Nota del editor: La entrada de ayer nos pareció interesante y por esto la reprodujimos, pero nos pareció importante contrastar si la filosofía docente de su autor es compartida, de manera que preguntamos a dos de nuestros más ilustres econométras/economistas aplicados: José García Montalvo (JoGa) y Jesús Gonzalo (JeGo) su opinión sobre la docencia de la econometría.
¿Es la econometría una disciplina especial en el ámbito docente?
JeGo. La econometría es una asignatura muy difícil de enseñar y muy difícil de comprender, todo lo que tenga que ver con "aleatorio" necesita un re-seteo del cerebro. Es muy difícil comprender que 3 puede ser cero.
JoGa. Estoy de acuerdo con Jesús. Además a diferencia de otros campos de la economía, la enseñanza y la práctica de la econometría ha sufrido un gran cambio en los últimos 20 años. En particular, el diseño (la forma de buscar una fuente de variación exógena para conseguir una identificación adecuada que resuelva un problema relevante) se ha convertido en un componente fundamental. Don Rubin siempre insiste en el trade-off evidente entre diseño y supuestos: a más diseño menos hipótesis y menos technicalities tienes que utilizar con posterioridad.
Don explica con mucha claridad lo importante que resulta comprender muy profundamente los principios básicos y lo poco relevante que son muchos artículos publicados que son pura matemáticas y technicalities sin interés y desconectados de los problemas estadísticos esenciales Solo están motivados por la propia endogamia de la profesión. En resumen: hay que saber elegir preguntas relevantes y utilizar los métodos apropiados. Y esto debe ser así no solo en la enseñanza sino que tendría que extenderse también a nuestra labor profesional.
¿Cómo debe enseñarse la econometría en el siglo XXI?
JeGo. Lo que comenta Angrist sobre el método anticuado de enseñanza de la Econometría seguro que se puede aplicar a la mayoría de las asignaturas del grado de Economía, matemáticas incluidas (¿cuántos curso usan Mathematica para enseñar? me temo que en los departamentos de Economia muy pocos o ninguno). Por ejemplo yo sigo alucinando porque el único que usa base de datos macroeconómicos en el departamento soy yo, para enseñar econometría de series temporales. ¿Cómo puede ser esto?
JoGa. Aun estando bastante de acuerdo con la importancia de los experimentos aleatorizado como el estándar con el que se debería comparar cualquier otro método, no se pueden olvidar dos cuestiones. Primero, hay problemas muy importantes que difícilmente podrán resolverse con procedimientos experimentales o cuasi-experimentales. Además en la actualidad el péndulo ha pasado al otro extremo y se abusa de los métodos experimentales en contextos donde la validez externa es cercana a nula. Segundo, la mayoría de las técnicas de big data y machine learning (y en la que los económetras están empezando a entrar con intensidad con los LASSOs y otras técnicas de regularización para k>>n) tiene como objetivo encontrar correlaciones sin importar si hay causalidad o no (de hecho alguno de los libros básicos sobre big data vuelven a hablar de “dejar hablar a los datos” y olvidarse de la causalidad). Nuestros estudiantes deberían estar también expuestos a estas técnicas. Esta visión debería también ser parte de los cursos de econometría básicos. Y si es así, el problema de big data puede ser muy interesante (como predecir a partir de la cesta de la compra cuando una clienta se ha quedado embarazada, casi incluso antes que su marido lo sepa...) pero cualquier técnica de machine learning implica una inversión sustancial en fundamentos.
¿Realmente son tan malos los libros existentes de econometría?
JeGo. La mayoria de los libros que menciona Joshua vienen bien para su argumento pero ya no se usan ni en el Sahara. Ahora domina el libro de Stock-Watson, y para un nivel un poco más el libro de Jeff Woolridge. Ambos libros tienen una vertiente aplicada tremenda.
