Metodología de la economía aplicada (a la política pública)
A menudo la idea de que el diseño institucional de nuestras sociedades puede basarse en el conocimiento económico es aceptada sin mayor escrutinio, ya sea para fines de crítica social o promoción profesional. Sin embargo, son raros los trabajos académicos dedicados a analizar cuál es el papel que puede, debe, o de hecho juegan las ideas económicas en el diseño la política pública.
En este curso se repasa, desde la metodología económica, la frontera del estudio académico de la cuestión con el objetivo de que los alumnos, por un lado, desarrollen una conciencia epistémico-crítica del economista como profesional dedicado a los temas públicos y, por otro lado, cuenten con los elementos de análisis para avanzar en el desarrollo del campo si así lo desearan.
Si bien este curso se inscribe en el análisis filosófico de cómo se conecta la ciencia y la política, un mejor entendimiento del papel que juega el conocimiento económico en los asuntos públicos no debería ser de interés exclusivo de los estudiosos de la filosofía económica, sino de cualquiera interesado en el análisis de la política pública, su formulación, evaluación, interpretación, y las recomendaciones de política fundadas en el conocimiento económico.
El número de sesiones y el volumen del material está pensado para un curso semestral de 16 semanas, con un abordaje al tema que enfatiza el papel que juegan el conocimiento y la inferencia causal para dar soporte y diseñar políticas públicas.
En este curso se repasa, desde la metodología económica, la frontera del estudio académico de la cuestión con el objetivo de que los alumnos, por un lado, desarrollen una conciencia epistémico-crítica del economista como profesional dedicado a los temas públicos y, por otro lado, cuenten con los elementos de análisis para avanzar en el desarrollo del campo si así lo desearan.
Si bien este curso se inscribe en el análisis filosófico de cómo se conecta la ciencia y la política, un mejor entendimiento del papel que juega el conocimiento económico en los asuntos públicos no debería ser de interés exclusivo de los estudiosos de la filosofía económica, sino de cualquiera interesado en el análisis de la política pública, su formulación, evaluación, interpretación, y las recomendaciones de política fundadas en el conocimiento económico.
El número de sesiones y el volumen del material está pensado para un curso semestral de 16 semanas, con un abordaje al tema que enfatiza el papel que juegan el conocimiento y la inferencia causal para dar soporte y diseñar políticas públicas.
Inferencia causal
El conocimiento causal es quizá la piedra angular de la idea de que el diseño institucional de nuestras sociedades puede basarse en el conocimiento económico. Cómo inferir estadísticamente relaciones causales es el tema central de este curso. Esto es, el curso se enfoca en cómo y cuándo es posible generar pruebas de una relación causal en la investigación empírica. Esta es una tarea difícil y, en general, no hay fórmulas o programas de computadora que den a la investigación una interpretación causal. Este curso se enfoca en proveer el marco analítico y cuantitativo para aquilatar e implementar los supuestos requeridos para esta tarea.
Con un mínimo de material técnico, en este curso se repasarán conceptos y métodos clave a través de ejemplos que permiten aprehender ideas complejas y principios abstractos. En este sentido, se presentarán, con un mínimo de estadística y probabilidad, los conceptos de la inferencia causal con claridad y razonable precisión, sin diluir o distorsión, pero sí omitiendo detalles y generalizaciones no esenciales para la introducción de la notación a paso moderado.
El objetivo del curso es que el alumno entienda el peso de la evidencia, proveniente de estudios empíricos que utilizan diversas técnicas econométricas, a favor de una relación causal. Para ello se espera de los asistentes que adquieran las herramientas necesarias para comprender el diseño e interpretar la inferencia causal, y las técnicas usadas para remover, investigar y apreciar el sesgo en ejercicios estadísticos de inferencia causal.
Si bien este curso expondrá a los estudiantes a las técnicas econométricas utilizadas más frecuentemente en la investigación microeconómica aplicada, este no es un curso de econometría en tanto que no cubre teoría econométrica, probabilidad o estadística. Antes bien, este curso aspira a ser complementario al estudio propiamente de la estadística aplicada poniendo énfasis en el diseño de la investigación empírica sobre relaciones causales.
Para los estudiantes más avanzados, con cursos cubiertos a nivel posgrado de estadística y probabilidad con la intención de investigar en estos temas, el curso proveerá también referencias a material técnico en la frontera de la disciplina, pero la intención del curso es que éste sea accesible para estudiantes provenientes de diferentes marcos disciplinares.
En último término, se espera que este curso contribuya a agudizar los sentidos de los asistentes hacia los vericuetos del estudio empírico de las relaciones causales.
Con un mínimo de material técnico, en este curso se repasarán conceptos y métodos clave a través de ejemplos que permiten aprehender ideas complejas y principios abstractos. En este sentido, se presentarán, con un mínimo de estadística y probabilidad, los conceptos de la inferencia causal con claridad y razonable precisión, sin diluir o distorsión, pero sí omitiendo detalles y generalizaciones no esenciales para la introducción de la notación a paso moderado.
El objetivo del curso es que el alumno entienda el peso de la evidencia, proveniente de estudios empíricos que utilizan diversas técnicas econométricas, a favor de una relación causal. Para ello se espera de los asistentes que adquieran las herramientas necesarias para comprender el diseño e interpretar la inferencia causal, y las técnicas usadas para remover, investigar y apreciar el sesgo en ejercicios estadísticos de inferencia causal.
Si bien este curso expondrá a los estudiantes a las técnicas econométricas utilizadas más frecuentemente en la investigación microeconómica aplicada, este no es un curso de econometría en tanto que no cubre teoría econométrica, probabilidad o estadística. Antes bien, este curso aspira a ser complementario al estudio propiamente de la estadística aplicada poniendo énfasis en el diseño de la investigación empírica sobre relaciones causales.
