Escribe: Juan Carlos Salinas Morris
Tal como expuse en un artículo pasado en Voz Actual, si bien las investigaciones económicas permiten enriquecer el campo del conocimiento para así tomar mejores decisiones, en ciertos casos estos estudios resultan ser divertidos, ya sea por su simplicidad, ocurrencia o excentricidad. En mi camino hacia el conocimiento económico (?) encontré a un premio nobel con complejo de sacerdote, y a otro investigador que finalmente descubrió la relación que menos te imaginas: la historia e instituciones de un país están reflejadas en su Curva de Phillips (?). A continuación, estos casos atípicos. ¡Que no te lo cuenten!
Tal como expuse en un artículo pasado en Voz Actual, si bien las investigaciones económicas permiten enriquecer el campo del conocimiento para así tomar mejores decisiones, en ciertos casos estos estudios resultan ser divertidos, ya sea por su simplicidad, ocurrencia o excentricidad. En mi camino hacia el conocimiento económico (?) encontré a un premio nobel con complejo de sacerdote, y a otro investigador que finalmente descubrió la relación que menos te imaginas: la historia e instituciones de un país están reflejadas en su Curva de Phillips (?). A continuación, estos casos atípicos. ¡Que no te lo cuenten!
Esta extraña inquietud surgió de
la mente de nada más y nada menos que James Heckman, Premio Nobel de economía
junto a Daniel McFadden en el año 2000, por sus trabajos pioneros en
econometría y microeconomía (#SesgoDeSelección #MetriaII). Al parecer, la posibilidad
que Dios no esté feliz con nosotros por no rezar no lo dejaba conciliar el
sueño (?), por lo que decidió realizar esta investigación (#Broma #Travesura
#NickyJam).
En su estudio, utilizó data
disponible de la encuesta de la National
Opinion Research Center (NORC). Definió “Y” como la actitud de Dios hacia
la humanidad en una escala de cero a uno, la cual es una variable inobservable.
De modo similar, definió “X” como la
intensidad de la oración de la población, definida entre cero y uno. La función
de distribución de esta última variable (“X”) se puede obtener a partir de la
base de datos de NORC, cuyas observaciones fueron estimadas por el padre
Greeley (1972).
¿Qué hacer si no conoces la
variable “Y”? La respuesta es sumamente sencilla. Primero, asumamos por acto de fe (?) que la función de densidad (probabilidad) condicional
de “X” dado “Y” es una forma exponencial
que depende de ambas variables multiplicadas (XY):
Luego, a partir de derivaciones
sumamente complicadas realizadas por Singh en 1977 (para los bravos, la
derivación al final), la esperanza (o promedio) de la variable “Y” dado “X” depende
exclusivamente de la función de densidad de “X”, f(X), y su primera derivada,
f’(X):
¿Qué significa lo anterior? simplemente que, en promedio, la actitud de Dios hacia el individuo X=x (eso significa E(YlX=x)) está en función a la intensidad de la oración de este individuo (f(x) y f'(x)). Lo que queremos saber es si Dios tendrá una buena o mala actitud con este individuo, es decir, el valor de E(YlX=x).
Así, luego de arduas estimaciones
empíricas a través de complicadas herramientas econométricas (?), se concluye
algo sumamente importante:
- Poca oración no es buena, y puede llevar las cosas peor. Cuando los niveles de intensidad de la oración de los individuos (x) es inferior a 0.8 (relativamente intenso), la actitud de Dios hacia el individuo (y) es, de alguna manera, perjudicial (negativa). Cabe resaltar que, según este estudio, si no rezas (x=0), la actitud de Dios hacia ti no será perjudicial (positiva).
- Mucha oración ayuda un montón. Cuando los niveles de intensidad de la oración de los individuos (x) es superior a 0.8, la actitud de Dios hacia el individuo (y) es positiva.
