Economía

Comienzo con tres artículos recientemente sobre un mismo tema: los problemas de los que adolecen las estadísticas públicas y las dificultades que ello supone para la gestión económica. Uno de ellos es este, en el que se da cuenta de la creciente desconfianza de los economistas de muchos países en los resultados de las encuestas que publican los órganos estadísticos. Apunta a dos causas: la infrafinanciación de la función estadística y a la desconfianza de la población, manifestada en el derrumbe de la tasa de respuesta en las encuestas. El segundo se refiere a problemas específicos en el cómputo de la tasa de inflación en Argentina provocados por la flagrante desactualización de los ítems de la canasta de referencia. El tercero abunda en las sutilezas del proceso de actualización de dicha canasta.

En Faulty Speedometers se discute el creciente problema de calidad en determinadas estadísticas de la ONS (el INE británico). Acerca de la EPA de allá, dice:

La caída de la tasa de respuesta no ha sido uniforme en todas las categorías demográficas y la ONS se ha visto obligada a aplicar cada vez más hipótesis y datos imputados a la hora de estimar el número de empleados, la tasa de paro y la tasa de inactividad. El resultado han sido estadísticas oficiales del mercado de trabajo que parecen ser simplemente incorrectas.

Trae El Confidencial un artículo de Javier Jorrín —según Jesús Fernández-Villaverde, el mejor periodista económico ahora mismo en España—, titulado La mejora de la productividad permitirá a las empresas prolongar la subida de salarios. El artículo se resume en tres enunciados que, así, en frío, según se verá, son contradictorios:

1. Ha aumentado la productividad (PIB por hora trabajadda) en España.
2. Eso da margen para que suban los salarios.
3. El incremento de la productividad se debe a que ganan peso los sectores económicos más productivos.

La problemática relación entre (1) y (2) se la dejo a los economistas. Se pueden elaborar experimentos mentales en los que (2) se sigue de (1) y otros en los que no. Evaluar su pertinencia no es materia de estas páginas.

I.

Aquí dice lo que con mi traducción suena así:

El problema de la academia no es el plagiarismo. En economía, un secreto que la academia guarda celosamente es que casi toda la investigación es inválida o inútil por varios motivos.

¿Qué hacer? No leer.

II.

¿Y en estadística? Aquí se cita la frase

Gran parte de la estadística del siglo XX es una pérdida de tiempo consistente en calcular respuestas precisas a preguntas irrelevantes.

I.

Están apareciendo herramientas basadas en LLMs para industrializar la investigación. Tengo recopiladas, por el momento, cuatro: Consensus, Zotero, Elicit, Tavily y FutureSearch. De vez en cuando pruebo Consensus para valorar cómo va mejorando. Y le queda: la última vez, al preguntarle sobre el procedimiento científico para reproducir la dipladenia por esquejes, me sugirió algo así como aplicarle rayos gamma (!).

II.

Unos cuantos enlaces sobre aplicaciones reales —en la economía real— de los LLMs (y los LMMs) en diversas áreas, como el vídeo (vía sora), la música (vía suno), la programación (vía devin) o el RAG y/o Finetuning.

I.

La teoría dice que el valor ahora (o presente) de un bien $A$ en el futuro, dentro de un tiempo $t$, es $A\exp(-tr)$, donde $r$ es la llamada tasa de descuento.

Entonces, si $A$ son 100 € y la $r$ de cierto individuo es tal que el valor presente de 100 € dentro de un año son 50 €, este individuo valorará de igual manera 50 € hoy o $100 \exp(-r) = 50$ € dentro de un año.

I.

Juan Cambeiro escribe en Asterisk What Comes After COVID. El covid nos aburre y no nos interesa, pero el artículo es un ejercicio de “probabilidad aplicada” —en el que se estudia cuándo y qué causará la próxima pandemia, pero eso es casi lo de menos— del que muchos podrán sacar provecho.

II.

La mayor parte de los artículos en economía son inútiles; todos los involucrados lo saben. Fuera del primer cuartil, todo es esencialmente es una estafa que no sobreviviría una revisión crítica."

I. Errores en modelos

A menudo he usado

plot(cars$speed, cars$dist)
abline(lm(dist ~ speed, data = cars), col = "red")

con el que se crea la requetemanida gráfica

útil para ilustrar aspectos relacionados con el ajuste de modelos. Hoy, toca de nuevo.

Salvo que uno haga cosas muy extravagantes, los errores de un modelo están tanto por arriba como por debajo de la predicción. De hecho, en una amplia clase de modelos $\sum_i e_i =0$ en entrenamiento y, usualmente, la suma de los errores no debe de quedar muy lejos de cero tampoco en validación (y en el mundo real). Uno puede casi siempre decir: unas veces me quedaré corto; otras largo y la ley de los grandes números me da ciertas garantías de que lo dado compensará lo servido en el largo plazo.

Estos días han estado tirios y troyanos tirándose los muebles a la cabeza por el asunto de los márgenes comerciales; en particular, los de frutas y verduras en los supermercados. Constantando lo desencaminados que andan muchos y como sobre el asunto he podido aprender un poco durante mi carrera, oso hoy presentar algunos conceptos y números para centrar el debate. Al final, tal vez me atreva a publicar mi propia opinión sobre el asunto. De hacerlo, advertiré convenientemente a los lectores para que puedan omitirlo felizmente.

The Economist tiene a bien publicar una serie de tablas comparativas de los indicadores económicos más importantes de las distintas economías. Si uno se fija en la fila de Tailandia verá que sistemáticamente tiene unas cifras de desempleo ridículas. Por ejemplo, es el 0.9% en la última edición.

Pero, ¿es Tailandia el paraíso en la tierra para los trabajadores? Me temo que no. ¿Se calcula entonces allí la tasa de desempleo de alguna manera particular y sesgada? Tampoco: se trata de un indicador que se construye usando una metodología uniforme en todas partes.