Una descripción del trabajo de Sargent y Sims por Lars Peter Hansen, que este sí que sabe del tema (Hansen recibirá el premio nobel por GMM y otras aportaciones en los próximos diez años).
Sargent y Sims: Lars Peter Hansen
Jesús Fernández-Villaverde
Jesús Fernández-Villaverde es Catedrático de Economía en la University of Pennsylvania, investigador afiliado del CEPR y del NBER, consejero de la iniciativa de regulación e imperio de la ley de la Hoover Institution at Stanford University y visiting scholar en los Bancos de la Reserva Federal de Filadelfia y Chicago. Antes de ello, obtuvo un doctorado en Economía por la University of Minnesota (2001) y ha sido Kenen Fellow en Princeton University y National Fellow de la Hoover Institution at Stanford University. Es miembro del consejo editorial de la International Economic Review. En 2017, para estar seguro que escucha las dos versiones de lo que ocurrirá en las Ashes, enseñará también en University of Oxford y University of Melbourne. Sus campos de investigación son macroeconomía, econometría e historia económica. Su objetivo profesional en el largo plazo es encontrar alguna manera de poder dedicarse a esto de la economía desde Ribadesella, pero por el momento ha fracasado de manera absoluta en su empeño.
Hay 9 comentarios
Jesús, cuando nos decías los criterios a tener en cuenta a la hora de valorar la calidad de las críticas y señalabas las publicaciones y los puestos académicos conseguidos creo que deberías haber incluido la lejanía personal.
La formación académica de LPH se debe en gran medida a los premiados. ¿Qué podríamos esperar entonces de sus comentarios? ¿Que es prácticamente inútil el trabajo al que ha dedicado buena parte de su vida? ¿Que la elección de la universidad en la que estudió fue un error? Evidentemente no.
Jesús, no estoy de acuerdo en que alguien se merezca el Nobel de Economía por el GMM, de la misma forma que tampoco comparto la idea de recibirlo por el VAR. No dudo que ambos han sido instrumentos imprescindibles para el campo más matemático de la economía. Pero no es un avance económico propiamente dicho.
Para que nos entendamos. Mucho estudios médicos utilizan test de normalidad para analizar sus muestras en sus estudios clínicos. ¿Acaso Kolmogorov-Smirnoff se merecen un Nobel de medicina?
Hamilton, con todo respeto estas equivocado. GMM y VAR fueron desarrollados como una manera de "atacar" el problema de la critica de Lucas que es un GRAN problema economico. O sea, son tools para entender mejor los problemas economicos. Si despues sirve para otras aplicaciones, bueno, bienvenidos sean.
Saludos!
El Nobel de medicina 2003 fue concedido a Paul Lauterbur y Peter Mansfield por el desarrollo de la técnica de la imagen por resonancia magnética.
Hamilton
Peter Mansfield gano el premio nobel de medicina por ser clave en el desarrollo del MRI. Mientras que esto no es un avance de la medicina per se, es clave en la medicina moderna (es mas, Mansfield es fisico, no medico). Acaso Mansfield no se merece el nobel de medicina?
A mas y a mayores, tanto los SVARs como GMM tienen un fundamento economico claro, tanto en su diseño como en su interpretacion, y solo podian ser desarrollados por grandes economistas. Entender porque un SVAR o un GMM nos puede decir algo sobre los datos es un ejercicio de economia en si mismo.
Luis G me da otro ejemplo: Hounsfield premio nobel por el CAT Scan:
http://www.biografiasyvidas.com/biografia/h/hounsfield.htm
Gracias por las respuestas. Pero, siguiendo con los ejemplos del MRI y el CAT... ¿que permite "ver" el GMM a los economistas? ¿a que se debe su exito? Seguramente mi incomprenxion se deba a no haber trabajado nunca con esta tecnica. Sin embargo, si he trabajado con la econometria y me he dado cuenta de sus limitaciones. Lo mas basico: las "assumptions" en las que se basa. No creo que ni el MRI ni el CAT se basen en ninguna hipotesis. Por lo tanto no estan sujetas a arbitrariedad ni a apoyos implicitos de una mayoria de la comunidad academica. Son reales. Tanto el MRI como el CAT son avances para la medicina para cualquier medico al que preguntes (digno de un nobel no lo se). Pero lo mismo no puede decirse sobre el GMM: a unos economistas les parecera una maravilla y a otros no. Efectos colaterales de una ciencia social con aspiraciones a ser exacta?
La medición de la inflación o de la tasa de desempleo es tan tangible como una radiografía. Se trata de mediciones que no solo nos informan sobre la realidad de nuestra vidas sino que influyen sobre el comportamiento de personas y gobiernos. El IPC se calcula utilizando la fórmula de Laspeyres (quizá sujeta a cierta “arbitrariedad” y al “apoyo implícito de una mayoría”). De hecho, en el caso de bienes sujetos a cambios relevantes de calidad, como ordenadores o tratamientos médicos, un índice de precios corriente puede confundir cambios en la calidad por inflación. Calcular los efectos de los cambios de calidad en el sector médico es especialmente difícil pero no por ello menos necesario. Por ejemplo, un trabajo de investigación reciente utiliza una perspectiva GMM para calcular un índice de precios del tratamiento de cáncer de colon ajustado por calidad con implicaciones notables (Lucarelli y Nicholson, NBER 15174, 2009). Las oportunidades de “ver” aspectos de la economía y la sociedad se han multiplicado tanto o más que las de ver dentro de nuestros cuerpos. Esto se debe a las nuevas tecnologías de almacenamiento, codificación y transmisión de información, pero también a disponer de marcos de visión adecuados y entre ellos el GMM es uno de los más poderosos. No sólo queremos ver el impacto de los ajustes de calidad, que no es más que un ejemplo para conectar con la realidad de las estadísticas tradicionales. Queremos ver todo tipo de impactos e interrelaciones entre políticas y comportamientos humanos. Por ejemplo la sensibilidad de la tasa de crecimiento del consumo al tipo de interés real ¿Qué no es siempre fácil? claro que no ¿Qué se necesitan supuestos o convenciones? unas veces más y otras menos (el cálculo del IPC requiere unos cuantos). A veces la econometría podría explicarse mejor, pero no cabe duda de que los esfuerzos por “ver” dentro de las masas ingentes de datos que genera nuestra actividad económica son por lo menos tan importantes como los de ver dentro de nuestros organismos.
Manuel, muchas gracias por tu respuesta, ha sido de gran utilidad para que reflexionase sobre el tema. A pesar de no estar de acuerdo en todo, creo que he entendido perfectamente lo que quieres decir y se merece todos mis respetos. Si de mi dependiese no se llevarían un Nobel de Economía (aquí entra la arbitrariedad de qué hipótesis utiliza cada uno para definir la economía), pero sí toda mi admiración por la complejidad de sus logros.
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