¿Hasta qué punto podemos confiar en el análisis macroeconométrico?

Question

Soy estudiante de economía en mi máster y he aprendido bastante sobre microeconometría (me refiero principalmente a métodos cuasi-experimentales / determinación de la causalidad). Mi opinión actual es que, obviamente, nunca se puede confiar plenamente en ningún análisis, pero básicamente se puede llegar a un punto en el que los resultados son relativamente convincentes, es decir, cuando se puede presentar un argumento sólido para que se mantenga el supuesto de identificación (así, tendencias paralelas en un Dif-in-Dif, restricción de exclusión en un enfoque IV, etc.). Alternativamente, se consigue la identificación a través de un ECA bien diseñado. Así que básicamente se pueden encontrar formas de resolver los problemas de causalidad inversa y de variables omitidas.

Recientemente he empezado a aprender más sobre macroeconometría (es decir, métodos de series temporales) y me parece que la causalidad inversa y el sesgo de las variables omitidas se ignoran aquí (estoy pensando en VARs de 3-4 variables que obviamente no capturan todas las variables que podrían explicar, por ejemplo, la producción o la inflación). ¿Existe algún argumento matemático que haga desaparecer estos problemas por arte de magia? ¿O la macroeconometría en general es menos convincente?

He oído hablar de la revolución de la credibilidad en la microeconomía empírica y de que no ha ocurrido nada parecido en la macroeconomía, pero ¿hasta qué punto podemos confiar en los resultados de algo como una estimación IRF o hasta qué punto son convincentes los argumentos basados en los resultados IRF?

PS. Sé que en la previsión se puede ser un poco agnóstico a cualquier cuestión de causalidad, por lo que en esta pregunta no estoy preguntando acerca de las previsiones. Tampoco estoy poniendo microeconomía vs macroeconomía en esta pregunta. Sólo estoy hablando de dos enfoques econométricos diferentes.

Answer 1

No creo que el análisis macroeconómico sea "menos digno de confianza". Del mismo modo que se puede resolver el problema de las variables omitidas y la causalidad inversa en microeconomía, también se puede hacer en macroeconomía. La macroeconomía no es sólo autoregresiones vectoriales (VAR, que por cierto corrige la endogeneidad). Las técnicas de ecuaciones simultáneas, incluso la diferencia en diferencias (DiD) y la discontinuidad de la regresión (RD), etc., se utilizan incluso en la literatura macroeconómica, aunque sean menos comunes (véase este documento reciente sobre identificación en macroeconomía Nakamura & Steinsson, 2018).

Además, creo que está exagerando la calidad de los métodos cuasi-experimentales como el IV o el DiD. Por ejemplo, este documento reciente muestra que una gran parte de los trabajos sobre IV utilizan instrumentos débiles como regla general que $F$ -el estado debería estar por encima de 10 no es válido y el verdadero umbral está en torno a $F>105$ (ver aquí Lee McCrary Moreira & Porter 2020 ). Además, DiD es conocido por $p$ -secuestro y otras cuestiones, Duflo y Mullainathan (2004) tienen literalmente un artículo titulado: "¿Hasta qué punto debemos confiar en las estimaciones de diferencias en diferencias?". Spoiler alert su respuesta es no tanto como la gente suele hacer.

Creo que sería justo decir que una persona razonable podría defender que el VAR típico tiene probablemente, en promedio, menos problemas que, digamos, el DiD (pero para ser claros, no estoy afirmando eso, ya que incluso esto carece de matices, ya que la selección y la especificación del modelo es siempre dependiente del caso, no hay un modelo uber ales - incluso los RCT tienen un problema cuando se trata de la generalización de los resultados).

En cuanto a la empiria en general, no he podido encontrar ningún documento que demuestre que la investigación empírica en macroeconomía es menos replicable que en microeconomía. También me opondría a la afirmación de que los modelos macroeconómicos no pueden controlar todas las variables relevantes. Hay modelos macroeconómicos (por ejemplo, el equilibrio general dinámico estocástico (DSGE)) que incluyen decenas de ecuaciones diferentes e incluso más variables. A continuación, incluso a pesar de esto, en lo que respecta al sesgo de las variables omitidas, puede que tengas un punto válido, aunque se preste mucha atención a la cuestión, que a veces puede ser difícil de resolver, pero con la causalidad inversa tu acusación de que la macroeconomía no presta suficiente atención es infundada. La mayoría de las investigaciones publicadas en macroeconomía prestan mucha atención a la causalidad inversa (sobre todo en la actualidad, quizás hace 50-60 años también sería un punto válido). De hecho, esa es la razón por la que modelos y técnicas de estimación como VAR, DSGE, IV, GMM y muchos otros enfoques de ecuaciones simultáneas son tan populares y dominan la macroeconomía, por lo que esta segunda acusación es simplemente infundada.

Sin embargo, en lo que respecta a las previsiones, estoy de acuerdo en que las previsiones macroeconómicas son sin duda menos precisas que las microeconómicas (por ejemplo, la previsión de la producción agregada frente a la previsión de la demanda de la empresa para sus propios productos). Sin embargo, el fallo no estaría en los modelos en sí mismos, sino en el hecho de que los agregados macroeconómicos contienen más ruido, son más difíciles de medir y se comunican con menor frecuencia y, por supuesto, con menos datos es más difícil construir un buen modelo de previsión.

Por último, no es realmente fácil calificar hasta qué punto se debe confiar en un modelo en cualquier ámbito. Hay que acercarse a cualquier modelo y conjunto de resultados con una buena dosis de escepticismo, ya sea de VAR, RTC o cualquier otro enfoque. Diferentes situaciones requerirán diferentes estrategias de identificación. Además, no hay que depositar toda la confianza en un solo artículo, sino esperar a que se produzcan réplicas o a situar el artículo en un contexto más amplio de la literatura preexistente. También he intentado encontrar algún trabajo que compare la replicabilidad de la microeconomía con la de la macroeconomía, pero desgraciadamente no parece haber ningún artículo de este tipo, aunque no espero que la macroeconomía tenga tasas de replicabilidad mucho peores que la microeconomía en sí misma.