Guía para aprender métodos cuantitativos en economía (II)

Correlation

Fuente de la tira cómica: xkcd bajo una creative commons license 2.5.

Continuo esta semana mi guía para aprender métodos cuantitativos en economía. En la primera entrega, para mi agradable sorpresa muy leída, me centré en los libros de matemáticas. Hoy, pasaré a tratar las materias importantes para saber realizar análisis empírico, uno de los dos fundamentos de la economía (junto con la teoría). Para ello tenemos que discutir probabilidad, estadística y econometría.

Dividiré mi exposición en libros de nivel de grado y de nivel de postgrado. Algunos de los libros de este segundo grupo pueden ser empleados, sin embargo, para cubrir asignaturas más avanzadas y optativas en el grado. Refiero al lector interesado a mi primera entrega para explicar mis criterios de selección, incluidos, por ejemplo, el preferir libros en inglés y evitar las traducciones. La econometría es la misma en Ribadesella, en Palo Alto o en Ciudad del Cabo. Igualmente, en la primera entrega defino con cierta precisión que entiendo en el contexto de esta serie por un semestre.

Insisto, también, que en probabilidad, estadística y econometría existen decenas de libros excelentes y el no citar un texto con el que un lector puede estar familiarizado puede no tener más razón que la necesidad de escribir una entrada en este blog con una longitud razonable.

1. Enseñanza de Grado

A nivel de grado, una buena enseñanza en métodos empíricos debería de organizarse en cuatro semestres obligatorios, uno de probabilidad, uno de estadística (sin que esta cubra regresión lineal, pues es mejor darla en econometría) y dos de econometría más algunos semestres de optativas. Junto con los seis semestres de matemáticas que recomendé en la primera entrada (tres semestres de cálculo, un semestre de algebra lineal, un semestre de ecuaciones diferenciales y en diferencias finitas y un semestre de optimización) más dos semestres de programación/métodos numéricos que recomendaré en la tercera entrega de esta serie, tenemos un bloque de 12 semestres de métodos cuantitativos obligatorios más las posibles optativas. Dado un grado español con 40 asignaturas semestrales (8 semestres con cinco asignaturas cada uno), dedico aproximadamente un tercio de la carga lectiva a los mismos, considerablemente más que en los planes actuales. Tal incremento debe lograrse suprimiendo asignaturas de escaso valor añadido, como Economía Mundial, Organización Económica Internacional o Política Económica.

Probabilidad

La clave para el éxito en estadística y econometría es entender probabilidad. Si uno no puede seguir los argumentos básicos de probabilidad, todo lo demás es imposible. Si uno tiene los conceptos claros de probabilidad, todo lo que viene después es mucho más claro.

Probability

Y en probabilidad hay un texto magnífico, Introduction to Probability de Joseph K. Blitzstein y Jessica Hwang, basado en la famosa clase Stat 110 de Harvard. Los videos de la misma están en Internet

El libro, además, emplea R, que es un lenguaje abierto y gratuito y el que toda vehemencia recomendaría emplear en enseñanza, sobre todo en unión con RStudio.

Estadística

Friedman

Si uno se pasea por la sección de estadística de una librería universitaria o visita Amazon se encontrará con docenas de libros de estadística. La mayoría de los mismos cumplen con soltura su cometido, pero normalmente sin mucha gracia y sin lograr que los estudiantes entiendan de verdad las ideas de la inferencia. Statistics de David Freedman, Robert Pisani y Roger Purves es distinto. En vez de perderse en fórmulas, que ya pueden ser calculadas mucho más rápido que cualquiera con R o cualquier otro lenguaje estadístico, Freedman y sus coautores se centran en los conceptos y en qué significa aprender de los datos.

Wasserman

Algunos lectores pueden, sin embargo, preferir un libro más riguroso y matemático.
All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference de Larry Wasserman es una opción clara. Además, existe código en R para los ejercicios (¿se les ha escapado a alguien que hay que enseñar con R?). El único problema es que repite muchos de los temas de probabilidad que ya se deberían de haber cubierto en el semestre correspondiente.

Statistics

Finalmente, si algún lector quiere un libro completamente centrado en el empleo de R, el texto de Nicole M. Radziwill es muy sencillito y fácil de seguir.

Si yo fuera a dar clase a estudiantes con mejor preparación matemática probablemente emplease el libro de Wasserman antes que el de Freedman o el de Radziwill. Si fuera a dar clase a gente con ganas de ponerse a correr cosas desde el primer momento, emplearía el de Radziwill. Y el de Freedman sería para los casos intermedios (que son casi todos los demás). Y eso si, evitaría los libros con títulos como “Estadística para Economía y Negocios” o similares.

