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Workflow - Como funciona o AZUL
Neste post eu irei discutir como nós fazemos um post no blog. Eu não sei exatamente como eles surgem. Ideias para o post surgem das mais diversas maneiras: dúvidas de outras pessoas, ideias antigas, aulas. Aqui eu vou focar no processo de escrever o post.
Uma idiosincrasia do blog é que ele não é feito usando as ferramentas usuais de blog, como Wordpress ou Google. Nós usamos um pacote do R chamado blogdown, que no fundo roda um software chamado hugo.
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Viés de Atenuação
Esse é um desses posts curtos e simples, mas legalzinho. Surgiu de uma conversa minha com o Pedro e alguns de vocês já devem saber. É bem simples: suponha que você acha que na sua regressão x afeta y. O catch: você observa x com um erro, que é independente de x e do erro da regressão. A sua regressão vai sofrer com viés de atenuação. O parâmetro estimado vai ficar mais pŕoximo de zero, independente se ele é positivo ou negativo.
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Jogo da Velha com Q-Learning
Aqui no blog já abordamos várias vezes técnicas que podemos colocar na caixinha do Aprendizado Supervisionado - onde praticamente todo o ferramental da Econometria está. Também abordamos Aprendizado Não-Supervisionado quando falamos de clustering k-means. Acho que vale agora por o dedinho na água do Aprendizado por Reforço. Deixo o aviso de que apesar de falarmos que abordamos o conteúdo aqui da maneira como gostaríamos de ao assunto ter sido apresentados, definitivamente não é assim que eu gostaria de ter sido introduzido a Aprendizado por Reforço porque, bem, eu não fui introduzido a esse mundo, não de verdade.
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Erros padrões HAC
Provavelmente vocês já se depararam com a situação de que você precisa usar erros que corrigem para o fato do erro ser possivelmente autocorrelacionados ou heterocedásticos. Enquanto a parte de heterocedasticidade é bastante interessante, esse post vai focar no problema de erros consistentes para processos correlacionados.
Para começar, suponha que temos um processo estocástico \(u_t\) que é autocorrelacionado. Suponha que queremos calcular a média do processo, então teremos \(1/T\sum_{t=1}^{T} u_t\).
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Mas e a indústria?
Dia desses li coisas tristes. A narrativa era de que alguns setores são por alguma propriedade vinda dos céus (alguns dirão ah mas e a complexidade… e eu direi que são eles os que invejam os físicos) mais “importantes” que outros e que, de fato, o processo de desenvolvimento econômico é sim substituir participação de setores menos complexos por outros mais complexos. A magia, o pulo do gato, o estopim de um ciclo virtuoso de crescimento estaria em produzir menos soja e mais massa proteica, menos ferro e mais carros, menos bananas e mais microchips… Qualquer semelhança com as viúvas do regime militar não é coincidência.
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Bootstrap: uma introdução
Bootstrap é um método de resampling pra obter alguma estatística de um estimador (usualmente). A ideia é que pode ser muito difícil obter a estatística usando uma expressão analítica fechada - ou a expressão analítica só vale assintoticamente. A ideia é bem simples: seja \(x\) representar a coleção dos dados com amostra de tamanho N. O algoritmo é:
Faça uma reamostragem com reposição de x com a amostra de algum tamanho (usualmente N) Calcule a estatística de interesse nessa nova amostra Repita 1 e 2 várias vezes Eu vou começar com um exemplo 100% bobo: vamos calcular o intervalo de confiança de 95% de uma variável Normal(0,1).
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Gerando um padrão de difusão com soma de um termo gaussiano
Dia desses eu fui informado por um amigo de que um padrão bonitinho de difusão acontece somando um termo gaussiano acumuladamente a um conjunto. O que o amigo versado em Física me relatou como um “padrão de difusão”, na minha intuição mais econométrica vem como uma random walk no \(\mathbb{R}^2\).
Bem, vamos usar o purrr e o dplyr para gerar de maneira concisa um tibble pronto para ser passado ao ggplot2.
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Amostrando de distribuições difíceis: o Markov Chain Monte Carlo
Eu recentemente tive a chance de brincar com o Markov Chain Monte Carlo (MCMC daqui por diante) no contexto de DSGE - e quando eu digo brincar eu não quero dizer que usei o Dynare, por sinal. O algoritmo é bastante esperto e funciona surpreendentemente bem. Eu não vou me atrever a entrar nos detalhes de porque funciona, mas eu vou descrever o algoritmo com algum detalhe e mostrar um exemplozinhho de regressão Bayesiana.
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Sistemas dinâmicos II: Expectativas racionais
Há muito tempo atrás eu escrevi sobre Álgebra Linear e sistemas dinâmicos. Lá, eu falava de um caso em que o sistema era \(x_t = Ax_{t-1}\), onde \(x_t\) era um vetor e \(A\) tinha que ter autovalores menores que 1 em módulo para garantir a estabilidade do sistema. Apesar de ser um caso bem interessante, muitas vezes em economia nós temos que lidar com expectativas e assumimos expectativas racionais - que pode ser definida de várias maneiras, mas a mais intuitiva é pensar que agentes não cometem erros sistematicamente.
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Linux e Windows, Ou como eu parei de me preocupar e passei a amar o dual boot
Pedro Cavalcante, o outro autor deste blog, deu várias sugestões que foram prontamente incorporadas
Depois de muito tempo sem escrever no blog, por motivos acadêmicos, eu voltei. Eu poderia voltar com as maluquices usuais de econometria/economia/programação, mas eu vou falar de um assunto mais leve menos matemático. Recentemente várias pessoas me perguntaram sobre Linux (e alguns foram corajosos o suficiente para deixar eu instalar o Linux no computador delas!