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Imaginen una persona que acaba de cambiar de trabajo, Ahora tiene que estar a la hora de entrada en una zona alejada de su domicilio y tiene que acudir en coche. Esa persona, (abusando de la imaginación), no conoce la zona.

Pues esa persona tiene que estar a una hora determinada en otro punto de la ciudad, y ha de saber cuanto tiempo le llevará el recorrido al trabajo, para cumplir ese objetivo.

El tiempo necesario depende de multitud de factores, algunos muy visibles, otros no tanto. De esta forma si somos capaces de determinar todas las circunstancias del viaje, podríamos saber exactamente cual es el tiempo necesario. Pero esto no es posible. Por tanto el proceso que seguimos es hacer estimaciones. Estimamos el tiempo necesario para el recorrido y salimos a la hora necesaria en consecuencia.

El primer día tenemos muy pocos datos, ya que sólo sabemos la distancia en kilómetros, e incluso pudimos hacer un recorrido para ver el estado de la carretera. Lo normal será que preguntemos a algún conocido. Pero claro, no sabemos el tráfico que habrá a esa hora, el tiempo que tardaremos en aparcar en la zona y no tenemos ni idea de los posibles problemas que nos encontraremos. La solución tiene que ser salir con bastante antelación.

Poco a poco, con el paso de los días, y la experiencia, iremos aprendiendo, y conoceremos que los lunes, hay más tráfico; que en la glorieta de turno perdemos un buen ratito; que los fines de mes hay menos tráfico; que saliendo 15 minutos antes, el tiempo varía por la escuela que tenemos en el camino, y multitud de pequeños detalles que marcan lo que en definitiva es lo que nos interesa: “Saber a que hora tenemos que salir de nuestro hogar”.

Por supuesto, cada día pasará algo. Un día encontraremos un coche en doble fila, otro un coche maniobrando despacio en la salida del garaje, Otro día nos encontraremos la glorieta bloqueada. Incluso puede pasar que exista algún día que no pase nada excepcional, (lo cual será lo más raro). Por tanto nunca podremos saber exactamente cuanto tiempo tardaremos, pero sin embargo de alguna forma, seremos capaces de estimar con bastante precisión la hora a la que debemos salir.

Un buen día algo cambia. Puede ser que cambien las frecuencias de los semáforos, que cierren una calle en la zona, (da igual que pasemos por ella o que aunque no pasemos por ella, los coches sean desviados a nuestra ruta), o puede ser que por fin desdoblen la glorieta que tanto nos fastidia. ¿Que es lo que ocurrirá?. Nosotros hemos salido a la hora de siempre, y de repente el cambio ha destrozado nuestros cálculos, llegaremos muy tarde o muy temprano. Pero nuestras estimaciones ya no sirven. Por tanto, al final volveremos a empezar y tendremos que volver a cambiar las predicciones, y ahora los tiempos será completamente distintos.

Considero que con este ejemplo, podremos entender algunos aspectos de la estadística o de la econometría, que no deja de ser la estadística aplicada a las ciencias económicas. En definitiva, siempre se trata de construir unos modelos, para conseguir unas estimaciones de una variable que a priori no podemos conocer, a partir de unos datos que si podemos conseguir. (ya sea tiempo para llegar al trabajo, la probabilidad de que nos salga la carta que necesitamos en un juego o las ventas de nuestra empresa para el año que viene).

Por tanto a partir de este ejemplo me gustaría tratar de explicar algunas cuestiones relativas a las predicciones, esperando que se vean de forma sencilla.

¿Por qué todas las predicciones son similares, pero no iguales?.

Es fácil ver que si preguntas a dos conductores cuanto tardan en cruzar una ciudad, tendremos diferencias, aunque al final el resultado sea parecido. Cada persona tiene su experiencia, y en consecuencia tiene sus propios datos, y su propio resultado. Pero sin embargo, al final el tiempo necesario es similar, por lo que aunque cada cual se fije en sus propia experiencia los resultados a los que llegan tienen que ser similares.

En la economía pasa exactamente lo mismo. Existen multitud de variables económicas, que podemos usar; es evidente que existen fuertes relaciones entre unas y otras. Por tanto el analista que se ha fijado en el precio del petroleo, puede ser capaz de establecer una relación entre el precio del petroleo y la actividad económica. Aquel que ha ido mirando las ventas minoristas, logrará también establecer la relación con la actividad económica. Por tanto, ante la pregunta del sentido de la actividad económica, ambos presentarán respuestas muy similares, pero no idénticas.

¿Por que todas las predicciones han fallado estrepitosamente?

