martes, 12 de enero de 2016

Econ 101: Análisis de regresión

Un repaso sobre el análisis de regresión
Amy Gallo - Harvard Business Review




Usted probablemente ya sabe que siempre que sea posible usted debe hacer decisiones basadas en datos en el trabajo. Pero ¿sabe usted cómo analizar todos los datos disponibles para usted? La buena noticia es que usted probablemente no tiene que hacer el cálculo de números por usted mismo (¡aleluya!) Pero sí es necesario para comprender e interpretar correctamente el análisis creado por sus colegas. Uno de los tipos más importantes de análisis de datos es de regresión.

Para entender mejor este método y cómo las empresas utilizan, hablé con Tom Redman, autor de Data Driven: Beneficiándose de su activo más importante de negocios. También asesora a las organizaciones en sus datos y programas de calidad de datos.

¿Qué es el análisis de regresión?

Redman ofrece este escenario de ejemplo: Supongamos que usted es un gerente de ventas de tratar de predecir los números del mes que viene. Ustedes saben que decenas, tal vez incluso cientos de factores desde el clima a la promoción de la competencia a los rumores de un modelo nuevo y mejorado pueden afectar el número. Tal vez la gente en su organización, incluso tienen una teoría sobre lo que va a tener el mayor efecto en las ventas. "Créeme. El más lluvia que tenemos, más nos venden. "" Seis semanas después de la promoción de la competencia, salto de ventas. "

El análisis de regresión es una forma de clasificar matemáticamente cuál de estas variables tiene de hecho un impacto. Responde a las preguntas: ¿Qué factores son más importantes? ¿Qué podemos ignorar? ¿Cómo interactúan los factores entre sí? Y, quizás lo más importante, cómo ciertas somos acerca de todos estos factores?

En el análisis de regresión, estos factores se denominan variables. Usted tiene su variable dependiente - el principal factor que usted está tratando de comprender o predecir. En el ejemplo de Redman anterior, la variable dependiente es ventas mensuales. Y entonces usted tiene sus variables independientes - los factores de sospecha tiene un impacto sobre la variable dependiente.


¿Como funciona?

Con el fin de llevar a cabo un análisis de regresión, que se reúnen los datos sobre las variables en cuestión. (Recordatorio: es probable que no tiene que hacerlo usted mismo, pero es útil para que usted entienda el proceso utiliza su colega analista de datos.) Usted toma todas sus cifras de ventas mensuales para, por ejemplo, los últimos tres años y todos los datos de las variables independientes que están interesados ​​en. Así que, en este caso, digamos que usted descubre la precipitación mensual promedio de los últimos tres años también. Luego se trazan toda esa información en un gráfico que tiene este aspecto:


El eje y es la cantidad de ventas (la variable dependiente, lo que le interesa, es siempre en el eje y) y el eje x es la precipitación total. Cada punto azul representa datos-how de un mes de mucho llovió ese mes y el número de ventas que hizo ese mismo mes.



Echando un vistazo a estos datos, es probable que note que las ventas son mayores en los días cuando llueve mucho. Eso es interesante saber, pero por cuánto? Si llueve 3 pulgadas, ¿sabe cuánto va a vender? ¿Qué pasa si llueve 4 pulgadas?

Ahora imagine trazar una línea a través de la tabla de arriba, uno que corre más o menos por la mitad de todos los puntos de datos. Esta línea le ayudará a responder, con cierto grado de certeza, la cantidad normalmente usted vende cuando llueve una cierta cantidad.





Esto se llama la línea de regresión y se dibuja (utilizando un programa estadístico como SPSS o STATA o Excel) para mostrar la línea que mejor se ajusta a los datos. En otras palabras, explica Redman, "La línea roja es la mejor explicación de la relación entre la variable independiente y la variable dependiente."

Además de trazar la línea, su programa de estadísticas también da salida a una fórmula que explica la pendiente de la línea y se ve algo como esto:


Ignorar el término de error, por ahora. Se refiere al hecho de que la regresión no es perfectamente preciso. Sólo se centran en el modelo:


Lo que esta fórmula le está diciendo es que si no hay una "x", entonces Y = 200. Por lo tanto, históricamente, cuando no llovió en absoluto, usted hizo un promedio de 200 ventas y usted puede esperar para hacer lo mismo en el futuro suponiendo que otras variables permanecen igual. Y en el pasado, por cada pulgada adicional de lluvia, que hizo un promedio de cinco ventas más. "Por cada incremento que x sube uno, y sube por cinco", dice Redman.

Ahora volvamos al término de error. Usted puede tener la tentación de decir que la lluvia tiene un gran impacto en las ventas si por cada pulgada usted consigue cinco más ventas, pero si esta variable es digno de su atención dependerá del término de error. Una línea de regresión siempre tiene un término de error, ya que, en la vida real, las variables independientes no son predictores perfectas de las variables dependientes. En lugar de la línea es una estimación basada en los datos disponibles. Así que el término de error le indica cómo seguro de que puede ser de la fórmula. Cuanto más grande es, menos seguro de que la línea de regresión.

El ejemplo anterior utiliza una única variable para predecir el factor de interés - en este caso de lluvia para predecir las ventas. Normalmente se inicia un análisis de regresión con ganas de entender el impacto de varias variables independientes. Así que se podría incluir no sólo la lluvia, sino también datos sobre la promoción de la competencia. "Sigue haciendo esto hasta que el término de error es muy pequeño", dice Redman. "Estás tratando de obtener la línea que mejor se adapte a tus datos." Si bien puede haber peligros de tratar de incluir demasiadas variables en un análisis de regresión, los analistas expertos pueden minimizar esos riesgos. Y teniendo en cuenta el impacto de varias variables a la vez es una de las mayores ventajas de regresión.

¿Cómo las empresas lo utilizan?

El análisis de regresión es el "go-to método en el análisis", dice Redman. Y las compañías inteligentes usan para tomar decisiones acerca de todo tipo de temas de negocios. "Como administradores, queremos averiguar cómo podemos impactar las ventas o retención de los empleados o la contratación de la mejor gente. Nos ayuda a averiguar qué podemos hacer ".

