original em pelo menos duas partes para checar se as conclusões da primeira parte da amostra pode ser validada na segunda parte. Sobre esse asunto, você pode dar uma olhada na parte de Machine Learning do nosso curso de métodos computacionais e nas referências usadas nesse curso.

De uma forma geral, tem havido uma grande preocupação em tornar achados estatísticos reprodutíveis. Dê uma olhada por exemplo no "A manifesto for reproducible science" e nas referências desse manifesto.

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