JoGa. Totalmente de acuerdo con Jesús: es imprescindible que los estudiantes conozcan perfectamente todos los detalles de OLS y los principios estadísticos básicos. Sirve para entender mejor los procedimientos cuasi-experimentales y por qué en muchas ocasiones no hay una buena alternativa a métodos con datos observacionales. No entiendo muy bien a que textos se refiere Josh Angrist cuando habla de “modelos de ecuaciones simultáneas que llenan libros de econometría”. Prácticamente no quedan libros de econometría que traten esos temas.
¿Se puede estudiar econometría sin saber elementos estadísticos básicos?
JoGa. Estoy de acuerdo que un econometrics101 (¿statistics101?), que potencialmente podrían hacer muchos estudiantes que no hacen economía, debería basarse en casos interesantes y pocas abstracciones pero no creo que en economía podamos evitar que nuestros estudiantes entiendan muy bien los fundamentos estadísticos de los métodos básicos. Hace unas semanas le pedí a un ayudante que hiciera unas regresiones con efectos fijos individuales y temporales con una base de datos con más de un millón de observaciones. Al cabo de unos días me escribió un email y me dijo que el servidor de la universidad era muy lento y que no conseguía que Stata le diera el resultado. Cuando le pregunte como lo estaba haciendo me dijo “uso xtreg (que es la instrucción de Stata) y también he probado con dicotómicas”. En un problema de esas características lo lógico sería quitar las medias de cada unidad y tiempo y luego hacer una regresión pero ahora muchos estudiantes hablan en términos de instrucciones de Stata sin entender bien que es lo que está pasando (y no veas cuando les dices que tienen que ajustar la desviación estándar si lo hacen así…).
JeGo. Es cierto que el temario de Stock-Watson y Woolridge es el standard, ¿por qué? Pues porque es rarísimo que alguien pueda entender IV sin saber lo que es OLS. ¿Recuerdas José cuando Zvi Griliches en TODOs los seminarios de Harvard siempre decía...riéndose y preguntando al ponente “no-paramétrico”: “but have you run a regression?” Siempre hay que correr una regresión y ésta hay que entenderla muy muy bien, para ello hay una serie de conceptos que hay que entender como el contar con los dedos de la mano. Es cierto que éstos se pueden comprender mejor vía simulaciones experimentos etcétera.
¿Qué innovaciones docentes estáis desarrollando vosotros?
JeGo. Hace 2-3 años, empecé a desarrollar un método ideado en U. California San Diego para enseñar idiomas, Antonio seguro que tu mujer lo recuerda muy bien porque lo usaria ella para enseñar, se llama The Natural Approach. Básicamente empiezas a hablar desde el primer día y ya irás corrigiendo la gramática intentando razonarla lo más posible. En Econometría esto consistiría en enseñarla en la sala de máquinas y desde el principio enseñar y hacer que los estudiantes corran regresiones, seleccionen modelos, que ellos inventen sus criterios de selección, que vean que es ser inconsistente, de dónde sacar variables instrumentales, etcétera. Y esto se complementa con una teoría imprescindible, algo que Joshua parece obviar. Este método lo empecé a desarrollar el curso pasado en el doctorado. A los estudiantes les gustó pero esto no indica nada todavía.
¿Cuánto tiene de propaganda la entrada de Angrist?
JoGa. Citar Freakonomics muestra hasta qué punto hay un objetivo comercial y de propaganda en el post. ¿Por qué hacer un libro de estadística para economistas cuando lo puedes hacer para todos los estudiantes universitarios (o incluso para el público en general)? El mercado de economía popular ha sido muy boyante desde hace algunos años con los Freakonomics, los Undercover Economist, el Naked Economist o el Armchair economist. La pugna por el mercado de manuales de principios de economía y macro básica ha sido muy fuerte en los últimos 20 años y ahora parece que se desplaza a la econometría. Pero como dice Jesús: la econometría es una asignatura intrínsecamente difícil. Se puede y se debe hacer interesante para que los estudiantes se sientan incentivados al esfuerzo que supone captar los conceptos básicos. Si el objetivo es estudiar los fundamentos de la inferencia causal mi recomendación sería el libro de Guido Imbens y Donald Rubin (Causal inference: an introduction) que finalmente fue publicado recientemente.
