Causalimpact

Toda la info, aquí (¡es Facebook!). (Y cuidado con la hora anunciada: ¡es la de Perú! En España será… de madrugada: de 2:00 a 3:00… por un pequeño error de cálculo.)

Addenda: Las diapositivas de la charla están aquí.

Estoy aquí analizando datos para un cliente interesado en estudiar si como consecuencia de uno de esos impuestos modennos con los que las administraciones nos quieren hacer más sanos y robustos. En concreto, le he echado un vistazo a si el impuesto ha encarecido el precio de los productos gravados (sí) y si ha disminuido su demanda (no) usando CausalImpact y me ha complacido mucho que la salida de summary(model, "report") sea, literalmente, esta:

Una técnica que, al parecer, es muy del gusto de los economistas es lo del análisis de la discontinuidad. Es como todo lo que tiene que ver con causalImpact pero usando técnicas setenteras (regresiones independientes a ambos lados del punto de corte).

Si a eso le sumas que las regresiones pueden ser polinómicas con polinomios de alto grado… pasan dos cosas:

• Tienes una probabilidad alta de obtener un resultado significativo, i.e., publicable.
• Pero que se deba solo al ruido producido por el método (corte discreto, inestabilidad polinómica, etc.).

Es decir, la habitual chocolatada que algunos llaman ciencia (cierto, algunos dirán que mala ciencia, pero que, ¡ah!, nos cobran al mismo precio que la buena).

He leído esto, que trata de lo distinta que es

a la izquierda y a la derecha de la línea roja punteada.

La historia contada desde las posterioris basadas en datos difiere de la apriorística (recordad: ideología = priori). En concreto

Reconoceréis una aplicación de causalImpact y lo que significa el gráfico está comentado en todas partes.

Código y datos, por mor de la reproducibilidad, aquí.

El Sr. Botín, presidente que fue del Banco de Santander, falleció el 2014-09-10. Cabe preguntarse por el impacto causal à la Google de no continuidad de su gestión a cargo de dicha institución.

Comienzo pues.

Primero los datos:

library(tseries)
library(CausalImpact)

santander <- get.hist.quote(instrument="san.mc",
    start= Sys.Date() - 365*3,
    end= Sys.Date(), quote="AdjClose",
    provider="yahoo", origin="1970-01-01",
    compression="d", retclass="zoo")

bbva <- get.hist.quote(instrument="bbva.mc",
    start= Sys.Date() - 365*3,
    end= Sys.Date(), quote="AdjClose",
    provider="yahoo", origin="1970-01-01",
    compression="d", retclass="zoo")

ibex <- get.hist.quote(instrument="^IBEX",
    start= Sys.Date() - 365*3,
    end= Sys.Date(), quote="AdjClose",
    provider="yahoo", origin="1970-01-01",
    compression="d", retclass="zoo")

obito.botin <- as.Date("2014-09-10")

cotizaciones <- cbind(santander, bbva, ibex)
cotizaciones <- cotizaciones[!is.na(cotizaciones$AdjClose.ibex)]

Con lo anterior, he bajado las cotizaciones diarias de las acciones del Banco de Santander, las del BBVA y la del IBEX 35 durante los últimos tres años. Eso deja la fecha de la muerte del Sr. Botín, aproximadamente, en la mitad.