Es fácil entender que cuando el conductor se encuentra de repente obras en el trayecto, llegará tarde al trabajo. En las predicciones ha pasado lo mismo. Todos sabemos que los consumidores, los empleados, los bancos, y todos los agentes económicos no se comportan igual en épocas de bonanzas que en épocas de crisis. De forma que podemos asumir que el sistema económico no se comporta de igual forma. Dicho de otra forma, alguien nos ha preguntado cuanto tiempo llegamos al trabajo, y no nos hemos dado cuenta de que el puente que teníamos que cruzar se había derrumbado y teníamos que dar un largo rodeo, en medio del embotellamiento que han formado todos los que con nosotros se han equivocado.

¿Se pueden usar estos modelos para tomar decisiones de los organismos?

Pues la verdad es que esta pregunta es un poco más complicada. Para entender la formulación podríamos hacernos la pregunta en el sentido siguiente: ¿Pueden los encargados de diseñar las vias de una ciudad, estimar de la misma forma que nosotros que sólo intentamos ir a trabajar?

Los modelos económetricos, son claramente instrumentos apropiados para el uso por empresas. A partir de variables conocidas, se pueden estimar valores de otras variables desconocidas, pero teniendo en cuenta que el sistema no varía. (que no van a abrir obras en alguna carretera). Los modelos se vuelven absolutamente inútiles, cuando cambias las circunstancias, la situación o las reglas del juego. Debemos tener en cuenta que los gobiernos, por definición actúan sobre las circunstancias, en consecuencia, parece estos modelos pueden tener una utilidad nula para predicciones gubernamentales. Por tanto, los datos, las estimaciones y las predicciones desde cualquier organismo público, tienen utilidad sólo para detectar problemas, estudiar el pasado, servir de alertas, y comprobar la efectividad de políticas. Todo ello referido al pasado, a los campos de la evaluación y el control.

¿Cuanto se tarda en llegar de un punto a otro?. Esta pregunta en manos de quien diseñe las comunicaciones, solo tiene sentido para detectar problemas, (encontrar la glorieta dichosa), o para decidir donde actuar, o bien para comprobar si la apertura de la nueva calle ha dado alguna ventaja. No se puede usar este dato, (y por tanto el modelo inconsciente), para diseñar una nueva carretera, por que en el momento en que entre en funcionamiento esa carretera, (y en caso de que haya sido un éxito), la respuesta cambiará.

Claro que hoy estas predicciones se usan también con un marcado carácter comercial, (buscando aquellas predicciones que más nos interesen, según seamos gobierno u oposición), pero eso sería otro post, intentando explicar por que los gobiernos se comportan como empresas.




  1. #2
    Anonimo

    Ahora la pregunta es, ¿que teoria puede sustentar algo asi? igual y si existe, no lo dudo, y supongo que seria muy certero en predecirle el numero de oficios que podrian tener, pero creo que ya me explique, asi como dices que hay multitud variables economicas, te puedo decir que hay multitud de variables a secas, eso no los convierte en modelos econometricos, e incluso si cumplen con teoria, estadistica y inferencia matematica, tendriamos que remitirnos a la calidad del modelo.

    Ojala le des otra oportunidad a la econometria, no todos los modelos son tan chapuceros, ni tampoco un modelo te dice que hacer, finalmente lo que se consigues son numeros, otro ejemplo y ya me despido, supongamos que una ciudad tiene problemas con su transporte publico, siempre estan llenos y son viejos los autobuses, se crea un modelo para predecir en cuanto tiempo va ser imposible dar el servicio con la misma cantidad de autobuses, dando un total de 3 años, ya eso fue lo que pronostico el modelo, la ciudad y ¿los servidores publicos que hacen? podrian desde subir el pasaje, ¿para que? para que suban menos gente y ocupen otros medios como comprar su carro propio, usar el subterraneo, taxis, esto haria que se tardara la demanda, hasta que se vuelve a poner barato el servicio por la inflacion atravez de los años digamos 6 años, para ese tiempo, ese servidor publico seguro que ya no estara alli, pueden dar la consecion a una empresa privada que invierta en autobuses nuevos, pero que igual no pone demasiados y siguen las mismos problemas, o por el contrario, ponen bastantes nuevos, y la gente al ver que son baratos y comodos empiezan a usarlos, volviendolos a saturar, jajaja, ohh puede haber un brillante politico que se pregunte, porque se tranporta la gente en esas rutas y descubre que es porque va a trabajar o a la escuela, solucion, crear fuentes de empleo, empresas, escuelas y malls cerca de sus casas asi no tienen que cruzar la cuidad y no saturar esas rutas.