Econometría

Econometrics

Un buen libro de econometría de grado es Introductory Econometrics: A Modern Approach, de James Wooldridge. El texto trata los temas clásicos -regresión, series temporales, datos de panel, variables instrumentales y variables limitadas- de manera precisa y llega a incluir temas relativamente avanzados como instrumentos débiles. Y con más de 100 bases de datos en distintos formatos, los estudiantes pueden correr en R (o en otras alternativas) los distintos ejercicios propuestos.

watson

Una alternativa es Introduction to Econometrics de James Stock y Mark Watson. Este texto enfatiza la intuición sobre los resultados matemáticos y da lugar a reacciones encontradas. Algunos estudiantes lo encuentran interesante y entretenido. Otros se pierden con el mismo.

Particularmente me gusta más el libro de Stock y Watson pero el Wooldridge es un opción menos arriesgada. Como he explicado anteriormente, ambos libros requieren al menos dos semestres para ser cubiertos con un mínimo de garantías.

2. Enseñanza de Postgrado

Después de concluir el grado, los estudiantes necesitan un nivel más avanzado de probabilidad, estadística y econometría. La manera en los que los estudios se pueden organizar depende de los detalles del programa, pero normalmente pasan por un año completo de econometría y al menos un semestre complementario de temas más concretos.

Probabilidad

Billinsgley

Ahora en probabilidad hay que centrarse en teoría de la medida. El texto más usado en economía es Probability and Measure de Patrick Billingsley. En mi casa debe de haber al menos dos copias pues se enseñaba tanto en Minnesota como en Wisconsin (donde estudió la otra economista de mi familia 😉 ). Patrick Billingsley, además de gran matemático, parece ser fue actor de cierto talento.

Convergence
Del mismo autor, un libro que siempre viene muy bien es Convergence of Probability Measures.

Pollard

Una alternativa en teoría de la medida más moderna, más compacta y bien orientada a las necesidades de los economistas es A User's Guide to Measure Theoretic Probability de David Pollard

Williams

Un libro más conciso y que desarrolla la teoría de la probabilidad desde una perspectiva de martingalas es Probability with Martingales de David Williams. Varios de mis compañeros de doctorado en Minnesota hablaban maravillas del libro, pero yo no lo estudié.

Karatzas

Finalmente, si alguien quiere un tratamiento más avanzado (quizás para hacer investigación en tiempo continuo y/o aprender cálculo estocástico), Brownian Motion and Stochastic Calculus de Ioannis Karatzas y Steven Shreve es particularmente apto para economistas. Shreve tiene también dos libros, Stochastic Calculus for Finance I: The Binomial Asset Pricing Model y Stochastic Calculus for Finance II: Continuous-Time Models tremendamente útiles si alguien quiere concentrarse en valoración de activos (o simplemente una introducción rápida a cálculo estocástico). Finalmente, algún libro especializado en procesos estocásticos puede ser un recurso adicional para aquellos con ganas de trabajar en este campo (aquí y aquí).

Estadística

A nivel de postgrado, la clase de estadística puede enseñarse con un enfoque más frecuentista o un enfoque más bayesiano (a nivel de grado es más complejo cubrir mucha estadística bayesiana).

Berger

Desde una perspectiva más frecuentista, un clásico es Statistical Inference, de George Casella y Roger Berger (que eso es una barba y lo demás son tonterías). Otros complementos, un poco más avanzados son el famoso trío de Testing Statistical Hypotheses de Erich L. Lehmann y Joseph P. Romano, Theory of Point Estimation de Lehmann y Casella y Elements of Large-Sample Theory, de nuevo de Lehmann.

Waart

Esta trilogía se puede completar con un buen libro de teoría asintótica más cortita, como Asymptotic Statistics de A. W. van der Vaart o Stochastic Limit Theory de James Davidson. Un complemento a la teoría asintótica es el bootstrap. Un tratamiento actualizado del mismo aparece aquí. De hecho, se puede hasta dar una clase de introducción a la estadística con remuestreo como tema central (aquí).

Bayesian

Desde el punto de vista bayesiano, a mi me gusta mucho Bayesian Data Analysis, Third Edition de Andrew Gelman (cuyo blog de estadística es sencillamente magnífico), John B. Carlin, Hal S. Stern, David B. Dunson, Aki Vehtari y Donald B. Rubin (si alguno sabe de estadística, en este momento se habrá dado cuenta que esto es un verdadero dream team). Una alternativa que yo utilicé en su día dando clase es The Bayesian Choice: From Decision-Theoretic Foundations to Computational Implementation (2nd Edition) de Christian Robert. El libro de Robert se centra más en fundamentos pero es muy poco más antiguo, algo que importa en una area que ha evolucionado tanto en los últimos años.

efron

La estadística moderna se hace con ordenador. Un libro que ya he recomendado y que resume la literatura de estadística computacional es Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science de Bradley Efron (el inventor del bootstrap) y Trevor Hastie.