Para los estudiantes más avanzados, con cursos cubiertos a nivel posgrado de estadística y probabilidad con la intención de investigar en estos temas, el curso proveerá también referencias a material técnico en la frontera de la disciplina, pero la intención del curso es que éste sea accesible para estudiantes provenientes de diferentes marcos disciplinares.
En último término, se espera que este curso contribuya a agudizar los sentidos de los asistentes hacia los vericuetos del estudio empírico de las relaciones causales.
Modelos de ecuaciones estructurales (SEM) y medición
económico social (al alimón con Héctor Nájera)
Es difícil exagerar la importancia de la medición en la investigación empírica. Sin embargo, en ciencias sociales, la medición de los objetos de interés teórico también representa uno de sus más grandes obstáculos. En la investigación económica y social a menudo se precisan mediciones de conceptos abstractos y ambiguos como pobreza, cohesión social, discriminación, bienestar o desarrollo. Medir estos conceptos teóricos es considerablemente más complicado que tomar lectura a la temperatura o la talla de las personas. Obviamente, no es posible simplemente interrogar a los sujetos por los objetos de nuestro interés: ¿es usted pobre?, ¿cuán pobre es usted? o ¿cuánto desarrollo ha experimentado su municipio el último año? Toda vez que en la investigación social no siempre contamos con instrumentos que nos permitan medir nuestros objetos teóricos (constructos) de interés directamente, no podemos más que medirles indirectamente, infiriéndoles a través de sus manifestaciones, esas sí observables (indicadores), previstas en nuestras teorías. Lamentablemente, asignar números a nuestros objetos teóricos a través de algunas variables manifiestas, que teorizamos les “escuchan” sistemáticamente, no es una tarea libre de riesgos.
El curso provee una introducción coherente a la teoría de la medición, cubriendo adecuadamente las bases de la materia que consideramos esenciales para la investigación empírica en economía y ciencias sociales en general. Está pensado como introductorio a un área en expansión en la metodología de las ciencias sociales, el uso de modelos de ecuaciones estructurales. Ecuaciones estructurales es el marco contemporáneo de punta de los distintos métodos para la evaluación y producción de índices en ciencias sociales en tanto abarca modelos factoriales confirmatorios y modelos de relaciones causales.
El objetivo del curso es que los alumnos desarrollen un entendimiento sólido e intuitivo de la importancia y significado de una variedad de los conceptos fundamentales de teoría de la medición y sus implicaciones para las ciencias sociales, así como prepararlos para el estudio de los temas de frontera en el campo.
El curso provee una introducción coherente a la teoría de la medición, cubriendo adecuadamente las bases de la materia que consideramos esenciales para la investigación empírica en economía y ciencias sociales en general. Está pensado como introductorio a un área en expansión en la metodología de las ciencias sociales, el uso de modelos de ecuaciones estructurales. Ecuaciones estructurales es el marco contemporáneo de punta de los distintos métodos para la evaluación y producción de índices en ciencias sociales en tanto abarca modelos factoriales confirmatorios y modelos de relaciones causales.
El objetivo del curso es que los alumnos desarrollen un entendimiento sólido e intuitivo de la importancia y significado de una variedad de los conceptos fundamentales de teoría de la medición y sus implicaciones para las ciencias sociales, así como prepararlos para el estudio de los temas de frontera en el campo.
Introducción al análisis bayesiano (al alimón con Héctor Nájera)
En los últimos 20 años la investigación empírica ha visto un crecimiento dramático en la aplicación de métodos bayesianos en el análisis estadístico. La estadística bayesiana ha permeado todos los campos de la investigación empírica y es el estándar en disciplinas como la climatología y bioestadística. Esto se debe al éxito sistemático de los modelos bayesianos en diversas áreas que van desde la predicción de planetas habitables hasta la construcción de perfiles de votantes y consumidores con base en datos provenientes redes sociales. Los problemas de investigación se complejizan y aquellos problemas de estimación que eran considerados intratables desde el punto de vista tradicional (frecuentista o clásico) se prueban solubles desde el abordaje bayesiano. Además, el enfoque bayesiano ofrece fundamentos filosóficos que ajustan de manera natural al quehacer científico de incorporar información nueva al conocimiento empírico.
La inferencia en el futuro será Bayesiana o no será. La velocidad de las nuevas computadoras y el más reciente desarrollo de algoritmos vuelven al análisis bayesiano una habilidad indispensable en la investigación empírica de frontera, y un curso obligado en la formación de todo economista. En consonancia con estos nuevos estándares, los programas de estudio a nivel licenciatura y posgrado de ciencias sociales se están reconfigurando para darle un mayor peso a los módulos de teoría y métodos bayesianos. El presente curso se inserta en este esfuerzo por introducir, de manera clara y accesible, los conceptos y técnicas computacionales detrás de este importante abordaje estadístico.
La inferencia en el futuro será Bayesiana o no será. La velocidad de las nuevas computadoras y el más reciente desarrollo de algoritmos vuelven al análisis bayesiano una habilidad indispensable en la investigación empírica de frontera, y un curso obligado en la formación de todo economista. En consonancia con estos nuevos estándares, los programas de estudio a nivel licenciatura y posgrado de ciencias sociales se están reconfigurando para darle un mayor peso a los módulos de teoría y métodos bayesianos. El presente curso se inserta en este esfuerzo por introducir, de manera clara y accesible, los conceptos y técnicas computacionales detrás de este importante abordaje estadístico.