La mayoría de las empresas utilizan el análisis de regresión para explicar un fenómeno que quieren entender (por ejemplo, ¿por qué las llamadas de servicio al cliente caer el mes pasado?); predecir las cosas en el futuro (por ejemplo, lo que se verá como las ventas en los próximos seis meses?); o para decidir qué hacer (por ejemplo, debemos ir con esta promoción o uno diferente?).

Una nota sobre "correlación no es causalidad"

Cuando se trabaja con el análisis de regresión o cualquier otro análisis que trata de explicar el impacto de un factor sobre otro, es necesario recordar el adagio importante: La correlación no es causalidad. Esto es crítica y he aquí por qué: Es fácil decir que hay una correlación entre la lluvia y las ventas mensuales. La regresión muestra que efectivamente están relacionados. Pero es una cosa totalmente diferente que decir que la lluvia hizo que las ventas. A menos que usted está vendiendo paraguas, podría ser difícil probar que existe una causa y efecto.

A veces factores están correlacionados que son tan obviamente no conectado por causa y efecto, pero más a menudo en los negocios, que no es tan obvio. Cuando usted ve una correlación de un análisis de regresión, no se puede hacer suposiciones, dice Redman. En cambio, "Tienes que salir y ver lo que está sucediendo en el mundo real. ¿Cuál es el mecanismo físico que está causando la relación? "Salir un observar los consumidores la compra de su producto en la lluvia, hablar con ellos, y saber, lo que realmente está causando ellos para hacer la compra. "Mucha gente salte este paso y creo que es porque son perezosos. El objetivo no es averiguar lo que está pasando en los datos, sino que averiguar es lo que está pasando en el mundo. Tienes que salir y golpear el pavimento ", dice.

Redman escribió sobre su propio experimento y análisis para tratar de bajar de peso y la conexión entre su viaje y el aumento de peso. Se dio cuenta de que cuando viajó, comía más y ejerce menos. Así fue su aumento de peso causado por los viajes? No necesariamente. "Fue agradable para cuantificar lo que estaba pasando pero el viaje no es la causa. Puede estar relacionado ", dice, pero no es como si su ser en la carretera poner esas libras de más adelante. Tenía que entender más acerca de lo que estaba sucediendo durante sus viajes. "A menudo estoy en nuevos entornos así que tal vez me estoy comiendo más porque estoy nervioso?" Tenía que mirar más de cerca la correlación. Y este es su consejo para los administradores. Utilice los datos para guiar más experimentos, no hacer conclusiones acerca de causa y efecto.

¿Qué errores personas hacen cuando se trabaja con el análisis de regresión?

Como consumidor de análisis de regresión, hay varias cosas que hay que tener en cuenta.

En primer lugar, no le digas a tu analista de datos para salir y averiguar lo que está afectando a las ventas. "La forma en la mayoría de los análisis se descontrolan es el gerente no se ha reducido el foco en lo que él o ella está buscando", dice Redman. Es su trabajo para identificar los factores que usted sospecha que está teniendo un impacto y pregúntele a su analista que mirar esos. "Si le dices a un científico de datos para ir en una expedición de pesca, o para decirle algo que no sabes, entonces te mereces lo que te dan, que es malo análisis", dice. En otras palabras, no pedir a sus analistas a mirar todas las variables que posiblemente puede tener en sus manos a la vez. Si lo haces, es probable encontrar relaciones que en realidad no existen. Es el mismo principio que lanzar una moneda: lo hacen suficientes veces, que finalmente va a pensar que se ve algo interesante, como un montón de cabezas de todos en una fila.

También hay que tener en cuenta si está o no se puede hacer nada acerca de la variable independiente que está considerando. No se puede cambiar la cantidad de lluvia así que ¿cómo de importante es entender eso? "No podemos hacer nada sobre el tiempo o la promoción de nuestro competidor pero podemos afectar nuestras propias promociones o agregar características, por ejemplo", dice Redman. Siempre pregúntese qué va a hacer con los datos. ¿Qué medidas va a tomar? ¿Qué decisiones va a hacer?

En segundo lugar, "los análisis son muy sensibles a los malos datos" así que tenga cuidado acerca de los datos que recopila y cómo se recoge, y saber si se puede confiar en ella. "Todos los datos no tiene que ser correcta o perfecta", explica Redman pero tenga en cuenta lo que va a hacer con el análisis. Si las decisiones que va a hacer como resultado no tienen un enorme impacto en su negocio, entonces está bien si los datos son "tipo de fugas." Sin embargo, "si usted está tratando de decidir si se debe construir 8 o 10 de algo y cada uno cuesta $ 1 millón para construir, entonces es un asunto muy grande ", dice. La tabla a continuación explica cómo pensar sobre si se debe actuar sobre los datos.



Redman dice que algunos gerentes que son nuevos en el análisis de regresión comprensión cometen el error de ignorar el término de error. Esto es peligroso porque están haciendo la relación entre algo más seguro de lo que es. "A menudo los resultados escupir de un ordenador y gerentes piensan, 'Eso está muy bien, vamos a utilizar esta en el futuro.'" Pero recuerde que los resultados son siempre incierto. Como Redman señala: "Si la regresión explica el 90% de la relación, eso es genial. Pero si se explica el 10%, y actuar como si fuera del 90%, eso no es bueno. "El punto de análisis es cuantificar la certeza de que algo va a suceder. "No te está diciendo cómo la lluvia influirá en sus ventas, sino que le está diciendo la probabilidad de que la lluvia puede influir en sus ventas."

El último error que Redman advierte contra está dejando de datos sustituyen a su intuición.

"Siempre tienes que poner tu intuición en la parte superior de los datos", explica. Pregúntate a ti mismo si los resultados encajan con su comprensión de la situación. Y si ves algo que no tiene sentido preguntarse si los datos estaba en lo cierto o si de hecho existe un término de error grande. Redman sugiere usted mira a los gerentes con más experiencia o otros análisis si usted está recibiendo algo que no tiene sentido. Y, dice, no te olvides de mirar más allá de los números a lo que está sucediendo fuera de su oficina: "Hay que emparejar cualquier análisis con el estudio del mundo real. Los mejores científicos - y gerentes - miran tanto ".

viernes, 1 de enero de 2016

La economía de la organización del hogar

La economía de los ordenados
Meses después de su publicación, el libro del gurú japonés en organización de la casa Marie Kondo acerca de sacarse de encima lo que estorba ha alcanzado interés máximo. La ciencia del comportamiento puede explicar la apelación.