Robert

Cosas más concretas de computación incluyen Monte Carlo Statistical Methods (2nd Edition) de Christian Robert y George Casella, que es clave, por ejemplo para aprender cosas como el Metropolis-Hastings.

Econometría

Curiosamente ahora mismo no existe un texto claro para recomendar para una primera asignatura de econometría de postgrado. Un libro que se empleó mucho en el pasado, Econometric Analysis de William H. Greene, se ha quedado anticuado (y así, en la privacidad de un blog, a mi nunca me gustó). Otras alternativas, como Econometrics de Fumio Hayashi no cubren todos los materiales que yo querría explicar en esa clase. En vistas de la situación, yo emplearía el borrador en la red Econometrics de Bruce Hansen, que además es gratis.

mostly

Podemos entonces pasar a tratar temas más específicos. Empecemos con libros que tratan microeconometría. Un texto muy popular estos días es Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion de by Joshua D. Angrist y Jörn-Steffen Pischke. El libro viene acompañado de un texto complementario más sencillo, Mastering Metrics. Hablamos de la filosofía detrás de estos libros en NeG hace tiempo.

Mostly Harmless... tiene muchas cosas buenas: entiza los problemas de causalidad, explica muy bien qué es un experimento aleatorizado, para qué sirven las variables instrumentales, etc. Yo lo empleo para algunas de mis clases de estrategias de identificación con cierto éxito, creo. A la vez, el libro se mete algunas veces en berenjenales que no vienen a cuento. Como dice Chris Sims en su comentario a un artículo de los dos mismos autores basado en el libro (y que se aplica por tanto igual al mismo): “What the essay says about macroeconomics is mainly nonsense. The fact that the essay is so mistaken about macroeconomics reflects a broader problem. Recent enthusiasm for single-equation, linear, instrumental variables approaches in applied microeconomics has led many in these fields to avoid under taking research that would require them to think formally and carefully about the central issues of nonexperimental inference, what Griliches saw, and I see, as the core of econometrics.” Mi compañero Aviv Nevo tiene otro ensayo en el que expresa ideas similares sobre las limitaciones de Mostly Harmless... en organización industrial. Un segundo compañero mío, Frank Diebold, es bastante más duro. E incluso con los experimento aleatorizados uno ha de entender sus ventajas e inconvenientes, como bien explica este trabajo de Angus Deaton y Nancy Cartwright. Con cautela, pues, Mostly Harmless... es un fantástico libro. Sin cautela, es quite harmless.

Imbens

Una alternativa, más dura y rigurosa, a Mostly Harmless... es Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction de Guido W. Imbens y Donald B. Rubin (que ya es la segunda vez que sale en esta entrada y, ya que estamos hablando de causalidad, el autor más lógico).

Cameron

Otras areas de microeconometría quedan muy bien servidas con Microeconometrics: Methods and Applications de A. Colin Cameron y Pravin K. Trivedi.

Arellano

Para más detalles sobre datos de panel la mejor opción es, claramente, Panel Data Econometrics de Manuel Arellano, que es el que de verdad sabe de esto en el mundo. Como complemento tenemos la tercera edición de Analysis of Panel Data de Cheng Hsiao. Otra opción, que cubre también secciones cruzadas, es Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, de Jeffrey M Wooldridge.

Para más detalles de modelos discretos, tenemos Discrete Choice Methods with Simulation de Kenneth E. Train y de modelos de recuento está Regression Analysis of Count Data (2nd Edition) de A. Colin Cameron y Pravin K. Trivedi.

Hamilton

Pasemos ahora a series temporales. En mi opinión, y a pesar de sus años, Times Series de Jim Hamilton sigue siendo la mejor referencia.

New

Más moderno es New Introduction to Multiple Time Series Analysis de Helmut Lütkepohl. A mi no es un libro que me emocione pero los comentarios en Amazon son muy positivos, así que lo mismo es mi culpa. El mismo autor, con Lutz Killian, tiene un libro a punto de salir de VARs y que se puede encontrar todavía en la red. Y aunque parezca mentira, Time Series Analysis: Forecasting and Control de George E.P. Box, Gwilym M. Jenkins, Gregory C. Reinsel y Greta M. Ljung sigue siendo un sitio donde uno puede aprender muchísimo. Finalmente, en la intersección entre macro y series temporales tenemos otros dos libros de provecho: Structural Macroeconometrics de David N. DeJong y Chetan Davey y Methods for Applied Macroeconomic Research de Fabio Canova.

Elliot

Sobre cosas más específicas de series temporales, tenemos Economic Forecasting de Graham Elliott y Allan Timmermann.

lo

Sobre econometría financiera tenemos, aunque ya con unos añitos, The Econometrics of Financial Markets (2n Edition) de John Y. Campbell, Andrew W. Lo y mi vecino de Wharton A. Craig MacKinlay. Un buen complemento es High-Frequency Financial Econometrics de Yacine Aït-Sahalia y Jean Jacod.