Ambos resultados se reflejan en la siguiente tabla (primera y segunda columnas), y en el gráfico de la tabla:
 |
| Al parecer, Dios no siempre estará con nosotros (?). |
 |
| Si E(Y) es negativo, la cosa va mal. |
Finalmente, Heckman resalta que,
si bien existen variables “Y” inobservables, este método de análisis es útil
siempre que se conozca o se asuma una función de probabilidad. Sugiere realizar
estudios empíricos en distintas áreas de la economía, como estimar el efecto
del ingreso sobre la felicidad, o el efecto de la desigualdad sobre la
democracia (?). ¿Y tú, qué opinas? Por favor, no se lo tomen muy personal. Un poco de humor no hace daño a nadie, está claro que Heckman troleó
esta teoría estadística a partir del acto de fe #TrolleadoPorNobel #OtraRaza #Travieso. Si deseas saber más acerca
de este estudio, consulta la siguiente dirección web: http://ftp.iza.org/dp3636.pdf.
La Curva de Phillips de Japón es… como Japón
Además del religioso, tenemos al
curioso. O tal vez, al que tiene mucho tiempo libre. Sea cual fuere la razón,
Gregor Smith (PhD) profesor de la Universidad Canadiense de Queen, descubrió
que la Curva de Phillips de Japón luce como Japón. Sí, geográficamente
hablando.
Antes que nada, ¿qué es la Curva
de Phillips? Es la relación que existe entre la inflación (eje “Y”) y el
desempleo (eje “X”). Por lo general, la relación entre ambas variables suele
tener pendiente negativa: mayores presiones inflacionarias generadas por una
mayor nivel de gasto, eleva la producción, la mano de obra, y reduce el
desempleo (#MomentoCultural).
Smith utilizó data mensual desde
enero de 1980 a agosto de 2005 de la tasa de crecimiento de 12 meses del índice
de precios al consumidor (IPC) japonés (“Y”), y de la tasa de desempleo mensual
(“X”).
 |
| Claramente, es Japón (?). |
Como menciona Smith, alguien
alguna vez dijo que la historia e instituciones de un país están reflejadas en
su Curva de Phillips (?). Al graficar estos puntos, y multiplicando el desempleo por el negativo (-1), Smith obtuvo la figura anterior. Menciona que
se puede observar claramente las islas de Hokkaido y Honshu, aunque sin embargo
es difícil de identificar por separado las islas del sur Kyushu y Shikoku (?).
Además, la península de Noto-Hanto es evidente para el norte del extremo sur de
la isla principal de Honsu. Si no conoces la distribución de las cuatro
principales islas de Japón, el siguiente gráfico te ayudará:
 |
| Ahora sí está más claro. |
¿Le encuentras el parecido? Ahora,
como mencioné al inicio, la forma típica de una Curva de Phillips es de
pendiente negativa. Lo que ocurre es que esta forma típica se mantiene
exclusivamente en el corto plazo, y su precisión se desvanece conforme pasa el
tiempo. Específicamente, la Curva de Phillips de largo plazo tiende a ser
vertical. Regresando al fenómeno particular de Japón, lo mismo se pudo observar en los casos de
países como Indonesia, Italia, Canadá, Alemania, entre otros. Esto llevó a
Peter Goodman, reconocido reportero y periodista, a elaborar un ensayo sobre la relación entre la forma geográfica
del país y su Curva de Phillips. Si deseas saber más acerca del caso nipón,
consulta la siguiente dirección web: http://qed.econ.queensu.ca/working_papers/papers/qed_wp_1083.pdf.
¡Espero
les haya gustado!
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Verdad, lo olvidaba. A
continuación, lo prometido: la magia detrás del acto de fe.
No sé si sigues ahí leyendo
y recuerdas líneas arriba que se asumió una forma funcional para la función de
probabilidad conjunta de “X” e “Y” específica (exponencial), y que, gracias a
ello, se pudo definir la esperanza de “Y” dado “X” en función únicamente a la función
de probabilidad de “X”, la cual se obtenía de los datos. La explicación se
encuentra en el siguiente extracto del estudio elaborado por Singh (1977):
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