Natsuno Ichigo / Cortesía Pingüino Random House

BOURREE LAM - The Atlantic

"En este libro, he resumido cómo poner su espacio con el fin de una manera que va a cambiar su vida para siempre."

Esta es la primera frase ambiciosa de manifiesto más vendido de Marie Kondo, The Life-Changing Magic of Tidying Up, esta frase suena fiel a su filosofía. A diferencia de la mayoría de los libros de autoayuda, no hay palabras extrañas, sin complacencia, la falta de gestos de "guiño guiño" se lee como una declaración auténtica atractivo.

Aunque el libro de Kondo fue publicado en Inglés en octubre del año pasado, una búsqueda en Google Trends todavía pone interés en ella cerca de un máximo histórico. (Una búsqueda de su nombre en japonés produce un resultado similar, aunque su libro fue publicado originalmente en 2010.) Si las búsquedas de Google son una indicación, el interés en poner en orden también está en su punto más alto, y algunos de este interés debe atribuirse al aumento de método que de Kondo es aferrarse a sólo los elementos que "traen alegría". A raíz de la purga, Kondo proporciona instrucciones claras sobre cómo almacenar todas sus pertenencias de una manera que los hace fácilmente accesible y difícil de desastre. Un buen número de periodistas juran por sus métodos y referencias efusivas de "Cambió mi vida" abundan. Durante AMA de Kondo en Reddit, una superfan le preguntó cómo enseñar su método a los niños menores de 10 años.

En la introducción de su libro (y varias veces a lo largo del libro), Kondo cuantifica el poder de su consejo, ella estima que ella ayudó a sus clientes (un grupo que no incluía sus innumerables lectores) a disponer de no menos de un millón de artículos. Este número es asombroso, pero un elemento clave de la argumentación de Kondo es que casi nadie es consciente de la cantidad de artículos que él o ella posee. La mayoría ni siquiera se daría cuenta si algunos de esos elementos se han ido, argumenta, pero el problema es que tirar las cosas y poner sus pertenencias en el lugar correcto requiere saltando a través de algunos aros psicológicos.

¿Por qué la gente tiene tantos problemas tirar cosas? Resulta que la respuesta está en cabeza de la gente. Yendo por el consejo de Kondo y la mayor parte de su libro es la discusión sobre los límites inducida con la ansiedad de la toma de decisiones humana. Viendo como toda una rama de estudios de economía exactamente eso, no es de extrañar que los economistas tienen un interés particular en su consejo. Columnista del Financial Times Tim Harford de acuerdo en que los métodos de Kondo no sólo intuitiva, pero que obliga a los economistas son. Harford dice que el desorden que se acumula en los apartamentos es un producto de errores cognitivos de las personas.

En mi lectura y la práctica de la homónima "Método KonMari," me encontré con que Kondo toca implícitamente en algunos importantes conceptos de economía conductual y sesgos cognitivos que nos impiden ser ordenado. Ella toma fuertes posiciones contra estos hábitos mentales irracionales que nos gobiernan. En otras palabras, creo que la razón Kondo-manía continúa es porque ella en realidad ha dado con algunas buenas soluciones para hacer frente a estas falacias mentales generalizados.


Por ejemplo, Kondo ataca acertadamente lo que se llama la falacia costo hundido. El término "costo hundido" se aplica a los pagos (de tiempo o dinero) que ya han ocurrido y por lo tanto no se puede recuperar. El dinero se ha gastado, una inversión se ha hecho, y hace que la gente irracional porque parece un desperdicio no usar algo que uno ha vertido recursos en. La irracionalidad de esta idea es que la gente ignora si un elemento de su propiedad sigue siendo útil para ellos, y si realmente vamos a usar o revenden. En mis esfuerzos poner en orden, me parece que la falacia costo hundido golpea más fuerte para los nuevos artículos, porque los elementos no utilizados conservan más valor en la reventa. El consejo de Kondo es deshacerse de ellos, y su fe en mantener sólo las cosas que "nos traen alegría" aborda el concepto económico de costo de oportunidad: El peaje mental y física de mantener un artículo inusitado alrededor es mayor que tirarla a la basura.

Harford, el columnista del Financial Times, encontró que el método KonMari abordó otros conceptos económicos, tales como el sesgo del statu-quo y los rendimientos decrecientes. Él escribe: "sesgo Statu quo significa que la mayor parte de su materia permanece porque no se puede pensar en una buena razón para deshacerse de él. Kondo convierte las cosas. Para ella, la situación actual es que cada elemento es el propietario será echado fuera a menos que usted puede pensar en una razón de peso por la que debe permanecer. "Me di cuenta de que este nuevo status quo era particularmente útil para descartar el papel, es decir, porque yo no podía encontrar una razón de peso para colgar en todas las declaraciones de mi tarjeta de crédito. Llegaron en el correo, y yo les mantienen sólo porque eso es lo que siempre hice. El método de Kondo establece un nuevo status quo: tirar hacia fuera. Mi novio y yo tomamos un paso más allá, la cancelación de nuestros estados de cuenta impresos para las tarjetas de crédito y las empresas de servicios públicos.


Me pareció un poco más difícil de poner cautela de Kondo de los rendimientos decrecientes, la idea de que cuanto más se tiene de algo, menos valiosa cada elemento sucesivo es-en práctica. Tal vez fue porque éste se aplica a la mayoría de los los artículos que tengo el tiempo más difícil tirar: la ropa. Método de poner todos de Kondo lo-item-se-ser evaluada-en el suelo no sólo me abrumado, pero también me hizo ansioso. Me recordó que las razones que tengo tanta ropa son que en primer lugar, quiero estar preparado en caso de que no tengo tiempo para lavar la ropa en una semana, y en segundo lugar que el placer neurológica de moda barata es muy atemorizante y real. A causa de mi preocupación de lavandería, la idea de tener tres pares de pantalones de trabajo negro idénticos parece pragmático para mí. (Hay otra filosofía de la simplicidad, la de Matilda Kahl, que recomienda el uso de la misma cosa a trabajar todos los días.) Pude ver los rendimientos decrecientes de tener 20 Camisetas, por lo que descartan los que no encajan.