    Bueno me despido que estes muy bien, no hay nada certero a predecir el futuro, pero checa este detalle que vemos al empezar a estudiar pronosticos, si tu yo nos pusieramos a decir cada año que va haber crisis economica desde el 80? podriamos decir que acertamos en el 87, 94, 2000, 2008, y las que se acumulen nadie nos diria que somos los idiotas que fallamos 16 años, si no los genios que predecimos 4 crisis economicas mundiales, jajaja.

  2. #1
    Anonimo

    Hola que tal, bueno que te puedo decir, podria pensar que has querido ser didactico a la hora de expresar la utilidad de la econometria, poniendo un ejemplo ajeno, como lo de crear una nueva carretera, pero creo que es importante aclarar que la econometria se compone de 3 elementos, teoria economica, estadistica, e inferencia matematica; no existe sin estos 3 elementos, el hecho de que se puedan utilizar tecnicas para otros fines no le da el caracter de modelo econometrico, como es el caso de la regresion, o de las series de tiempo, no se si me explique bien.

    Ahora una de las grandes premisas que se ven por ejemplo en series de tiempo es el cambio estructural, ninguna serie de tiempo puede prevenir el cambio estructural, una serie de tiempo te sirve, y repito te sirve, cuando hay estacionalidad en la serie que estas ocupando, jamas de los jamases te va indicar un cambio estructural, para eso hay otras tecnicas.

    Ahora volviendo a la estadistica para que un modelo tenga valor necesita de un numero minimo de observaciones, si ha habido un cambio estructural en algo, es obvio que no vas a tener la suficiente calidad en tus datos para hacer un modelo, y para que sea un modelo econometrico, necesitas darle teoria.

    ¿Para que sirve un modelo econometrico entonces?, para dar certidumbre, y si la verdad politicamente sirve para justificar, pero eso no es culpa de modelo, pero como todo, hay que leer las letras chiquitas, no se puede hechar la culpa a los economistas, matematicos, actuarios, y estadisticos, por crear modelos.

    Uno al final tiene la desicion, es como un meteorologo, (alguien que tambien ocupa por cierto tecnicas estadisicas que se usan en modelos econometricos) si yo te digo que es muy probable que va llover, de ti depende llevar sombrilla, andar en una camioneta para que no te atasques, llevar impermeable, si llueve vas adorar el pronostico, pero si no llovio vas odiar haber andado tomo el dia que por cierto anduvo mucho sol con tanta ropa encima, pero si acierta 8 de 10 veces no te abras mojado 80 dias, de 100 y de esos 20 solo fue la molestia de cargar un poco mas de ropa.

    Ahora volvemos al punto uno, usar una regresion o manejar series de tiempo no se convierte en modelos econometricos, necesita estar sustentado en teoria, y ser estadisticamente significativo los resultados, y ser matematicamente comprobable, ahora no se trata de encontrar algo magico, pero si el resultado de una variable que SI conocemos, pero que queremos anticiparla lo mas cercano posible (esa seria la primera intencion de cualquier modelo), cuando no se conocen las variables, se llaman variable instrumental, si se acerca a un 80% podriamos llamarlo un exito, dependiendo de la intencion, habra resultados que sean de un 95% un 99%, el modelo es una guia, marca una intencion, o no la marca depende que se busque.

    Ahora estas tecnicas se prestan a mucho, te doy un dato, un economista que no recuerdo el nombre encontro una relacion entre los dias que llueve mucho y el autismo en niños, encontro que los años en que llueve mas aumenta el caso de niños con autismo, ¿solucion? si no quieres que tu hijo sea autista ve a un pais donde no llueva mucho por lo menos en lo que nace, ya te imaginaras como se enojaron, centros de investigacion medicos, farmaceuticas, etc, ¿porque un economista se mete en cuestiones como esas?.

    Haber mas entendible, las personas estan ocupando estas tecnicas para querer predecir cosas sin teoria, solo por encontrar correlaciones asi se llaman, ¿porque? MAS TRABAJO asi y llanamente, y encontramos que se usan regresiones y matrices en contabilidad, mercadotecnia, medicina, crecimiento de cerdos, infertilidad en avestruces, haber un ejemplo yo me presento como econometrista, y hago modelos, tu arquidiocesis de mmm paris, manejas 90 iglesias, entonces yo con series de tiempo y tus datos te puedo decir, cuantas bodas, bautizos, primeras comuniones, etc, podrias tener en el proximo año, tu podras prevenir papeleria, adornos, cirios, yo creo que hasta ostias, vino de consagrar, etc.



    continuara...


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