Horowitz

Sobre métodos semi y no paramétricos, el libro de Joel Horowitz es una primera estación de destino. Otras opciones son esta y esta. Yo complementaría estos temas con algo de identificación.

elements

Sobre aprendizaje automático, escribí hace unas semanas una entrada entera, con lo que no hace falta que repita las recomendaciones aquí, excepto recordar el libro principal, y una versión más sencilla también gratis en internet.

Poirier

Finalmente, dado que yo me dedico a la econometría bayesiana, los lectores me perdonarán si le dedico una buena parte de esta entrada a la misma. Dos libros que tiene un porrón de años pero que sigue siendo una preciosidad son An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics de Arnold Zellner e Intermediate Statistics and Econometrics: A Comparative Approach de Dale J. Poirier.

Geweke

El mejor libro es de John Geweke (yo usé sus notas de clase cuando tomé su clase en Minnesota hace ya demasiados años), aunque la notación es realmente compleja.

Frank

Y mi compañero y coautor Frank Schorfheide y un antiguo alumno de Penn, Ed Herbst tienen Bayesian Estimation of DSGE Models, recién salido del horno.

Rossi

Y Peter Rossi tiene tanto un libro sobre estadística en marketing (con Greg M. Allenby y Rob McCulloch) como otro sobre métodos no y semi-paramétricos en un contexto bayesiano.

Hidden

Para cerrar, en econometría bayesiana (aunque también en parte en clásica) es importante saber manejar modelos ocultos de Markov . Yo empleo Inference in Hidden Markov Models de Olivier Cappé, Eric Moulines y Tobias Ryden.

Termino aquí para no extenderme en exceso. Si recuerdo algún libro más en estos temas, lo colgaré en los comentarios. En unas semanas completaré esta serie de guías con una tercera entrada sobre programación/métodos numéricos.

Hay 55 comentarios
  • ¿Todo el material de postgrado que recomienda, se puede cubrir en un año completo de econometría y un semestre de optativas como comenta al inicio del post? Sino, ¿cuales serían los esenciales de las respectivas partes?

    • No, no se puede. Siento no haber sido mas claro.

      En primero, emplea el libro en la red de Hansen y quizas el de Casella. En las optativas, selecciona el area que mas te interese (micro, series temporales, financiera, bayesiana, probabilidad y estadistica avanzada, etc.).

  • Veo con pesar que mis manuales como (Johnston, Gujarati y demás) han caído, como es normal, en desuso. Y digo esto porque me hizo gracia saber que tú también habías estudiado con el Dornbusch y el Branson. Me gustaría apuntar, que para aquellos con menos tiempo, hay buenos cursos de estadística y de R en EDX y Coursera. Son básicos pero ayudan bastante. También se pueden encontrar más avanzados.

  • Muchas gracias por la excelente entrada. Quería aportar mi granito de arena como estudiante (muy) reciente de la primera secuencia de econometría de postgrado.

    *Para estadística y repaso de probabilidad he utilizado el libro de Casella y Berger, especialmente los 6 primeros temas.

    *Para regresión, coincido en que lo mejor son los 10 primeros temas de los apuntes de Hansen (que son simplemente estupendos: claros, didácticos y rigurosos). El tema 2 da una visión de la esperanza condicional que creo que es imprescindible leer.

    *Para una visión un poco más geométrica de OLS es buen complemento el tema 2 del libro de Paul Ruud "An Introduction to Classical Econometric Theory".

    *Posteriormente, para IV y GMM creo que es mejor pasarse al libro de Hayashi.

    *Por último, he utilizado de forma ocasional como referencia tanto el Greene (que es infumable como lectura, pero estupendo cuando se tiene una duda muy concreta) como el libro de Davidson & MacKinnon: "Econometric Theory and Methods" (que me gusta bastante más).

  • Muchas gracias por estas entradas. Son realmente útiles. Una duda. De panel data no te gusta el libro de badi baltagi?

  • Antes de nada, me gustaría agradecerte toda la labor que hacéis tanto tú, como el resto de tus compañeros en este blog. Se aprende mas leyendo alguna de vuestras entradas, que acudiendo a algunas de las clases que tuve durante mi periodo universitario.

    Precisamente de esto ultimo quería hablar. Mencionas en el texto, que habría que suprimir algunas asignaturas, como Organización Económica Internacional o Política Económica, para dar paso a otras de mayor valor añadido, y no podría estar mas de acuerdo.