Otro punto importante que nos protege de Kondo es la locura de la predicción: La gente hace sistemáticamente terribles conjeturas sobre el futuro. Así que en lugar, la gente debe centrarse en el presente, y en poner en orden, esto se manifiesta en la forma de uso de las valoraciones actuales de todas las pertenencias de uno. Las personas se equivocan cuando piensan que unos vaqueros volverá a encajar de nuevo, Kondo está argumentando. También se equivocan cuando piensan que van a leer ese libro de nuevo. Estas predicciones optimistas mantienen a la gente de deshacerse de cosas que no necesitan.

miércoles, 30 de diciembre de 2015

Econ 101: El modelo de Solow-Swan

Dinámica en el modelo de crecimiento de Solow-Swan




Otra demostración Mathematica: éste visualiza la estática comparativa, así como la dinámica de ajuste resultantes de un cambio de parámetro en el modelo de crecimiento de Solow-Swan.



Tomé clases macro avanzada profesor de Sorger sobre el crecimiento y las teorías del ciclo económico el pasado semestre, así que me di cuenta de que algunos libros de texto (como Barro / Sala-i-Martin) no muestran el proceso de ajuste del capital, la producción per cápita, consumo, etc. yo creo que ayuda a la intuición de visualizar estas variables, y por eso he creado esta demostración.

Puede descargar el cuaderno de Mathematica (necesitarás ya sea Mathematica o el reproductor gratuito de Mathematica para verlo), o mirar la versión en línea aquí. (Desafortunadamente Wolfram cambió la demo lo que sólo un gráfico que es visible a la vez.)

martes, 29 de diciembre de 2015

Piketty en cuatro párrafos

El "Capital" de Thomas Piketty, resumido en cuatro apartados
The Economist




Es el libro de economía de tomar al mundo por sorpresa. "El capital en el siglo XXI", escrito por el economista francés Thomas Piketty, se publicó en Francia el año pasado y en Inglés en marzo de este año. La versión en Inglés se convirtió rápidamente en un bestseller improbable, y ha provocado un debate amplio y lleno de energía en el libro objeto: las perspectivas de la desigualdad global. Algunos reconozco que anuncia o puede en sí causar un cambio pronunciado en el foco de la política económica, hacia cuestiones distributivas. Este periódico ha saludado Sr. Piketty como "el Marx moderna" (Karl, que es). Pero, ¿qué se trata todo esto?

"El Capital" se basa en más de una década de investigación del Sr. Piketty y un puñado de otros economistas, que detalla los cambios históricos en la concentración del ingreso y la riqueza. Esta pila de datos permite Sr. Piketty esbozar la evolución de la desigualdad desde el comienzo de la revolución industrial. En los siglos 18 y 19 la sociedad europea occidental era muy desigual. La riqueza privada empequeñecido ingreso nacional y se concentró en manos de las familias ricas que se sentaban encima de una estructura de clases relativamente rígido. Este sistema se mantuvo incluso cuando la industrialización contribuyó poco a poco aumento de los salarios para los trabajadores. Sólo el caos de la primera y segunda guerras mundiales y la Gran Depresión interrumpieron este patrón. Los altos impuestos, la inflación, las quiebras, y el crecimiento de los extensos estados de bienestar causadas riqueza para reducir de manera espectacular, y marcó el comienzo de un período en el que tanto los ingresos y la riqueza se distribuyeron en forma relativamente igualitaria. Pero los choques de principios del siglo 20 se han desvanecido y la riqueza es ahora reafirmarse. En muchas de las medidas, el Sr. Piketty reconoce la importancia de la riqueza en las economías modernas se está acercando a los niveles vistos por última vez antes de la primera guerra mundial.

A partir de esta historia, el Sr. Piketty deriva una gran teoría del capital y la desigualdad. Como regla general, la riqueza crece más rápido que la producción económica, explica, un concepto que capta en la expresión r> g (donde r es la tasa de retorno a la riqueza y g es la tasa de crecimiento económico). En igualdad de condiciones, el crecimiento económico más rápido disminuirá la importancia de la riqueza en una sociedad, mientras que el crecimiento más lento de lo aumentará (y el cambio demográfico que retarda el crecimiento global hará que más capital dominante). Pero no hay fuerzas naturales que empujan contra la concentración constante de la riqueza. Sólo una explosión de crecimiento rápido (del progreso tecnológico o de aumento de la población) o la intervención del gobierno puede contar para mantener las economías de regresar al "capitalismo patrimonial" que preocupaba a Karl Marx. Sr. Piketty cierra el libro recomendando que los gobiernos intervengan ahora, mediante la adopción de un impuesto global a la riqueza, para evitar la desigualdad alza contribuyendo a la inestabilidad económica o política en el camino.

El libro ha atraído como era de esperar un montón de críticas. Algunos se preguntan si el Sr. Piketty tiene razón para pensar el futuro se parecerá al pasado. Teoría sostiene que debe ser cada vez más difícil obtener un buen retorno de la riqueza más hay de ella. Y hoy en día súper-ricos vienen sobre todo por su riqueza a través del trabajo, en lugar de a través de la herencia. Otros sostienen que las recomendaciones de política del Sr. Piketty son ideológicamente más que impulsado económicamente y podría hacer más daño que bien. Pero muchos de los escépticos, sin embargo, tienen palabras amables para las contribuciones del libro, en términos de datos y análisis. Sea o no el Sr. Piketty tiene éxito en el cambio de la política, habrá influido en la manera miles de lectores y un montón de economistas piensan sobre estos temas.

lunes, 28 de diciembre de 2015

Econ 101: El modelo de islas de Lucas

El modelo de islas de Lucas 


Wikipedia

El modelo de islas de Lucas es un modelo económico de la relación entre la oferta monetaria y de precios y cambios de salida en una economía simplificada utilizando las expectativas racionales. El modelo fue formulado por Robert Lucas en el documento "Expectations and the Neutrality of Money" sobre el comercio de dos "mercados separados físicamente".

