Programas más utilizados por los economistas

Question

Hace poco pregunté a un profesor si tenía previsto contratar a un asistente de investigación para el próximo semestre. Pensé que sería un buen candidato, ya que tengo una experiencia decente en el uso de STATA, SAS, SPSS, R Studio y Mathematica, pero empezó a preguntarme por un par de programas de los que nunca había oído hablar. Eso me llevó a preguntarme cuáles son los programas más utilizados para la Economía. Un amigo mío me sugirió que mirara también Matlab y Python.

Answer 1

Hay tres dimensiones importantes para los programas/idiomas:

• Convención: Tener un programa que todo el mundo utiliza te ayuda a recibir comentarios/ayuda, a trabajar con coautores, a utilizar los códigos de otras personas
• Facilidad de uso: Dado que muchos usos en economía son rutinas, que el programa las haga por ti y te facilite la implementación del uso es una gran ventaja
• Adaptabilidad: Un programa que le permite cubrir la mayoría de sus necesidades y aprender una sola sintaxis frente a tener que trabajar con diferentes programas al mismo tiempo

En términos de frecuencia de uso entre los economistas académicos, esta es mi clasificación:

Nivel superior

• Para la econometría, con diferencia, STATA. Sobre todo por la convención y la facilidad de uso.
• Para la programación dinámica, y en cierta medida monte carlo, con diferencia, Matlab. Sobre todo por la convención y la facilidad de uso

Segundo nivel

• Para la econometría de series temporales, Eviews (facilidad de uso)
• Para todo tipo de econometría, R (adaptabilidad, algo de convención)
• La navaja suiza de todo, Python (adaptabilidad)

Especialistas

• SAS, para conjuntos de datos enormes
• Fortran, para rutinas preconstruidas eficientes y cálculos a gran escala

Esta lista es, por supuesto, mi opinión personal, y sólo para economistas académicos. Creo que nadie discutirá el primer nivel, pero el segundo nivel/especialistas puede ser algo discutido. Y luego hay algunos más que son aún más especialistas (por ejemplo, Octave como una alternativa de Matlab de código abierto)

Answer 2

En la ReplicationWiki (en la que trabajo) tenemos un lista de paquetes de software que fueron utilizados en más de 2000 estudios empíricos, principalmente en la American Economic Review, American Economic Journals y Journal of Political Economy en los años 2000-2013. Stata fue la herramienta más utilizada (>900 veces), seguida de MATLAB (280), SAS (60), GAUSS (60), Excel (50), R (30), FORTRAN (30), Mathematica (19), EViews (18), z-Tree (16), dynare (15), RATS (12), C (8), C++ (6), python (5, estudios más recientes), SPSS (5). También hay ejemplos con ArcGIS, ArcMap, java, LIMDEP, Maple, Microfit, Ox, ORSEE, PcGive, perl, TSP y gretl. A menudo se utiliza más de un paquete. Algunos economistas también utilizan julia .

Answer 3

Para tener una visión general, consideremos la siguiente lista:

• Análisis estadístico: R ( Estudio R como IDE), Stata , SAS/Stat e IBM SPSS .

• Algunos lenguajes de propósito general: Python incluyendo paquetes clave como Pandas , Scipy , Numpy , Sympy etc., y paquetes de aprendizaje automático. Recientemente Julia . Puede ser también C++ o Java como lenguajes orientados a objetos (sólo por mencionar).

• Paquetes algebraicos: Matlab vs Mathematica .

• Bases de datos: SQL y soluciones NoSQL como MongoDB.

• BigData: Hadoop + Haskell como lenguaje de programación funcional (utilizado activamente en las finanzas).

Sólo para cuestiones más centradas:

• Estadística bayesiana: STAN .
• Análisis del impacto: IMPLAN , REMI por nombrar algunos.
• DSGE: Dynare respaldado por GNU Octava .
• Modelización basada en agentes: NetLogo .
• Optimización: GAMS .
• Hoja de cálculo heredada: Excel VBA.
• Modelización del sistema: Vensim y un montón de software de modelado dinámico.

Espero que eso ayude.

Answer 4

Desde mi experiencia (función de economista en la parte compradora),

1. Eviews - la interfaz gráfica de usuario es muy conveniente para hacer frente a la mayoría de las tareas diarias, por ejemplo, la actualización de los modelos econométricos y las previsiones; y su interfaz, en continua mejora, con las bases de datos externas me facilita mucho la vida
2. R / Matlab - fácil para la simulación monte carlo y tratar con datos financieros y modelos estocásticos

Excel es popular para la modelización financiera de la renta variable y las finanzas corporativas, pero C++ / R están dominados en el campo de la ingeniería financiera / quants

SPSS es más popular en otros campos de las ciencias sociales ya que, en mi opinión, no es realmente bueno para tratar las series temporales (la mayor parte de mi trabajo)

SAS es bueno para grandes conjuntos de datos debido a su gestión única de la memoria ... pero Eviews puede manejar la mayor parte de la situación en mi caso (a diferencia de los datos financieros, lo que nos enfrentamos con los datos económicos es una falta de observación en lugar de demasiados datos para la memoria ..)

Python es un programa rápido pero no es conveniente implementarlo para el propósito de análisis diario.. y para el resto que mencionas, evolucionan para proporcionar funciones bastante similares hoy en día

Answer 5

Sólo como adición a todo lo mencionado anteriormente y porque la pregunta original es sobre economía ambiental: en ese contexto GAMS se utiliza bastante.

De hecho, el célebre modelo DICE de Nordhaus, que es la base de gran parte de su trabajo sobre el cambio climático galardonado con el premio Nobel, es un modelo GAMS. En consecuencia, también lo es la mayor parte de la investigación de seguimiento.

A título personal, yo mismo utilizo a veces Maxima, que es un programa gratuito similar a Mathematica.