    Hace poco terminé de cursar mis estudios en Economía en la Universidad Complutense de Madrid, y puedo afirmar que hay asignaturas, que son totalmente inútiles y repetitivas. En mi caso, la asignatura de Organización Económica Internacional la impartió Carlos Berzosa, antiguo rector de la Universidad, y el nivel de la misma era tan bajo hasta el punto que el aprobado se garantizaba con la lectura de un libro y posterior resumen (sin exposición en clase), y con la realización de un examen del que se sabían las preguntas desde el primer día de clase. Y por no hablar del temario que se impartía y como se hacia, porque todos sabemos de que pie cojea el señor Carlos Berzosa...

    Y podría seguir hablando de algunas asignaturas que no mencionas como Historia Economica II, Fiscalidad, Economia Publica... En general, comparto tu opinion y creo que es necesario un cambio en la universidad, pero otra cosa son los intereses que priman por encima de la necesidad.

    Saludos

    • No podia estar mas de acuerdo. En agosto pasado, cuando por una serie de motivos me interese por el contenido de los estudios de grado de economia en España (lo explico aqui:

      http://nadaesgratis.es/fernandez-villaverde/economistas-en-silicon-valley)

      me compre unos cuantos manuales mas vendidos de estas "asignaturas" (gaste bastantes cientos de euros, pero bueno, afortunadamente me lo puedo permitir) y me los envie a casa en Asturias, donde me sente a leerlos en el jardin.

      Tal lectura me hizo caerme para atras y son el motivo ultimo de estas entradas.

      En su dia, por ejemplo, los libros de Estructura Economica de España era un pelmazo (todavia me acuerdo: "Las necesidades del limonero en cuanto a clima son análogas a las del naranjo. Su fruto es rico en vitaminas A y C, y contiene de un 5 a un 6 por 100 de ácido cítrico. En España son objeto de cultivo diversas variedades. Aunque solamente cuatro son susceptibles de exportación: Real, Verna, Primofiori y Verdelli."), pero al menos habia un contenido. Leias las 1000 paginas del Tamames y te quedaba un esquema en la cabeza de los principales sectores de la economia española y de su evolucion historica reciente. Quizas no el uso mas inteligente del tiempo, pero tampoco el mas absurdo.

      Los libros de Economia Española que lei en agosto eran ridiculamente cortos (mis libros de BUP eran mas dificiles y largos!), superficiales y llenos de errores garrafales. No voy a citar nombres concretos (ya me peleo lo suficiente con gente), pero en uno de ellos habia un capitulo de politica fiscal que si un estudiante de grado me hubiese entregado en Penn se habria llevado una "F"!!!! (y en el sistema americano, ganarse una "F" tiene mucho merito). Que el autor sea profesor en alguna universidad española es una tristeza que me rompe el corazon por los pobres estudiantes que se tengan que sentar en su clase.

      Los libros de Organizacion Economica Internacional eran, de este grupo de libros horrosos, los mas increiblemente infumables. Unos eran una mera descripcion institucional ("El consejo directivo de la organizacion X tiene 16 consejeros..."), una informacion que quizas hace unas decadas cuando se creo esta asignatura (para dar una primera educacion a gente que luego prepararia una oposicion a tecnico comercial o similar) tenia sentido recopilar de manera sistematica pero que hoy en dia esta al alcance de un click en internet, mejor explicada y 100% actualizada. Otros entraban en divagaciones absurdas sobre el sentido de la "organizacion economica internacional" (tengo que reconocer que despues de tres o cuatro paginas de tales bobadas, tenia que saltarme el resto del capitulo), siempre sin el mas minimo contenido analitico o de datos (mas lejos de unas tristonas tablas de datos basicos copiados de cualquier sitio).

      En fin, al menos desde NeG intentamos meter presion para que las cosas cambien.

    • O asignaturas como "Economía Monetaria y Financiera" de tercer curso que se imparte utilizando como referencias bibliografía tan reciente como
      ·Barro, R.J., V. Grilli y R. Febrero (1997), "Macroeconomía. Teoría y Política (Madrid, McGraw-Hill"), o
      ·Febrero, R. (1991), "Markowitz, Sharpe y Miller o el Reconocimiento de Finanzas como Disciplina Económica", Información Comercial Española (Enero 1991):

      https://drive.google.com/file/d/0B14eiM9woDZkbUZTUUJLcjVWSDQ/view

        • Jesús: acabo de ver en la web de la Facultad de Económicas de la Complutense (http://economicasyempresariales.ucm.es/)
          que está en curso un proceso de evaluación para la renovación de la acreditación del Grado en Economía de esa universidad, con una visita de un panel de expertos a finales de marzo. E invitan a expresar su parecer a cualquier persona implicada vía un formulario que se remite a la "Fundación para el conocimiento Madri+d", que supongo será la encargada de esa evaluación (
          https://economicasyempresariales.ucm.es/data/cont/media/www/pag-4635/Formulario%20Audiencia%20Abierta%20V02%20(1)%20(1).pdf )

          Ya que has hecho el trabajazo de conocer con detalle los programas de Grado en Economía de las universidades españolas en general, y el de la Complutense en particular, ¿no te parece que harías un gran servicio público si remitieras tus impresiones a esa Fundación y que no quedasen circunscritas a (y fragmentadas en) diversas entradas en este blog? Y muchas gracias por todo lo que nos estás aportando de forma desinteresada.