El modelo contiene un grupo de N islas, con un individuo en cada uno. Cada individuo produce alguna cantidad Y, que se puede comprar por cierta cantidad de dinero M. Las personas utilizan el dinero de un número determinado de veces para comprar una cierta cantidad de bienes que costó un precio determinado. En la teoría cuantitativa del dinero, esto se expresa como MV = PY, donde los tiempos de la oferta monetaria de velocidad es igual a la de los precios de salida.

Lucas introdujo entonces la variación en el nivel de precios. Esto puede ocurrir a través de los cambios en el nivel de precios locales de las islas individuales debido al aumento o disminución de la demanda (es decir, las preferencias asimétricas, z) oa través de procesos estocásticos (aleatoriedad) que no se pueden predecir (e). Sin embargo, el habitante de la isla sólo se observa el cambio de precio nominal, no los cambios en los precios de los componentes. Esencialmente, todos los precios pueden estar aumentando, en cuyo caso el isleño quiere producir la misma, ya que su ingreso real es el mismo, que se muestra por (e). O el precio de su producto va en aumento y que otros no lo son, que es z, en cuyo caso se quiere aumentar la oferta debido a un precio más alto. El isleño desea responder a z pero no al correo, pero ya que él solo puede ver el cambio de precio total p, (p = z + e) ​​que comete errores. Debido a esto, si se amplía la oferta de dinero, haciendo que la inflación general, que aumentará la producción a pesar de que no está recibiendo lo más alto de un precio como piensa (confunde algunos de los precios como un aumento en z). Esto exhibe una relación curva de Phillips, ya que la inflación se relaciona positivamente con la producción (es decir, la inflación está negativamente relacionada con el desempleo). Sin embargo, y este es el punto, la existencia de una curva de Phillips de corto plazo no lo hace el banco central capaz de explotar esta relación de una manera sistemática. Aunque se espera que los agentes económicos para responder a los cambios en el nivel de precios, el banco central no es capaz de controlar la economía real. Desde pueden ocurrir cambios erráticos en el entorno macroeconómico (interpretado como ruidos blancos) y los agentes se supone que son totalmente racional, el control de la economía real (el desempleo y la producción) sólo es posible a través de las sorpresas (o, en otras palabras, acciones inesperadas de política monetaria) que, sin embargo, no puede ser sistemática. [1]



El giro es que debido a las expectativas racionales incluidas en el modelo, el isleño no es engañado por la inflación a largo plazo, ya que incorpora esto en sus predicciones y correcta identifica esto como pi (inflación tendencial de largo plazo) y no z. Esta es esencialmente la política de Ineficacia Proposición. Esto significa, en el largo plazo, la inflación no puede inducir aumentos en la producción, lo que significa que la curva de Phillips es vertical.

Una consecuencia importante de la islas modelo de Lucas es que requiere que distingamos entre los cambios previstos y no previstos en la política monetaria. Si se anticipan cambios en la política monetaria y los cambios resultantes en la inflación, entonces los isleños no son engañados por los cambios de precios que se observan. En consecuencia, no van a ajustar la producción y la neutralidad del dinero se produce incluso en el corto plazo. Con los cambios imprevistos en la inflación, los isleños se enfrentan al problema de la información imperfecta y se ajustará la producción. Por lo tanto, la política monetaria puede influir en la producción únicamente mientras se sorprende individuos y las empresas en una economía.




Referencias


  1. Galbács, Peter (2015). "Monetary Policy in the New Classical Framework". The Theory of New Classical Macroeconomics. A Positive Critique. Heidelberg/New York/Dordrecht/London: Springer. pp. 149–219. ISBN 978-3-319-17578-2.
  2. Barro (1978). "Unanticipated money growth, output and the price level". Journal of Political Economy 86: 549–80. doi:10.1086/260699.
  3. Ellison, Martin. "University of Warwick: Lecture notes in Monetary Economics, Chapter 3" (PDF).
  4. Galbács, Peter (2015). The Theory of New Classical Macroeconomics. A Positive Critique. Heidelberg/New York/Dordrecht/London: Springer. ISBN 978-3-319-17578-2.
  5. Lucas, R. E., Jr. (1972). "Expectations and the Neutrality of Money". Journal of Economic Theory 4 (2): 103–124. doi:10.1016/0022-0531(72)90142-1.
  6. Lucas (1973). "Some International Evidence on Output-Inflation Trade-offs". American Economic Review 63: 326–334.
  7. Lucas (1975). "An Equilibrium Model of the Business Cycle". Journal of Political Economy 83: 1113–1144. doi:10.1086/260386.

domingo, 27 de diciembre de 2015

No hay relación entre la agricultura y el crecimiento de la población



No hay relación entre la introducción de la agricultura y el crecimiento de la población humana
Anthropology.net


Publicado por Kambiz Kamrani en Arqueología, Blog ≈ Dejar un comentarioRevolución Tagsagricultural, Arqueología
Actualmente, el crecimiento de la población humana es de aproximadamente 1% por año. Prehistoria de crecimiento de la población humana, desde el principio del final de la Edad de Hielo fue sólo 0,04% anual hasta hace unos 200 años, cuando una serie de factores dio lugar a mayores tasas de crecimiento, como la medicina moderna. Se nos ha enseñado que la revolución agrícola aumentó crecimiento de la población, en cierta medida ... Hasta ahora.

Las poblaciones humanas prehistóricas de cazadores-recolectores en una región de América del Norte, entre el día moderno Colorado y Wyoming, crecieron al mismo ritmo que las sociedades agrícolas en Europa, según un nuevo análisis de radiocarbono. El estudio utilizó fogones de carbón como un simbolismo de la actividad humana. Para los seres humanos en la región que ahora es Wyoming y Colorado entre hace 6.000 y 13.000 años ... Las personas que se alimentaban de animales y plantas para sobrevivir; el análisis mostró una tasa de largo plazo de crecimiento anual del 0,041 por ciento, en consonancia con el crecimiento que tuvo lugar en toda América del Norte. En comparación, durante el mismo período, las sociedades europeas cultivaban o la transición a la agricultura, sin embargo, la tasa de crecimiento se produjo esencialmente el mismo.