JeGo. Como es lógico Joshua se olvida de todo lo relacionado con Econometría de series temporales (Macroeconometría). Aquí también hay una revolución más silenciosa. Temas que deben ser incluidos para navegar en la era del Big Data serían Factor Models, Model Averaging, modelos de quantiles y no solo modelos de medias. No me enrollo mucho más. Mi lectura de la entrada de Joshua es que hace falta otro curso más de Econometría por las razones que el indica. Hay que salir de la pura teoría y de la pura abstracción, hay que enseñar a los estudiantes a moverse en las arenas del Big Data (quizás deberíamos aprender nosotros antes, ja ja) pero como no les enseñes a los estudiantes lo que es un intervalo de confianza, todo lo siguiente está muy muy complicado.
Hay 16 comentarios
Simpatizo con el enfoque de Angrist y Pischke. Yo habría agradecido muchísimo que durante la carrera y el doctorado la econometría no hubiera sido como la física cuántica; que hubiera podido ver aplicaciones interesantes sobre la marcha y con una metodología asequible. Por otra parte, como indica el impagable conjunto "JoGa & The JeGos", hay un peligro de quedarse solo en eso. Transcribo de una entrada de blog de un económetra, Francis Diebold, acerca del libro original de postgrado de Angrist y Pischke:
"All told, Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion is neither "mostly harmless" nor an "empiricist's companion." Rather, it's a companion for a highly-specialized group of applied non-structural micro-econometricians hoping to estimate causal effects using non-experimental data and largely-static, linear, regression-based methods."
http://fxdiebold.blogspot.com.es/2015/01/mostly-harmless-econometrics.html?spref=tw
Yo creo que este comentario es algo cuestionable:
"En un problema de esas características lo lógico sería quitar las medias de cada unidad y tiempo y luego hacer una regresión ..."
Lo lógico sería buscar una alternativa más eficiente computacionalmente que Stata o si no, al menos quitar las medias solo por unidad o solo por tiempo, para que la pérdida de precisión sea menor. Especialmente si el efecto que se busca medir es pequeño, esa pérdida puede tirar por tierra el trabajo.
¡Cuánto me alegra leer esta entrada! La anterior me dejo confundido porque, aparte de ideas interesantes (y algo de propaganda en favor de su libro) me dejó con la impresión de que los fundamentos teóricos de la econometria no servían para nada, cuando a mi siempre me han parecido un requisito indispensable para manejar correctamente la disciplina
Problemamuy complejo. He sido alumno de la Carlos III y de Jesús Gonzalo y Carlos Velasco en concreto, genios ambos. La mejor muestra de que el enfoque de docencia de la econometría es difícil es el Ferrari (literalmente) que se pueden comprar tanto el profesor de Montero como el de Pepe. Más de 200 alumnos por academia sólo en esa asignatura, a unos 50 euros por alumno al mes (tirando por lo bajo y haciendo media). A mí personalmente me gusta el Wooldridge como libro, pero el problema es más complejo, y viene de base, de mucho antes. Los alumnos (y arios profesores...) creo que no tenemos práctica sobre cómo demostrar algo rigurosamente, y se pide. Que no me parece mal, si se explicara previamente una asignatura al respecto y se acariciaran antes los conceptos (como se hace en el grado de matemáticas, por cierto). Me consta además la división dentro del propio departamento de econometría sobre cómo impartir las asignaturas (con gente que considera que se está bajando el nivel). No me siento capacitado para dar una solución, pero eso sí, está muy bien la iniciativa. Estaría bien ampliar el survey con Raquel Carrasco, César Alonso, Miguel Ángel Delgado, incluso si fuera posible con los profes de las academias. Buena iniciativa!
