El lado oscuro de la econometría

Una vieja chanza dice que dos econometristas salen a cazar y de repente avistan un pato. Uno de ellos dispara y la bala pasa dos metros a la derecha del pato. El otro hace lo mismo, pero el disparo pasa ahora dos metros a la izquierda. Ambos se miran y dicen: “¡Le dimos!”.

Opino que en matemática pasa algo similar a lo que sucede con las relaciones personales. Uno se gana el derecho de usar apodos una vez que conoce muy bien a las personas.

Porque uno de los secretos mejor escondidos de la econometría es que, si la varianza del error del modelo latente que sostiene al probit crece, el modelo probit tiende a hacerse indistinguible del modelo lineal de probabilidad.

A mi entender, la principal diferencia entre un buen y un mal econometrista aplicado es que el primero tiene una justificación creíble de por qué lo que está haciendo es lo mejor que se puede hacer, dadas las restricciones del problema. Y esto, queridos amigos, es una teoría.

La enorme popularidad del R2 tiene que ver con hacerles creer a los principiantes que se trata de “la” medida de calidad.

De modo que la preocupación no es si se cumplen o no (no se cumplen), sino cuáles son las consecuencias, cuantitativas y cualitativas, de que no se cumplan.

Gauss, C., 1987, Theory of the Combination of Observations Least Subject to Errors: Part One, Part Two, Supplement, Society for Industrial and Applied Mathematics, Filadelfia.

mi problema con el TGM es que muchos alumnos creen que justifica el uso de MCO, pero solo lo hace en términos relativos

Desde cierto punto de vista, reducir la apreciación de la calidad de un estimador insesgado a que su varianza sea chica o grande es como creer que un autobús escolar (de esos amarillos que hay en EEUU) es mejor que una Ferrari solo porque es más grande.