Estudiantes de la Universidad de Wyoming  excavan un refugio de piedra prehistórica en las montañas grandes del claxon de Wyoming norteño durante el verano de 2015. Las Chimeneas excavado en sitios como esto proporcionó muchas de las fechas de radiocarbono para nuevas investigaciones que muestran que los cazadores-recolectores de la región que es ahora Wyoming y Colorado crecieron al mismo ritmo que las sociedades agrícolas en Europa. Crédito: UW Foto Leer más en: http://phys.org/news/2015-12-growth-farming-non-farming-prehistoric-people.html#jCp

Estas conclusiones desafían la opinión generalizada de que el advenimiento de la agricultura hace 10.000-12.000 años acelerado crecimiento de la población humana. Los investigadores escriben,

"La introducción de la agricultura no puede estar directamente relacionado con un aumento en la tasa anual a largo plazo de crecimiento de la población ... Esta similitud en las tasas de crecimiento sugiere que los humanos prehistóricos adaptarse eficazmente a su entorno de tal manera que la presión ambiental específica de la región no era el mecanismo de regulación primaria a largo plazo el crecimiento de la población ".
En cambio, los factores que controlan el crecimiento de la población a largo plazo durante ese período probablemente eran de naturaleza global, como el cambio climático o factores biológicos que afectan a todos los seres humanos, como la enfermedad.

sábado, 26 de diciembre de 2015

Exceso de producción vitivinícola

Preocupa a las cooperativas el excedente de producción de vino



Post: MENDOZA POST

Otra vez sopa: en el sector vitivinícola preocupa el excedente de vino. Por lo pronto, desde la Asociación de Cooperativas Vitivinícolas (Acovi) sostienen que se necesita eliminar unos 20 millones de litros, según publica hoy diario El Cronista Comercial, que a su vez destaca que esta sobreoferta “provoca una caída en los precios, que afecta sobre todo a los pequeños productores”.

El dato surgió de un encuentro con periodistas en Mendoza, donde Carlos Iannizzotto, gerente de Acovi, destacó sus expectativas con el nuevo gobierno.

"Estamos muy esperanzados en que esta situación se revierta lo antes posible porque esta crisis ha sido muy larga y muy dura. Esperamos con muy buenas expectativas la aplicación de políticas sin trabas ni obstáculos que alienten la rentabilidad pero que, sobre todo, estén apoyadas en las organizaciones", dijo Iannizzotto, siempre según El Cronista.


El vino, otra vez motivo de discusión

El problema del vino excedente no es nuevo y afecta con creces a los productores primarios, que ven estancados sus precios en un contexto de inflación. Referentes de Acovi se reunieron con el ministro de Agricultura, Ricardo Buryaile, y con Enrique Vaquié, ministro de Economía, Infraestructura y Energía de Cornejo.

Hablaron sobre la eliminación de los ROE, de la necesidad de aplicar a los balances un ajuste por inflación y de reducir la demora en la devolución del IVA. También les preocupa la disminución del crédito para cosecha, pretenden mejoras en la lucha antigranizo, entre otros temas.

jueves, 24 de diciembre de 2015

Universidad gratuita en Chile

El Congreso chileno aprueba la gratuidad en las universidades
La medida ha sido impulsada por el Gobierno de Bachelet como pilar contra la desigualdad
ROCÍO MONTES Santiago de Chile - El País



Michelle Bachelet en un acto oficial. / EFE

Más de cuatro años después de que los estudiantes de Chile salieran a las calles en demanda de una educación pública gratuita y de calidad, el Congreso aprobó este miércoles la ley que permitirá que cerca de 200.000 universitarios no paguen por sus estudios a partir del próximo curso, que comienza en marzo de 2016. La medida fue impulsada por el Gobierno de Michelle Bachelet, que llegó a La Monedad con la gratuidad como pilar esencial contra la desigualdad.

“Dimos un paso importante que hasta hace poco era impensable y parecía imposible de realizar. Este 2016 miles de jóvenes podrán estudiar gratis”, indicó la mandataria. “Hemos cumplido con las palabras que le dimos a las familias y a los estudiantes. No ha sido fácil y, sin embargo, ha prevalecido la sensatez”.

La histórica medida beneficiará en una primera etapa a 178.104 estudiantes, lo que corresponde a un 27,5% de todos los universitarios del país. Se trata de un proceso paulatino que culminará en 2020 con la gratuidad universal de la educación superior, según los compromisos asumidos por el actual Ejecutivo. Cuando finalice el mandato de Bachelet, en marzo de 2018, el 70% de los estudiantes más vulnerables podrán estudiar sin pagar.

El debate en el Parlamento ha sido complejo y el Ejecutivo debió negociar con la oposición hasta última hora del miércoles, cuando los congresistas aprobaron la legislación. Pese a que la medida rompe con el modelo de enseñanza vigente en Chile en los últimos 35 años, regido por las leyes del mercado, finalmente fue aprobada por un amplio espectro del mapa político chileno. “A pesar de los intentos de la derecha por torpedear el avance de la gratuidad, ganamos una ?batalla importante”, escribió en Twitter la diputada comunista Camila Vallejo, exlíder del movimiento estudiantil, ahora parte del oficialismo.

La ley que garantiza la universidad gratuita se aprobó cuatro días antes de que los jóvenes conozcan sus resultados en las pruebas de selección universitaria, el próximo domingo 27, y comience el periodo de postulaciones. La norma beneficiará a los estudiantes inscritos en alguna de las 25 universidades que pertenecen al Consejo de Rectores (CRUCH), que agrupa a las 16 universidades estatales y a las nueve privadas de mayor tradición en el país.

Además de las universidades, los jóvenes estudian en institutos profesionales y centros de formación técnica, todos manejados por entidades privadas. En estos centros están inscritos los sectores más desposeídos de la población. Aunque la ley no contempla la gratuidad para estas instituciones, el Gobierno financiará a los estudiantes de 14 planteles técnicos a través de las becas Milenio.