Muy interesantes este par de entradas. Mi impresión es que lo que es importante saber de econometría para la mayor parte de los graduados no son muchos detalles sobre cómo se demuestran los teoremas matemáticos que justifican usar ciertos modelos, sino aprender a usar una herramienta que sea poco exigente desde el punto de vista cognitivo. Exactamente igual que, si uno va a usar el ms-word, no necesita examinarse sobre los detalles informáticos del programa que permite alinear los párrafos o cambiar el tipo de letra. Debería haber, por tanto, una formación específica para quien va a dedicarse a construir programas informáticos de econometría, y otra para quien solamente va a usarlos; esta última debería, por supuesto, incluir lo suficiente para que el alumno entendiera qué significa todo eso y qué ventaja tienen ciertas herramientas sobre otras, pero no mucho más desde el punto de vista de lo que le interesa al que se dedica a la econometría como matemático.
"ahora muchos estudiantes hablan en términos de instrucciones de Stata sin entender bien que es lo que está pasando"
Razon por la cual yo creo que hay que moverse a lenguajes como R, que exigen pensar mas (y al menos puedes ver el codigo original). Nosotros en UPenn eliminamos Stata hace ya años.
Me interesaría un montón saber lo que Jesús Fernandez-Villaverde piensa al leer el post de Hickster julio 7, 2015 a las 14:16 . Daría para discutir mucho por qué en las academias tenemos lo que en las Facultades no encontramos. Y no es verdad el tópico que en las academias solo se enseña a aprobar. Por ejemplo la calidad de las exposiciones en clase de econometría de Pepe en la Academia de su propiedad las recuerdo como memorables. Este mismo profesor si también diera clase en la Carlos III seguro que NO lo haría tan brillantemente, ¿el motivo? el de siempre LOS INCENTIVOS.
No tengo mucho que decir al respecto: yo no he dado nunca clase en la Carlos III y la estructura de los estudios de grado y postgrado en Estados Unidos es bastante distinta.
Pero si que creo que una clase rigurosa de aprender a "probar" cosas en primero de grado seria muy util. Me sorprende siempre muchisimo la dificultad que tiene mucha gente para diferenciar una condicion necesaria de una suficiente o para entender las consecuencias de un axioma. Incluso muchos de los estudiantes que llegan al doctorado se atragantan con pruebas triviales en analisis real.
Efectivamente Jesús la estructura de grados norteamericana no es 100% extrapolable a España no obstante en tu caso tienes experiencia en las dos ya que hiciste la carrera en ICADE. ¿Sería concebible para la mentalidad americana que un alumno por ej de Penn acudiera por las clases a una academia privada a que le expliquen lo que no entiende en las clase matutinas? ¿Qué pensarían los responsables de Penn de unos profesores incapaces de hacerse entender por un porcentaje importante de sus alumnos y que tengan que buscar ayuda en academias particulares?
El tema es que una vez el profesor “saca la plaza” le van a pagar lo mismo explique bien que mal, se esfuerce más o menos en hacerse entender, esté más accesible a los alumnos o menos. Lo que subyace en el fondo es el sistema funcionarial en el profesorado universitario, creo que es el auténtico cáncer del sistema universitario español.
Un saludo
En Penn y en todas las ivies hay un mercado bastante grande de tutores privados (que ademas son muy caros). Incluso en las clases de profesores que explican como los angeles de bien, hay estudiantes que no entienden las cosas. Los tutores mezclan mera repeticion (hay estudiantes que necesitan que les expliques lo mismo 5 veces antes de que lo entiendan y lo que no puedes hacer es forzar a todos los demas estudiantes que si lo entendieron a la primera a escuchar lo mismo otras 4 veces) con "trucos" para aprobar examenes que poco tienen que ver con "asimilar" el contenido.
Yo mismo en ICADE gane una cantidad casi vergonzosa de dinero dando tutorias particulares (dinero con el que me compre la mayor parte de los libros de economia que tenia en aquel entonces, que en Marcial Pons, en el mundo pre-Amazon, eran el doble de caros). Mis estudiantes aprobaban todos con lo cual, a pesar de cobrar por encima de mercado, tenia "cola de espera" (en estos casos es "optimo" tener cola, pero eso lo dejo para otro dia), pero en ningun momento pretendia hacerles entender nada: sabia que iba a caer en el examen y les enseñaba lo basico para "dar el pego". Todavia me acuerdo de uno al que le di clase de direccion de produccion: saco un 9 en el examen y te aseguro que no entendia ni una palabra de la asignatura (aunque en su descargo, el cretino que daba esa clase tampoco la entendia). Mi fuerte sospecha (yo nunca fui a ninguna academia) es que los que enseñan en las academias siguen el mismo metodo: repeticion constante y centrarse en lo que hay que escribir en el examen para aprobar.