  • Vaya currado, muchas gracias. Está genial. Después de haber hecho grado y posgrado de economía (master de organización industrial), coincido en que el Stock Watson/Wooldridge son buenísimos y (lo siento) el Greene es infumable para alguien con un interés más aplicado que teórico. Preguntándole por él me dijo de hecho Álvaro Escribano, que digamos que sabe bastante de cointegración, que veía alguna errata de bulto en el tratamiento del tema. En la carrera vi el Gujarati, bastante user-friendly, pero quizá y efectivamente una opción secundaria respecto al Wooldridge/SW.

    Una sugerencia: para series temporales, creo que es buena idea echar un vistazo a la página de Jesús Gonzalo, un compatriota para presumir de econometras. Aparte de ser divertida, tiene muchas referencias, y me resultó muy útil en su momento.

    http://www.eco.uc3m.es/~jgonzalo/

    Y barriendo un poco más para casa, a nivel de grado, el curso opencourseware de la Carlos III está muy bien (obviamente los del MIT también)

    http://ocw.uc3m.es/economia/econometria

    De hecho,los profes de econometría y estadística de la Carlos III del departamento de economía tienen cosas interesantes en sus páginas. Empezando por el rector (Juan Romo, que tiene por cierto un libro introductorio de estadística) y pasando por Gonzalo, Carlos Velasco, Miguel Ángel Delgado, Raquel Carrasco, Cesar Alonso...Que siempre decimos cosas malas de la universidad española. Aquí el departamento.
    http://www.eco.uc3m.es

    • Si, es verdad, Jesus Gonzalo y el resto del departamento de la UC3m han contribuido mucho y muy bueno y sus paginas tienen recursos utiles. No los he enlazado porque no he caido en ello 🙁

      Una cosa que no repetimos lo suficiente en NeG es que en España tenemos el CEMFI, la UC3m, la Pompeu, la UAB, Alicante, etc. donde se hace investigacion de primer nivel, muchas veces contra viento y marea.

      Por eso soy tan duro con la gente que plagia o con los que le firman la tesis a Rato: destruyen el trabajo de los que se esfuerzan de verdad.

    • Wooldridge y Stock y Watson son a mi entender bastante diferentes. Particularmente me quedo con el primero. Como se dice en la entrada Stock y Watson me desconcierta casi desde el principio. Por ejemplo usa un supuesto que yo no habia visto nunca: grandes atipicos poco frecuentes (?).
      Por otra parte no acabo de entender la mala fama que se ha labrado el manual de Greene. A mi me sigue pareciendo bueno tambien ofrece una amplia base de datos con la que correr ejercicios y replicar los muchos ejemplos que incluye.
      Termino con una pregunta: no hay clases de econometria colgadas en la red que merezcan la pena?
      Muchas gracias al autor de este post por su impagable servicio.

  • Fantástica entrada, muchas gracias. Ojalá tener otra vida para poder absorber todo el material, dificil entre compromisos familiares y profesionales.

    A veces uno desearía, como San Ignacio, caer enfermo durante unos meses para poder estudiar estadística y econometría con tranquilidad

    De nuevo, gracias!

  • Muchas gracias por la guía! Muy a favor del Time Series de Hamilton, que a pesar de requerir un gran esfuerzo inicial, al final resultó ser muy práctico. También me alegra ver que en cuestiones econométricas estoy más puesto que en teoría!

    Por cierto, ¿cómo recomedarías estudiar alguno de los manuales recomendados, para aquellos que no tenemos acceso a clases de algún tema en concreto?

    • Es dificil trabajar estas cosas por cuenta propia, sobre todo al principio. Por eso defiendo quitar las clases de organizacion economica internacional (uno siempre se puede leer el libro por su cuenta) y dar mas econometria.

      Quizas ir con calma y hacer los ejercicios practicos de aquellos libros que tengan bases de datos en la red para implentarlos? Lo bueno de correr cosas en R (u otro paquete) es que se ven resultados concretos y uno puede normalmente juzgar si tienen o no sentido.

  • Me atrevería a recomendar el libro de Katarina Juselius: ¨ The Cointegrated VAR Model: Methodology and Applications¨. Contiene una muy buena explicación de los diferentes tipos de especificaciones para realizar el test de cointegración.

