As economias são sistemas extremamente complexos, com muitas variáveis, sem mencionar o fato de que emergem das interações de seres complexos. Concordo que as economias têm certos princípios subjacentes, mas continuo cético em relação ao valor geral da econometria como ciência.
Uma econometria realmente útil seria uma ferramenta valiosa na previsão do comportamento futuro da economia, particularmente na previsão de choques como a recente crise financeira e a Grande Recessão. Mas isso não aconteceu.
Se a econometria não pode prever o futuro, como sabemos que descreve efetivamente o passado? Qual é a evidência de que tem valor empírico?
Esclarecimento
Lamento qualquer confusão que isso possa ter causado, mas deixe-me esclarecer o que estou procurando aqui. Eu considero isso uma questão epistemológica. Uma maneira melhor de expressar isso: "A econometria pode estar de acordo com o método científico?" ou apenas "é ciência?"
Essa é, pelo menos em teoria, uma pergunta específica e responsável, mesmo que seja, como Alecos Papadopoulos observou em sua resposta, uma questão de grau. (Uma visão que eu compartilho.)
Isso não significa que exemplos específicos de sucessos e fracassos da econometria não sejam relevantes.
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Respostas:
Para parafrasear (ligeiramente) o OP:
Comentário: Há um presente que precisa ser tratado , assim como os corpos humanos.
Para parafrasear (ligeiramente) Milton Friedman:
Comentário: Mas o que fazemos quando nossas previsões não são adequadas?
A Econometria é baseada em Estatística Matemática, por um lado, e nas suposições feitas pela Teoria Econômica, por outro, que por sua vez são baseadas em observação empírica (imperfeita), e são levadas a suas conclusões lógicas. Em outras palavras, a Econometria usa matemática rigorosa, indução, dedução e todas as palavras preciosas para um epistemólogo. Seus fundamentos epistemológicos são sólidos como uma rocha.
O que depende da balança é a validade observada de suas abstrações . Portanto, a questão não é se a Econometria é uma ciência, no sentido de seguir ou não o método científico. Faz, totalmente. A questão é se seus resultados são úteis.
Mas quais são os critérios para determinar "útil" ? São apenas previsões adequadas? Isso seria uma questão de desacordo entre os humanos.
E é uma questão de resposta "sim / não" ? Ou é uma questão de grau em que é útil? Nesse caso, temos que, de alguma forma, medir esse grau (depois de termos concordado com os critérios), o que nos leva de volta a onde devemos coletar, analisar, avaliar e debater as evidências .
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A primeira coisa a dizer sobre essa questão é que é importante procurar nos lugares certos boas previsões econométricas.
Os físicos não podem prever com segurança uma ampla variedade de fenômenos quânticos. Isso representa um fracasso da física? Não. Muito pelo contrário, sabemos (graças ao trabalho de uma série de físicos de alto nível) que tais fenômenos são fundamentalmente impossíveis de prever.
Também na economia, há boas razões para pensar que certos tipos de choque ou evento econômico importante são praticamente impossíveis de prever. Suponha que fosse possível prever o momento da próxima crise / recessão financeira e que o próximo evento desse tipo está previsto para acontecer amanhã. Armadas com essa previsão, as empresas começariam a reduzir sua capacidade de prontidão para a contração futura da demanda, os comerciantes começariam a vender ações em antecipação à crise do mercado de ações, as famílias reduziriam seus gastos em prontidão para a contração esperada em sua demanda. renda, etc. Em outras palavras, antecipar a recessão prevista amanhã faz com que os atores racionais tomem todas as ações necessárias para induzir uma recessão hoje: antes do previsto! Qualquer capacidade de prever com precisão o momento de tais eventos é, portanto,
Uma vez analisadas as variáveis que podem ser realisticamente previstas, praticamente todos os campos da economia estão repletos de exemplos de modelos econométricos com bom desempenho, fazendo previsões que são excelentes para os padrões das ciências sociais.
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Bem, os administradores da stackexchange acreditam que os comentários não devem ser usados remotamente para nada como uma resposta, estou movendo meu longo par de comentários do dia anterior para uma resposta (e desde que o OP os votou).
A questão realmente parece estar pedindo argumentos epistemológicos, certo?
A econometria, eu argumentaria, tem sido mais bem-sucedida na demografia econômica e na economia da educação, onde dados controlados adequadamente (todas as classes assistidas, vaga de emprego, amostras suficientemente grandes para satisfazer suposições estatísticas, com informações relevantes relevantes, etc.) levaram a conclusões significativas. Esse é o lugar geralmente para procurar explicações econométricas bem-sucedidas.
Em geral, porém, é bastante difícil impressionar-se com as afirmações segundo as quais a econometria substitui a teoria coerente ou é de alguma forma mais primária na explicação dos fatos. Considere os argumentos bem conhecidos (devido a W. Clifford e E. Mach) contra uma teoria da história e da história como uma fonte da teoria: --- nenhum experimento bem construído => nenhuma dedução válida da "lei". Normalmente, simplesmente não temos dados de preferências precisos para controlar dados históricos, etc., etc.