Elevado endeudamiento

Las universidades chilenas tienen unas de las tasas más altas del mundo si se compara con el poder adquisitivo de la población y el principal canal de financiación es de origen privado: proviene de las propias familias. Los niveles de endeudamiento son muy altos, la calidad de la educación no está garantizada y, finalmente, el sacrificio no se expresa en el mercado laboral.

Hasta ahora, ninguna universidad en Chile era gratuita. El Estado financiaba directamente un porcentaje bastante bajo del presupuesto de las instituciones de educación superior, incluso en las universidades de su propiedad. “Tenían que financiarse como si fueran privadas”, señala el rector de la Universidad de Chile, Ennio Vivaldi. El fisco utilizaba más bien una fórmula indirecta: entregaba recursos a través de becas y créditos a los estudiantes, independientemente del lugar donde estudiaban. Uno de los métodos más usados era el Crédito con Aval del Estado (CAE), que finalmente es un préstamo bancario.

Los ñoquis en el Estado sería entre 5/7% de la planta

Ñoquis en el Estado: hay 4 millones de empleados públicos, de los cuales entre el 5% y 7% serían "fantasma"
Distintos estudios de KPMG indican que cobran un promedio de 8000 pesos sin trabajar; según estimaciones, el gasto en sueldos ascendería a $20 mil millones anuales
Paula Urien - LA NACION


El Estado pagaría $20 mil millones anuales a unos 210.000 ñoquis

La definición en lunfardo de ñoqui, aquel que sólo cobra una vez por mes y que no trabaja, no tiene que ver con quienes se presentan al lugar de trabajo y hacen poco y nada sino con aquellos que directamente no trabajan pero tienen un sueldo estatal. "El Estado es la compañía número uno en contratación de personas con un escaso y deficiente control sobre ellas", dice Diego Bleger, socio a cargo de Forensic Services de KPMG.


Por qué y para qué existen estas contrataciones irregulares son preguntas que tienen múltiples respuestas. La más importante está relacionada con el financiamiento de la política. "Es un modo de obtener dinero público para hacer política. Por ejemplo, si se necesitan $ 5 millones por mes, se contrata a 500 personas con un sueldo de $ 10.000 por mes. Esas personas quizás ni se enteran", explica Bleger.

 "Según estimaciones hay 210 mil ñoquis en el Estado que le insumirían 20.160 millones anuales en concepto de salarios, sin contar aguinaldo y vacaciones"

Cuántos empleados hay en el Estado argentino es un número difícil de establecer porque no hay cifras oficiales y en los últimos meses se incorporaron de a miles a la planta permanente.

Según la Fundación de Investigaciones Económicas Latinoamericanas (FIEL), ese número trepó de 3.583.000 en 2012 a 3.995.000 este año. Cuando asumió Néstor Kirchner, en 2003, había 2.210.000 empleados públicos. Desde la Asociación de Trabajadores del Estado (ATE), hacen referencia a que existen tres millones de empleados públicos.

Tomando una cifra intermedia, existen 3,5 millones de empleados públicos en la actualidad. En base a estudios anteriores de KPMG, entre el 5% y el 7% del total de una planta son "empleados fantasma" que cobran un promedio de $ 8000 mensuales. Para llegar a este porcentaje, la firma realizó la técnica de entrecruzamiento de datos y la puesta en marcha de un 0800-ñoquis, con muy buena repercusión, ya que los empleados que sí trabajan ven con muy malos ojos a aquellos que cobran un sueldo sin concurrir a la oficina.

El 6%, de los 3,5 millones de empleados públicos serían entonces 210.000 personas que le insumen al Estado $ 20.160 millones anuales en concepto de salarios, sin contar aguinaldo y vacaciones. A modo de comparación, por la Asignación Universal por Hijo (AUH) el Estado pagó $ 24.196 millones al tercer trimestre de este año, según la Asociación Argentina de Presupuesto y Administración Financiera Pública (ASAP). El presupuesto inicial para 2015 fue de $ 24.818 millones, y luego se extendió a $ 30.818 millones.

Sin los ñoquis, entonces, podría aumentarse como mínimo un 50% el monto de la AUH, que hoy es de $ 837 por cada hijo para grupos familiares con ingresos de hasta $ 7500 mensuales y $ 2730 por hijo con discapacidad (la AUH disminuye montos a medida que los ingresos son superiores).

Andrés Ibarra, a cargo del ministerio de Gestión y Modernización, en diálogo con LA NACION dijo: "Encaramos un relevamiento área por área para corroborar la cantidad de empleados, su tipo de vinculación, de planta o contratos. Dentro de lo que es sólo la administración pública nacional, nos llama la atención que los contratos que se iniciaron en los últimos tres años son más de 20.000 sobre un total de contratados de 64.000. Vamos a revisar esos contratos para ver que correspondan a gente que efectivamente está trabajando en esa administración. Es un número que nos sorprende por su magnitud".

El funcionario aclara que hay 370.000 empleados en la administración pública nacional; más de 20.000 en los distintos organismos y 50.000 más de empresas públicas. Si se agregan los otros poderes se llega a unos 900.000 empleados, "pero queremos corroborar esta cifra", dice. No incluye empleados provinciales y municipales, aunque concuerda con FIEL en la cifra total.


Categorías de ñoquis

Existen favores políticos por los que se incorporan personas al Estado; los ñoquis militantes, quienes figuran en un determinado puesto pero se dedican sólo a la militancia; quienes contratan personas o parientes que en realidad trabajan en otros lugares, y se quedan, o no, con un porcentaje de su sueldo; fallecidos que siguen con recibo de sueldo mensual y que cobra otra persona; quienes tienen parte de enfermedad de manera permanente; y ñoquis por error, aquellos que ya no trabajan para el Estado o se jubilaron hace tiempo, pero que siguen con su sueldo porque nunca se los dio de baja, como prueba del inmenso desorden que existe a la hora de llevar las cuentas y registros públicos.

"Sucede, en algunos casos, que los empleados cambian de repartición pero cobran sueldo de ambas, la anterior y la actual", dice Raúl Saccani, Socio a cargo de Forensic & Dispute Services de Deloitte.