  • Hola Jesus,
    A pesar de que le pones el link, a mi parecer pasas demasiado rapido sobre el Li and Racine, "Nonparametric Econometrics: Theory and Practice." He tomado el curso con Racine, con que me compre el libro, y me parece una obra fantastica para adentrarse al tema. Los codigos, todos en R, permiten adentrarse en el tema de forma amena, pero a la vez, profunda.
    Un saludo.

    • Gracias por la recomendacion. Como decia al principio, hacer una seleccion le obliga a uno siempre a no darle toda la atencion debida algun libro. Quizas este sea un caso donde deberia haber resaltado esta obra mas de lo que hice. Tienes razon.

  • Las dos entradas son bastante interesantes, me siento tentado a formarme sobre esto. Una pregunta de un recién graduado, ¿cuál es el grado de aplicabilidad a temas como la desigualdad, política pública o economía del desarrollo?
    Gracias.

  • Muy útiles estos artículos. Gracias! Los libros de Estadística de Freedman y de Radziwill me van a venir muy bien.

    ¿Para aprender probabilidad desde cero, aún partiendo de poca base de matemáticas (yo acabo de llegar a las ciencias sociales desde humanidades) el libro de Blitzstein va bien o se necesita base?

    Quería comentar también que no sólo los planes de economía están mal diseñados,por desgracia.Yo estudio políticas, y es bastante lamentable que los planes de ciencias sociales (políticas y sociología) no incluyan ni siquiera una asignatura de matemáticas necesarias en ccss (lo básico de cálculo, por ejemplo). En mi plan de estudios llevamos unos 12 créditos con lo básico de estadística,enseñada además en spps, y listo. En otros planes puedes terminar incluso con sólo 6 créditos de esta materia. Luego uno se coge cualquier investigación reciente o cualquier manual decente en Inglés y se topa con modelos y lenguaje matemático que no tiene ni idea de interpretar. Otro caso es la ausencia de total de teoría de juegos en casi todas las universidades Españolas, cuando es ya una de las teorías más empleadas. Parece que nuestras universidades siempre vayan rezagadas en todo (por lo menos en sus áreas de ciencias sociales). Mención aparte merecen, como habéis dicho, la Carlos III y la Pompeu, que en ciencias sociales también son de lo mejor que hay.

    Pd: En otra entrada me recomendaste el librito de historia económica de Allen y es genial,claro y conciso. Gracias de nuevo.

  • Estimado:

    Espero que me pueda orientar ¿por que crees que la economía vista en los programas de grado son tan diferentes a los de post grado )tomando en cuenta las matemáticas)?
    Soy licenciado en ciencias económicas y ahora empezare mi primer año de master en economía ¿Qué me recomendarías para disminuir la brecha matemática? He visto pruebas de micro, macro y econometria y me da la impresión que fueran cosas sumantente complejas.

    Muy bueno el blog, lo dejare en favoritos cuando quiera consultar sobre un libro en particular.

    Salu2 cordiales.

    • Empiezo por el final. En la primera entrega de esta serie

      http://nadaesgratis.es/fernandez-villaverde/guia-para-aprender-metodos-cuantitativos-en-economia

      hay una guia de matematicas. Ahi lo explico todo en detalle. En particular, un libro de analisis matematico basico (recomiendo varios) puede ser un puerto de salida.

      En general economia de grado y postgrado son muy diferentes porque la mayoria de los estudiantes de grado lo unico que quieren es un titulo para trabajar en el sector privado. Las matematicas y las asignaturas formales son vistas, por un 80% de los estudiantes, como un obstaculo a saltar y por ello ejercen presion para que no se den cosas mas avanzadas. Algunas veces la presion es formal (protestas, etc.), otras informal (no quieren tomar optativas serias, se aburren en clase, te dan malas evaluaciones de enseñanza....) pero terminan logrando sus objetivos.

  • Uf, llego a tiempo. Soy el Pablo que te había pedido esta entrada (entre otras personas).
    Gracias Jesús!
    Sobre probabilidad, al menos en el mundillo de las finanzas es medianamente conocido el Feller:
    https://www.amazon.com/Introduction-Probability-Theory-Applications-Vol/dp/8126518057/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1486633812&sr=1-1&keywords=feller+probability
    Lo conoces? Alguna opinión?
    Cuando termine la econometría de este cuatrimestre a lo mejor me vuelvo loco y me miro el de series temporales, que invirtiendo en bolsa me parece quizá el más interesante.

  • Agrego algunos libros para complementar la excelente lista que hizo Jesús.

    Para teoría de la probabilidad a nivel de posgrado se puede bajar de la web el manuscrito casi terminado de Efe A. Ok, Probability Theory with Economic Applications. https://sites.google.com/a/nyu.edu/efeok/books#probability.

