Como identificar besteiras… revival

Vi dois posts antigos na blogosfera, um do Leo Monastério e outro do Márcio Laurini, que têm de ser ressuscitados.

Como identificar besteiras em trabalhos econométricos

Parte I (Leo)

– Síndrome do “Meu último livro de Econometria foi o Kmenta”: Desde a última década, não dá mais para ter um paper de séries temporais sem os testes de cointegração.

– Síndrome “Pacientes do Freud”. Sabem aqueles sonhos que o Freud interpretou? Pois é, tudo se encaixa. Bem demais. O mesmo acontece em econometria. Os resultados são uma belezura e geralmente não falseiam a hipótese. Não há crítica à qualidade dos dados, referência a problemas que surgiram ou a explicações alternativas;

– Síndrome “Em busca da significância perdida”: O pobre do autor começa a fazer toda a sorte de esquemas para conseguir estrelinhas nos seus coeficientes estimados. Procure por dummies esquisitas, ln e ² ³ incluídos sem razão, períodos de análise que mudam, variáveis defasadas que saltam sem qualquer explicação e proxies estranhas.

– Síndrome “Cadê o controle que estava aqui?”: a significância da variável de interesse só se mantém quando as de controle são omitidas.

– Síndrome “Rubens Recúpero”: “o que é bom a gente mostra, o que não é a gente esconde”. O coitado roda milhões de regressões e só transcreve aquelas que deram “certo”. Muito relacionada com as duas síndromes anteriores.

– Síndrome “Tamanho importa”: o sujeito encontra coeficientes estatisticamente significativos e afirma que a sua hipótese sobre o efeito da menstruação das baleias na cor do Mar Vermelho foi não-falseada, mas não se preocupa com significado econômico. Um coeficiente pode ser estatisticamente significativo e, em termos substantivos, não significar bulhufas.

Parte II (Márcio)

Os Milagres da teoria assintótica – Confiar cegamente em propriedades assintóticas com amostras de tamanho minúsculo. Exemplos – Estimar modelos por Generalized Method of Moments com 412 instrumentos e 30 observações. E ainda acreditar que testes de hipóteses são confiáveis …

A leitura em borras de café. Interpretar parâmetros em vetores autoregressivos não estruturais.

A multiplicação dos pães. Primeiro artigo – por ols. Segundo artigo – usando gmm. Terceiro artigo – usando matching. Quarto artigo – usando quantile regression. Quinto artigo – painel… Depois todas as combinações entre os estimadores. Em todos eles o resultado é o mesmo (e totalmente óbvio …). Detalhe – o artigo só é feito se o estimador for fácil de usar no stata/eviews.

Só sei usar um martelo, então tudo são pregos. O problema inverso. Em qualquer problema é sempre utilizada a mesma técnica. Independente se ela faz sentido neste contexto ou não.

Testes redundantes. Reportar testes com resultados óbvios. Exemplo – fazer 18 testes diferentes de raiz unitária em série de preços de ações.

A interpretação mágica – o intervalo de confiança do parâmetro é tão grande que ele dá suporte a hipótese nula. E a hipótese alternativa. E a qualquer hipótese que seja possível de ser escrita.

Isto me lembrou de “os 10 mandamentos do trabalho econométrico aplicado”, do Peter Kennedy – que vai ser tema do próximo (ou pós-próximo) post, só para não gastar tudo neste de agora.