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¿Los economistas en activo utilizan realmente las matemáticas complejas, o son sólo una herramienta de pensamiento?

Actualmente estoy cursando unidades teóricas de postgrado en microeconomía y macroeconomía por primera vez y parece que debo convertirme en un matemático aplicado, no en un economista.

Entiendo el valor de las matemáticas, pero parece que muchos de los complejos modelos que estoy aprendiendo no tienen un valor directo, sino sólo indirecto por el conocimiento que aportan y la oportunidad de "ver el panorama general". En física, las matemáticas no sólo nos ayudan a pensar, sino que son esenciales para entender los mecanismos de la naturaleza. En economía, tengo la impresión de que las matemáticas crean una falsa sensación de precisión, aunque puede que me equivoque.

Especulo que si hablara con la mayoría de los directores generales del mundo, nunca habrían oído hablar de conceptos elementales como el ingreso marginal o el coste marginal, y definitivamente no incorporarían modelos económicos complejos en sus sistemas de decisión.

Los modelos que estoy aprendiendo en macroeconomía: Modelo de Generación Superpuesta, Modelo de Ramsey, Modelo de Solow, la Hipótesis de la Renta Permanente, etc. ¿Utilizan los bancos centrales activamente estos modelos o modelos similares en sus sistemas de decisión? Si lo hacen, ¿lo hace alguien más?

También en Microeconomía: Teoría del Productor y del Consumidor (avanzada), Diseño de Contratos, Teoría de Juegos Avanzada, Econometría Bayesiana, Información Asimétrica, Discriminación de Precios, etc. ¿Qué valor tienen?

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¿Los economistas en activo utilizan realmente las matemáticas complejas?

Creo que con "economistas en ejercicio" te refieres en realidad a los que trabajan fuera del ámbito académico con "Economista" como parte de su título de trabajo. A estos los llamaré economistas profesionales para distinguirlos de los economistas académicos que "practican" la economía en las universidades/colegios.

Está claro que (algunos) economistas académicos utilizan matemáticas complejas en su investigación diaria. Para hacerse una idea clara de la complejidad de este trabajo, basta con hojear cualquier artículo de Econometrica para hacerse una idea. Por otro lado, hay otros economistas académicos cuyos trabajos hacen aportaciones no por su complejidad matemática, sino por la aplicación de una metodología/diseño innovador o el examen de conjuntos de datos novedosos. Para esta categoría, consulte cualquier trabajo que haya leído como estudiante universitario.

Para los economistas profesionales, el panorama no es tan diferente. Como ejemplo del sector público, el Serie de debates sobre finanzas y economía incluye tanto trabajos intensivos en matemáticas como trabajos ligeros en matemáticas. Los primeros, aunque en menor número, no son en absoluto despreciables.

Yo diría que la situación es similar en el caso de los economistas profesionales del sector privado, aunque es más difícil encontrar pruebas directas, ya que gran parte de su trabajo está patentado. Como prueba indirecta, consideremos el negocio de asesoramiento económico como lo ejemplifica NERA , una de las principales consultoras económicas de Estados Unidos. La empresa se sabe que à

aplicar metódicamente la teoría microeconómica a los litigios y a los asuntos normativos. La empresa aplica el análisis econométrico y estadístico para proporcionar estrategia, estudios, informes, testimonios de expertos y recomendaciones políticas para las autoridades gubernamentales, los bufetes de abogados y las empresas.

En resumen, los modelos económicos que se aprenden en la escuela de posgrado se utilizan en una fracción no despreciable del trabajo académico y profesional, aunque no tanto como la econometría aplicada. A veces esos modelos requieren una "personalización", lo que a su vez exige un sólido conocimiento de la versión estándar.

Puede haber muchas razones por las que los programas de posgrado decidan formar a los estudiantes con el nivel de rigor matemático que se suele ver hoy en día, y no todas esas razones están relacionadas con que uno pueda utilizar los conocimientos matemáticos en su futuro trabajo.

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