    Otro libro más accesible, a mi modo de ver escrito de manera muy didáctica, es el de Santosh Venkatesh, (UPenn), The Theory of Probability: Explorations and Applications, Cambridge University Press, 2012. La segunda parte, "Foundations", introduce los conceptos usando teoría de la medida. https://www.amazon.com/s/ref=nb_sb_noss?url=search-alias%3Dstripbooks&field-keywords=Santosh+Venkatesh+Probability.
    El profesor Venkatesh también tiene un curso sobre probabilidad (basado en la primera parte de su libro) en Coursera: https://www.mooc-list.com/course/probability-coursera

    Una interesante introducción a las cadenas de Markov es el libro de Nicolas Privault, Understanding Markov Chains: Examples and Applications, Springer Undergraduate Mathematics Series, 2013. https://www.amazon.com/Understanding-Markov-Chains-Applications-Undergraduate/dp/9814451509/ref=mt_paperback?_encoding=UTF8&me=

  • Para la parte de cálculo estocástico agregaría

    Chang, Fwu-Ranq, Stochastic Optimization in Continuous Time, Cambridge University Press, 2004. https://www.amazon.com/Stochastic-Optimization-Continuous-Fwu-Ranq-Chang/dp/0521834066/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1486848998&sr=1-1&keywords=Stochastic+Optimization+in+Continuous+Time

    Malliaris, A. G. (and Brock, W.), Stochastic Methods in Economics and Finance, Elsevier Science, North Holland, 1982. https://www.amazon.com/Stochastic-Methods-Economics-Advanced-Textbooks/dp/0444862013/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1486848816&sr=1-1&keywords=Malliaris+Stochastic

    Un libro de posgrado que combina material de esta entrada y la anterior es el de Corbae, D., Stinchcombe, M. and Zeman, J. An Introduction to Mathematical Analysis for Economic Theory and Econometrics, Princeton Universtiy Press, 2009. https://www.amazon.com/Introduction-Mathematical-Analysis-Economic-Econometrics/dp/0691118671/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1486854354&sr=8-1&keywords=Dean+Corbae

    Finalmente, para tener a mano al estudiar econometría: Dhrymes, Phoebus. Mathematics for Econometrics, 4th edition, Springer, 2013. https://www.amazon.com/Mathematics-Econometrics-Phoebus-J-Dhrymes/dp/1461481449/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1486851519&sr=8-1&keywords=Mathematics+for+Econometrics

  • Gracias por una información tan úlil.

    Por otra parte, quiero confirmarte todas tus sospechas sobre los programas de Economía. Como "víctima" de este particular sistema te puedo decir que es muy frustrante tener 3 asignaturas dedicadas a la estructura económica frente a 4 de estadística y apenas 2,5 de matemáticas en el recorrido de asignaturas obligatorias. Más teniendo en cuenta que tienen un departamento propio y, por tanto, la burocracia necesaria para paralizar cualquier intento de cambio.

    Pero bueno, esto es solo la punta del iceberg de una larga lista de anécdotas como, por ejemplo. el hecho que se enseñe a derivar en el primer semestre de matemáticas porque la gente se ha metido a Economía porque "no se le dan bien las mates", o que no se enseñe cálculo diferencial de forma obligatoria, así como, que un tercio de las clases estén destinadas a actividades complementarias por el Plan Bolonia y ello realmente signifique irte a casa hora y media antes, o que nadie te hable si quiera de la existencia de programas como SAS, R, SPSS...

    En definitiva, un largo etcétera de síntomas de un programa de asignaturas desestructurado (Oh, the irony) y un nivel de exijencia nulo que solo puedes subsanar mediante autoformación.

    En fin, que tus sospechas son fundadas y que mucho ánimo en tu cruzada, que es muy necesaria.

    Gracias!

  • Estimado Jesús,

    desde tu punto de vista, qué libro discute mejor la realización de inferencia no basada en la econometría de asteriscos y de p valores?

    Un saludo

    • En general todos los libros que he recomendado no enfatizan los contrastes de significatividad o los valores p. Pero, mas en concreto, los libros de econometria bayesiana que señalo piensan acerca del mundo de una manera totalmente diferente (y creo mas interesante, a fin de cuentas un valor p es emplear contra un modelo el hecho de que no predijo lo que no sucedio).

  • Mis totales disculpas anticipadas por el completo off-topic y el abuso del tiempo de autor del blog.

    Me permito esta petición por el doble interés del prof Fdez Villaverde en economía monetaria e historia de la economía.

    Estoy muy interesado en entender la experiencia macroeconómica y política reciente del patrón oro, desde finales del XIX hasta su desaparición.

    ¿Podría recomendar alguna literatura? me gustaría entender el contexto histórico e institucional, además de las razones puramente económicas por las que funcionó / no funcionó.

    Me encantaría formarme un punto de vista ecuánime, al margen de ideología.

    Muchas gracias-

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