http://kuap.net/2006/05/02/getting-to-the-roots/ Wed, 19 Nov 2008 22:15:27 +0000 http://wordpress.org/?v=2.2.2 http://kuap.net/2006/05/02/getting-to-the-roots/#comment-1740 miki Wed, 03 May 2006 13:51:55 +0000 http://kuap.net/2006/05/02/getting-to-the-roots/#comment-1740 Avui veient Matrix, la 3a, precisament es deia aquesta frase "toda acción tiene una reacción". Curiós! Avui veient Matrix, la 3a, precisament es deia aquesta frase “toda acción tiene una reacción”. Curiós!

]]> http://kuap.net/2006/05/02/getting-to-the-roots/#comment-1692 Mago de la LLuvia Tue, 02 May 2006 09:59:56 +0000 http://kuap.net/2006/05/02/getting-to-the-roots/#comment-1692 Es que en los modelos neoclasicos y neokeynesianos de ciclos reales en macroeconomia se utiliza una suerte de "accion y reaccion". Los ciclos de las series de tiempo (despues de tener en cuenta las tendencias y variables tradicionales) muchas veces se intentan explicar (para la estimacion econometrica) en base a procesos de media movil o autorregresivos, en los cuales la "accion" se toma como un "shock tenologico" (generalmente ruido blanco). El problema general, y en lo que se basa el libro de Steve Levitt, es encontrar relaciones de causalidad (donde correlacion NO implica causalidad). Tecnicamente, esto implica no omitir variables relevantes en el modelo / explicacion, y si se omiten porque no se pueden medir (ie. variables estructurales en el decenso de la tasa de criminalidad en EEUU drante la decada del 90), encontrar "instrumentos" medibles que esten correlacionadas con las v omitidas (legalizacion del aborto por ejemplo) Es que en los modelos neoclasicos y neokeynesianos de ciclos reales en macroeconomia se utiliza una suerte de “accion y reaccion”. Los ciclos de las series de tiempo (despues de tener en cuenta las tendencias y variables tradicionales) muchas veces se intentan explicar (para la estimacion econometrica) en base a procesos de media movil o autorregresivos, en los cuales la “accion” se toma como un “shock tenologico” (generalmente ruido blanco).
El problema general, y en lo que se basa el libro de Steve Levitt, es encontrar relaciones de causalidad (donde correlacion NO implica causalidad). Tecnicamente, esto implica no omitir variables relevantes en el modelo / explicacion, y si se omiten porque no se pueden medir (ie. variables estructurales en el decenso de la tasa de criminalidad en EEUU drante la decada del 90), encontrar “instrumentos” medibles que esten correlacionadas con las v omitidas (legalizacion del aborto por ejemplo)

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