Aulas 13-14 Keynes, Tinbergen e o debate sobre a econometria HPE Aulas 13-14 Keynes, Tinbergen e o debate sobre a econometria

A geração econométrica Dezembro de 1930, fundação da Sociedade Econométrica I. Fisher R. Frisch J. Schumpeter

O modelo do cavalo de balouço (Frisch, 1933) propagação + impulso E. Slutsky

J.M. Keynes (1883-1946) Teoria da procura efectiva Investimento: expectativas (“espíritos animais”) Equilíbrio de sub-emprego Crítica a economia neoclássica: noção de equilíbrio recusa da Lei de Say determinantes do investimento instituições e regulação

Desemprego após 1929

O debate com Tinbergen: Keynes sobre a probabilidade Keynes sobre probabilidades: grau de crença racional Keynes sobre frequencismo: “this view of basing probability upon series is certainly false. (…) My point is that the evidence need not always be of this nature and that in any case to base a statement of probability on a past frequency is not the same thing as to make a certainly true statement with regard to future frequency”

O debate com Tinbergen: Modelo de ciclos: USA (1877-1913 e 1919-1932), UK (1871-1910), França (1871-1908), Alemanha (1871-1912) Modelo USA: 22 equações, 31 variáveis, uso de regressão múltipla e OLS Críticas de Keynes: Complexidade irredutível a um modelo Não linearidade Dificuldade de especificação e homogeneidade no tempo Incomensurabilidade Dificuldade de analisar resultados qualitativos

A metáfora de Keynes no debate com Tinbergen 70 tradutores do Livro dos Septuagintos, cada um em seu quarto … Isto é, é necessário estabilidade estrutural para a regressão Econometristas defendem Tinbergen, mas duvidam dos resultados

Olhando para trás: os números de Fibonaci A história: um casal de coelhos que se reproduz (outro casal pouco tempo depois): 1 2 3 … cada número é a soma dos dois precedentes O rácio torna-se constante: 1,618 As dimensões do Partenon, do cartão de crédito, a “proporção divina” em Leonardo da Vinci

Mas também o acaso … Jogos de cartas e dados: o começo da probabilidade De Moivre: distribuição normal, 1830 Estatística para definir os alvos da artilharia: Chebyshev, Kolmogorov, Wiener e também os exemplos de Yule e Pearson

Yule: a prova da distribuição normal

Mais tiro ao alvo: a distribuição normal

Adolphe Quetelet: o “homem médio”

A linhagem da estatística aplicada F. Galton K. Pearson Darwin R.A. Fisher L. Darwin Mendel Bateson

Alicerces da estatística moderna: Egon Pearson, George Yule, Gosset (“student”)

Karl Pearson: calcular probabilidades sobre a evolução da vida

A teoria do teste de hipóteses: Jerzy Neyman e Egon Pearson E a polémica com R.A. Fisher: * Sobre o conceito de população * Sobre o conceito de experiência * Sobre a refutação ou confirmação

Introdução da probabilidade na economia T. Koopmans T. Haavelmo Aplicação de Fisher e depois de Neyman-Pearson: As variáveis económicas são concebidas como extracções repetidas e aleatórias de uma população imaginada (todos os valores possíveis das variáveis)

Mas a econometria raramente segue as regras de Haavelmo (1) Exemplo 1. Teoria do consumo como função da riqueza: Ci = f (ri) + εi O erro indica a distribuição de comportamentos diferentes pelas diferentes famílias

A econometria nem sempre segue as regras de Haavelmo (2) Exemplo 2. A regressão como simulação do laboratório yt = g (xt) + εt modelo explicativo Mas pode ser então: 1) yt = g (xt) + εt um modelo de causalidade (estrutura mais choque) 2) εt = yt - g (xt) ou seja, o que não é explicado pelo modelo 3) g (xt) = yt – εt ou seja, erros de medição