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Aulas 13-14Aulas 13-14

Keynes, Tinbergen e o debate Keynes, Tinbergen e o debate sobre a econometriasobre a econometria

A geração A geração econométricaeconométrica

Dezembro de 1930, fundação da Dezembro de 1930, fundação da Sociedade EconométricaSociedade Econométrica

O modelo do cavalo de O modelo do cavalo de balouço (Frisch, 1933)balouço (Frisch, 1933)

J.M. Keynes (1883-J.M. Keynes (1883-1946)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 Desemprego após 19291929

O debate com Tinbergen: O debate com Tinbergen: Keynes sobre a Keynes sobre a probabilidadeprobabilidade

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 O debate com Tinbergen: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:

a) Complexidade irredutível a um modelo

b) Não linearidade

c) Dificuldade de especificação e homogeneidade no tempo

d) Incomensurabilidade

e) Dificuldade de analisar resultados qualitativos

A metáfora de Keynes A metáfora de Keynes no debate com no debate com

TinbergenTinbergen 70 tradutores do Livro dos 70 tradutores do Livro dos

Septuagintos, cada um em seu quarto Septuagintos, cada um em seu quarto ……

Isto é, é necessário estabilidade Isto é, é necessário estabilidade estrutural para a regressãoestrutural para a regressão

Econometristas defendem Tinbergen, Econometristas defendem Tinbergen, mas duvidam dos resultadosmas duvidam dos resultados

Olhando para trás:Olhando para trás:os números de os números de

FibonaciFibonaci A história: um casal de coelhos A história: um casal de coelhos

que se reproduz (outro casal que se reproduz (outro casal pouco tempo depois): 1 2 3 … pouco tempo depois): 1 2 3 … cada número é a soma dos dois cada número é a soma dos dois precedentesprecedentes

O rácio torna-se constante: 1,618O rácio torna-se constante: 1,618 As dimensões do Partenon, do As dimensões do Partenon, do

cartão de crédito, a “proporção cartão de crédito, a “proporção divina” em Leonardo da Vincidivina” em Leonardo da Vinci

Mas também o acaso Mas também o acaso ……

Jogos de cartas e dados: o Jogos de cartas e dados: o começo da probabilidadecomeço da probabilidade

De Moivre: distribuição normal, De Moivre: distribuição normal, 18301830

Estatística para definir os alvos da Estatística para definir os alvos da artilharia: Chebyshev, artilharia: Chebyshev, Kolmogorov, Wiener e também os Kolmogorov, Wiener e também os exemplos de Yule e Pearsonexemplos de Yule e Pearson

Yule: a prova da Yule: a prova da distribuição normaldistribuição normal

Mais tiro ao alvo:Mais tiro ao alvo:a distribuição normala distribuição normal

Adolphe Quetelet:Adolphe Quetelet:o “homem médio”o “homem médio”

A linhagem da estatística aplicadaA linhagem da estatística aplicada

Alicerces da estatística Alicerces da estatística moderna: Egon Pearson, moderna: Egon Pearson,

George Yule,George Yule,Gosset (“student”)Gosset (“student”)

Karl Pearson:Karl Pearson:calcular probabilidades sobre a calcular probabilidades sobre a

evolução da vidaevolução da vida

A teoria do teste de hipóteses: A teoria do teste de hipóteses: Jerzy Neyman e Egon PearsonJerzy 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 Introdução da probabilidade na probabilidade na

economiaeconomia

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 Mas a econometria raramente segue as regras de Haavelmo segue as regras de Haavelmo

(1)(1)

Exemplo 1. Teoria do consumo como Exemplo 1. Teoria do consumo como função da riqueza:função da riqueza:

CCii = f (r = f (rii) + ) + εεi i

O erro indica a distribuição de O erro indica a distribuição de comportamentos diferentes pelas comportamentos diferentes pelas diferentes famíliasdiferentes famílias

A econometria nem sempre A econometria nem sempre segue as regras de Haavelmo segue as regras de Haavelmo

(2)(2)

Exemplo 2. A regressão como simulação do Exemplo 2. A regressão como simulação do laboratóriolaboratório

yytt = g (x = g (xtt) + ) + εεt t modelo explicativomodelo explicativo

Mas pode ser então:Mas pode ser então:

1) y1) ytt = g (x = g (xtt) + ) + εεt t um modelo de causalidade (estrutura mais um modelo de causalidade (estrutura mais choque)choque)

2) 2) εεt t = y= ytt - g (x - g (xtt) ) ou seja, o que não é explicado pelo modeloou seja, o que não é explicado pelo modelo

3)3) g (xg (xtt) = y) = ytt – – εεtt ou seja, erros de medição ou seja, erros de medição