Durante los últimos días del gobierno saliente se pasaron a muchas personas a la planta permanente. Según un estudio de KPMG mundial, ante un cambio de gobierno hay que detectar a quienes nunca trabajaron y cobran un sueldo de manera rápida. De otra manera se esconden en el gran océano de empleados públicos. En este sentido, Bleger recomienda hacer auditorías en todos los niveles de la administración pública.

"Todos sabemos que existen los ñoquis, se trata de una de las formas de abuso de poder", agrega Carlos Rozen presidente de la Asociación Argentina de Ética y Compliance y socio de BDO. "Económicamente es rentable para el que da el trabajo y se queda con una parte, y para el beneficiario si es que llega a cobrar algo de ese sueldo. El que pierde es el Estado, que somos todos", añade.

Contratados

La preocupación de Hugo Godoy, secretario general de la Asociación de Trabajadores del Estado (ATE), es que no se confundan los ñoquis con los trabajadores del estado que están precarizados, unos 600.000 en total. "El 31 de diciembre vencen los contratos de 95.000 trabajadores contratados en el estado nacional y de 600.000 contando provincias y municipios. No se puede dejar a estos trabajadores en la calle. No queremos que se salga a la caza de ñoquis como una manera de justificar el despido de trabajadores. La conversación que debemos tener es cómo terminamos con la precariedad laboral en el Estado", dijo.

El representante de los trabajadores del estado afirma que "hay una costumbre ante los cambios de gobierno de despedir a los precarios para nombrar gente de sus propias filas".

El miércoles pasado, unos 3000 trabajadores legislativos realizaron una protesta fuera y dentro de la Cámara de Diputados en contra de la decisión de no reconocer recategorizaciones y el pase de personal a planta permanente dispuesta en los últimos seis meses, que cesó cuando las nuevas autoridades prometieron "rever" la medida. El anterior titular del cuerpo, Julián Domínguez, había pasado a planta permanente 600 trabajadores transitorios de distintas áreas.

"No se avizora un panorama sencillo para la flamante administración si tuviera la voluntad política de purgar ejemplos extremos como estos", dice Saccani. "Quizás pueda remover algunos, pero una acción más generalizada probablemente generará inquietud entre todos los trabajadores -incluso aquellos que genuina y honestamente se desenvuelven día a día- y en particular planteará algún nivel de conflictividad que deberá gestionarse de manera adecuada.

"Para que las revisiones puedan llevarse a cabo, se debe abordar el tema desde el punto de vista del Derecho Laboral y Penal, con un adecuado aseguramiento de las pruebas y respetando la dignidad de los trabajadores de buena fe."

Cómo trabajan los investigadores

"A la hora de detectar las potenciales irregularidades, primero se auditan las bases de datos en busca de indicios tales como aquellos empleados con datos coincidentes (domicilios, teléfonos, nombre, repartición), vinculaciones directas con empleados de otras dependencias, con sueldos registrados en múltiples reparticiones o cobrando horas extras de forma indebida, con empleo registrado tanto en el sector público como en el privado, o que no se toman vacaciones ni licencias, entre otros", dice Saccani.

La acumulación de indicios llevará a seleccionar los casos que deban ser analizados con más detenimiento, lo que usualmente incluye una revisión in situ, con entrevistas al empleado "y preservación de la evidencia que podría requerirse frente al eventual proceso de desvinculación".

martes, 22 de diciembre de 2015

Argentina apunta a un régimen para desacelerar los precios

Cómo es el sistema que prepara el Gobierno para bajar la inflación

Por: Carlos Arbía - Desde el Ministerio de Economía - Infobae
El ministro de Hacienda y Finanzas, Alfonso Prat-Gay, y el presidente del Banco Central, Federico Sturzenegger, avanzan en el diseño de un régimen que permita desacelerar la suba de los precios


El ministro de Hacienda, Alfonso Prat-Gay, y el presidente del BCRA, Federico Sturzenegger, trabajan en tandem para desacelerar la suba de los precios

Se trata de un sistema desindexatorio inspirado en el mecanismo que aplicó Chile a comienzos de los 90, durante la presidencia de Patricio Aylwin, en el gobierno de la "Concertación" y que sirvió para bajar la inflación del 30 al 12% anual, en un período difícil de la economía chilena. El mecanismo, que se mantiene vigente en el país vecino, consiste en determinar una "Unidad de Fomento", similar a la unidad de cuenta que utiliza Chile para actualizar los precios de la economía.

En su primer discurso el 14 de diciembre, el titular del BCRA destacó que la UF "es un instrumento que permitirá que olvidemos al dólar como instrumento de ahorro, que posee un valor mucho más incierto y con un acotado potencial de contribución a la economía, y que el ahorro de los argentinos sea convertido en créditos productivos e hipotecarios".

La unidad de fomento (UF) es una unidad de cuenta reajustable de acuerdo con las metas de inflación, cuya finalidad original era la revalorización de los ahorros de acuerdo con las variaciones de la inflación, pero luego se extendió al sistema crediticio, y hasta para la actualización del valor de los contratos y de los honorarios.

EL GOBIERNO QUIERE REPLICAR EL MODELO CHILENO PARA DESACELERAR LA INFLACIÓN

Acuerdo Económico Social

La instrumentación de la UF en la Argentina, de acuerdo a lo que pudo saber Infobae, constituiría uno de los principales puntos de un Acuerdo Económico - Social con una mesa tripartita con el Gobierno, empresarios y sindicatos, para poder bajar la tasa de inflación.

Esta mesa se reuniría dos veces por año, como ocurre en Chile, y los aumentos salariales se pactarían sobre la base de la inflación esperada y no con la pasada.

El futuro acuerdo en el que trabajan Alfonso Prat-Gay y Federico Sturzenegger plantea un Banco Central independiente; el logro del equilibrio fiscal en cuatro años y una reforma impositiva basada en modificaciones al Impuesto a las Ganancias para los trabajadores.

LA UF POSIBILITÓ IMPULSAR EL CRÉDITO PARA LA VIVIENDA

En ese aspecto el presidente del BCRA destaca que con ese sistema "sólo en créditos hipotecarios, Chile tiene, en términos del PBI, una vez y media el sistema financiero argentino, por lo tanto un mecanismo de estas características le permitirá a los bancos captar dinero, cuyo valor real estará preservado para el depositante".