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Universidad del CEMA 1

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?


Recomendaciones generales

Importante:

• Se debe plantear una pregunta interesante o relevante

• Que además:

• Pueda ser respondida dadas las restricciones (tiempo-datos-métodos disponibles)


Etapas

• Definir el tema y Hacer una pregunta relevante

• Revisar la literatura

• Formular Hipótesis contrastables

• Elegir método econométrico

• Conseguir los Datos

• Estimación


Definir el tema y Hacer una pregunta relevante


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.


2

• 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.


3

• 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.


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.


Estructura

• Introducción• Marco conceptual (no necesariamente un

modelo formal)• Metodología y datos• Resultados• Conclusiones• Anexos - Apéndices• Referencias


Redacción

• Hacer un outline del trabajo

• Poner por escrito las ideas

• Hacer un índice: completar las secciones con las ideas principales a desarrollar


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!


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.


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.


Metodología

• Describir:• El modelo o forma funcional elegida

• Método de estimación

• Justificar brevemente.


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.


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.


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”


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.


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.

•


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

•


Regla #4

• Inspeccione los datos

• Sea escéptico sobre los datos.

• Haga estadísticas descriptivas, gráficos, busque outliers e inconsistencias.


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.


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.


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.


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”)


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)


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.

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