Claro que los incentivos importan, claro hay diferencias en la calidad de la enseñanza y claro que en España, en general, la docencia es bastante mala, pero en un grupo de econometria que cubra un contenido serio y con 80 estudiantes normales, el mejor docente del planeta no va a conseguir que 40 de ellos entiendan el material.
Hay otra diferencia fundamental entre el sistema anglosajón y el español. En Estados Unidos o el Reino Unido no se "suspende" casi. Los porcentajes son tan pequeños que dan risa. ¿Y por qué se esfuerza la gente? Porque si no tienes una media suficiente nadie te quiere contratar. En el Reino Unido una clasificación de 2.1 (algo como un notable) es lo mínimo para que te contrate una empresa. Y como el criterio es de "medias" de poco sirve ir a una academia, que te va a preparar en una o dos asignaturas. Un tutor de lujo, como esos de los que habla Jesús, en cambio puede ayudarte a trabajar en tres o cuatro cosas. Por tanto, el día que vayamos a un sistema de medias y pocos suspensos individuales, me temo que Pepe tendrá que vender el Porsche.
Miguel, la cuestión de las academias es algo que los académicos (de los otros) se resisten numantinamente a comentar. Alguien que tuviera acceso a la situación del sistema universitario español solo por la literatura académica no tendría ni idea de que tal cosa existe, incluso aunque sea un síntoma bastante relevante de cómo están las cosas.
El tema de las academias lo veo claro. A los profesores de las academias le pagan por explicar bien y por conseguir, por todos los medios, que los alumnos asimilen y entiendan la asignatura lo suficientemente bien como para ser capaces de aprobar un examen bastante difícil y si no lo consigue va a la calle. Esa es la diferencia con gran parte de los profesores universitarios que aprendan sus alumnos o no van a cobrar lo mismo.
Saludos
Vaya por delante que admiro el trabajo de investigación de JeGo (un investigador de Burgo de Osma del que sentirse orgulloso) y tengo buenas referencias acerca de su capacidad para exponer y comunicar ante los alumnos. Sin embargo, antes de probar con los alumnos de doctorado ¿por qué no se plantea cambiar los contenidos de las asignaturas de grado?. Doy clases en una academia que prepara a los alumnos para su examen y certifico año tras año que el trabajo con el IPI y el IPC no les trasmite nada. Entiendo que la mayoría de los estudiantes que llegan a mis manos están en el percentil más bajo pero, sin embargo, da la impresión generalizada de que un enfoque aplicado de verdad, quitando peso a los modelos ARMA y dándoselo más a la posibilidad de indagar en series macroeconómicas como medio y como fin, permitiría mejorar el nivel de estos.
Me da la impresión que en aspectos como la innovación docente o el uso aplicado/real, el mundo asociado al BigData, o más bien el Machine Learning y el Statiscal Modeling, con sus tools como R, Python... han tenido mucho más éxito que la Econometría, que sigue siendo una buena base, pero algún cambio necesitará...
Una pregunta que ilustra lo difícil que es enseñar econometria: ¿que esta estimando variables instrumentales? En general, no esta relacionado con la "mejor" aproximacion lineal a cierta function no-lineal "estructural". Muy diferente de lo que pasa con OLS. Esta pregunta sencilla no se encuentra en libros de texto! (desafortunadamente) El programa de Angrist y Imbens es interesante teoricamente pero bastante complejo de explicar y entender: interpretar no-parametricamente lo que uno esta estimando, y tomar como interesante un parametro que depende del instrumento que se toma!
La docencia en econometria es especial por la interesante combinacion de datos y teoria.
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