Além disso, sem a teoria, demonstrada por outros meios, não se pode decidir quais medidas ou fatos são relevantes para a coleta e teste de outra teoria. No final, a razão pela qual uma teoria é confirmada por fatos ou descartada depende parcialmente de outra teoria. A experiência não falaria por si mesma, embora em alguma física, onde possamos controlar quase tudo, ela possa. (Embora a física geralmente seja altamente teórica também.)
Um teste de esforço de cisalhamento é o mesmo teste de esforço de cisalhamento para todos. Mas se um fazendeiro que contribuiu com comida para alimentar o exército de Wellington contribuiu para o resultado da batalha de Waterloo (essa é uma pergunta factual) seria uma resposta em questão de saber se, teoricamente, a comida que ele contribuiu (se ele fez e o que também é uma pergunta factual) é relevante para a dinâmica econômica. Caso contrário, obtemos correlações espúrias e puramente coincidentes que parecem significativas.
Além disso, não há constantes na economia - porque os agentes aprendem e as preferências mudam. Dizer: A explica a quantidade variável dependente B com a extensão C, se verdadeira, pode ser verdadeira por coincidência histórica, sem uma razão estrita. Pois, dizer que sempre tem relação C com B, envolve a suposição de que as pessoas não aprendem (o que é falso).
Então, argumentaria epistemologicamente que mais economia é necessária em economia, e não menos, o que por si só significa menos econometria, se pretendemos explicar a experiência.
EDITAR
As evidências subjacentes às premissas dos argumentos teóricos são (a) resultados fisiológicos-psicológicos de um experimento bem construído. (A extinção do reflexo de orientação, por exemplo, corresponde à Lei da Saciedade de Gossen.) Ou (b) experimento de pensamento tautológico. Não é experiência histórica, a base da econometria, que é uma análise de ordem superior.
As reivindicações "A se e somente se B" não podem ser falsificadas pela experiência histórica; que podem apenas falsificar reivindicações "A não existe". A ciência, como C. Wolff é famoso por definir, é o conjunto de afirmações comprovadas ou comprováveis (pelo menos na medida em que K. Popper argumentou, que todas as alternativas conhecidas são falsificadas). O objetivo da ciência é a explicação, para previsões sistemáticas e justificadas (não apenas previsões coincidentes).
Um artigo de análise clássica sobre o que é necessário para o conhecimento (a capacidade de prever sistematicamente, não apenas adivinhar): Gettier E , 1963, Justified True Belief Knowledge, Analysis 23 (6), 121-123 . Um link aberto . As suposições médicas, em oposição ao estudo fisiológico sistemático, seriam crenças pragmáticas , em oposição à ciência , na linguagem de Kant (Crítica da razão pura, 2ª edição).
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A @Alecos já mencionou um dos dois pontos que eu queria destacar, aqui está minha extensão.
A econometria não tem valor em si, sempre vem dos dados em que os usamos. Na microeconomia, com muitos estudos que são experimentos naturais, quase experimentos ou onde temos alguma certeza de que não estamos capturando endogeneidade, poderíamos estimar muitos parâmetros interessantes. Uma das referências padrão seria as muitas regressões salariais que forneceram estimativas razoavelmente consistentes e reproduzíveis.
Por outro lado, em Macroeconomia, temos nenhuma esperança de conseguir a identificação limpo. Se você assume que todos os países são idênticos, tudo o que temos é um painel com cerca de 60 painéis e 30 a 50 períodos de observações (principalmente de agregados), dependendo do que você deseja observar. Além disso, muitas vezes essas medidas não são perfeitamente medidas e , o mais importante, não podemos criar variações aleatórias aqui. É claro que, quando os dados falham, pode-se tentar ajustar os estimadores, mas mesmo com a identificação parcial, como alguns VARs fazem, só podemos obter uma identificação de curto prazo e ainda precisamos nos preocupar com a endogeneidade.
Sim eu concordo. Os economistas não nos alertaram de maneira consistente e unívoca sobre as crises financeiras e outros choques macroeconômicos. Mas isso não significa necessariamente que a estrutura que os modelos macroeconômicos assumem seja ruim, nem falsifica nenhuma outra seção da Economia.
Esta é uma boa notícia para a Microeconomia: Podemos confiar um pouco na Econometria para rejeitar e aceitar a teoria. São más notícias para a Macro: quase nunca podemos rejeitar modelos plausíveis apenas olhando para os dados.
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Econometria não passa de um nome sofisticado para estatísticas. Ou seja, como aplicamos estatística e teoria econômica para obter uma imagem mais clara da realidade?
A estatística é científica? Pode ser quando usado corretamente. A estatística é apenas uma ferramenta da ciência, exatamente da mesma maneira que a econometria é uma ferramenta da economia geral. É uma ferramenta que pode ser usada para boa ciência e ciência de merda.
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