Post on 02-Apr-2015
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Recomendaciones generales para el proyecto de tesis
Trate de responder las siguientes preguntas:
• ¿Cuál es el problema? • ¿Qué sugiere la teoría? • ¿Cuáles son las hipótesis a contrastar?• ¿Qué métodos se utilizarán? • ¿Cuáles son las recomendaciones o
conclusiones que surgen de las estimaciones realizadas?
• ¿Qué cuestiones quedan abiertas para continuar investigando?
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Recomendaciones generales
Importante:
• Se debe plantear una pregunta interesante o relevante
• Que además:
• Pueda ser respondida dadas las restricciones (tiempo-datos-métodos disponibles)
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Etapas
• Definir el tema y Hacer una pregunta relevante
• Revisar la literatura
• Formular Hipótesis contrastables
• Elegir método econométrico
• Conseguir los Datos
• Estimación
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Definir el tema y Hacer una pregunta relevante
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1• Detecte alguna pregunta que realmente le interese • La mayor parte de los proyectos de investigación en
algun punto se estancan o se hacen difíciles.• Por eso el tema debe ser motivante• Puede pensar en algunos caminos a seguir:• i. Resolver un problema que aún no fue tratado o una
pregunta no respondida.• ii.Mostrar que algún conocimiento asumido
generalmente es incorrecto.• iii. Analizar hipótesis relevantes con nuevo instrumental
o metodologías.
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• La cantidad de tópicos que pueden ser intersantes es muy amplia.
• Trate de acotar el tema, pero que sea interesante. Que pueda tener lecciones generales.
• Detecte temas que pueden ser de interés no sólo para ud. sino también para otros.
• Converse con profesores y compañeros. • Cuente sus ideas y observe la reacción.
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• Una vez que detecto un tema importante y que lo motiva a investigar, recurra a la literatura.
• Puede recurrir a literatura de áreas relacionadas.
• Una buena idea es a veces “cruzar” disciplinas.• Cuidado con quedar atrapado en la revisión de
la literatura y no iniciar la investigación• El retorno marginal de la lectura de nuevos
artículos cae rápidamente luego de vistos los más importantes.
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4• Una vez detectado el tema, la importancia y las
cuestiones de interés a responder es importante que estas sean manejables.
• Hay muchos temas para los cuales no tenemos las herramientas analíticas, metodológicas o los datos.
• En estos casos si ud. puede diseñar o adaptar un método adecuado, entonces tiene un excelente proyecto.
• Tal vez puede reconocer que el tema es demasiado grande o difícil de tratar y separarlo en preguntas más pequeñas o tratables y dejar planteadas algunas como temas de investigación futuros.
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Estructura
• Introducción• Marco conceptual (no necesariamente un
modelo formal)• Metodología y datos• Resultados• Conclusiones• Anexos - Apéndices• Referencias
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Redacción
• Hacer un outline del trabajo
• Poner por escrito las ideas
• Hacer un índice: completar las secciones con las ideas principales a desarrollar
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Introducción
• Objetivo del trabajo y relevancia.
• Antecedentes y qué aporta el trabajo.
• Resumir estructura del trabajo
• Se pueden anticipar los resultados
• Importante: No cuente el proceso de investigación!
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El marco teórico y el modelo
• Cómo se responderán las preguntas y se cumplirá el objetivo
• Puede utilizarse teoría económica formal o un análisis intuitivo.
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Datos
• Origen
• Metodología de recolección y uso original
• Justificar la utilidad para el trabajo
• Se puede incluir una tabla con el data-set en un anexo o en soporte electrónico.
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Metodología
• Describir:• El modelo o forma funcional elegida
• Método de estimación
• Justificar brevemente.
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Resultados• Presentar cuadros con: • Variables• Parámetros estimados• Errores estándar o estadísticos t• Otros estadísticos• Testeo• Interpretación• Condense la información en unos pocos cuadros y
gráficos. No agregue anexos con interminables e ilegibles planillas de datos.
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Conclusiones
• Haga una breve síntesis del trabajo
• Presente las conclusiones que estrictamente se derivan de sus hallazgos.
• Puede discutir algunas especulaciones o interpretaciones, siempre dejando claro que se trata de eso.
• Señale que cosas quedan a responder o para profundizar.
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Algunas recomendaciones para trabajar en un proyecto empírico
Ref: Kennedy (2002) “Sinning in the basement: what are the rules? The ten commandments of
applied econometrics”
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Regla #1
• Usar el sentido común y la teoría económica.
• Pensar antes de correr una regresión.
• Prestar atención al tipo de variable dependiente y los regresores, unidades de medida, tendencias, formas funcionales
• Nunca inferir causalidad de correlación.
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Regla #2
• Evitar el Error Tipo III: Producir la respuesta correcta a la pregunta equivocada.
• Un corolario de esto es que es mucho mejor una respuesta aproximada a la cuestión correcta que la respuesta exacta a la pregunta equivocada.
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Regla #3
• Conocer el contexto.• Es importante conocer el contexto del fenómeno
a investigar: la historia, instituciones, etc.• Importante: contexto de los datos• Data base: números con contexto
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Regla #4
• Inspeccione los datos
• Sea escéptico sobre los datos.
• Haga estadísticas descriptivas, gráficos, busque outliers e inconsistencias.
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Regla #5
• Haga las cosas razonablemente simples• Comience el análisis con modelos simples• Es el camino natural del progreso en la
inferencia.• Es más fácil detectar problemas en modelos
simples y esto es importante en el desarrollo del trabajo.
• No elija el método para impresionar al lector.
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Regla #6
• Use el test de “trauma interocular”
• Los resultados empíricos suelen ser enormes cantidades de estimaciones, formas funcionales, set de datos.
• Mire cuidadosamente el output hasta que la respuesta le “pegue” entre los ojos.
• Intente comunicar el resultado a otros en términos simples e intuitivos.
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Regla #7
• Comprenda los costos y beneficios del Data Mining
• El data mining puede ser un grave error
• Pero también puede ser importante en el análisis.
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Regla #8
• Prepárese para hacer concesiones
• Existe una brecha entre los detalles de una aplicación y la teoría.
• Esto requiere hacer concesiones o relajar exigencias, utilizar sustitutos, proxies, ignorar problemas muestrales, etc.
• Nunca hay “problemas standard” (hay soluciones “standard”)
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Regla #9
• No confunda significancia estadística con magnitud relevante
• En análisis de cross section con grandes cantidades de datos los Std. Errors suelen ser pequeños.
• Coeficientes de magnitud trivial pueden ser tremendamente significativos.
• No olvide chequear la significación económica (efecto tratamiento)
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Regla #10
• Reporte algún análisis de sensibilidad
• Discuta cómo afecta a sus resultados un cambio de especificación
• O un cambio del conjunto de datos o de período muestral o de variables explicativas.