Teoria e Índices de Desenvolvimento

Comecei a ler agora alguma bibliografia sobre indicadores de desenvolvimento, em particular esses indicadores compostos, tais como o IFDM da FIRJAN e o ISDM da FGV-SP. Ambos os índices, que tentam medir o desenvolvimento em nível municipal, tem problemas. A FEE também tem seu IDESE, que tampouco é isento de críticas. Mesmo o IDH, o mais famoso de todos, não passa incólume.

Para tudo isso, recebi a indicação desse livro, o Handbook on Construction Composite Indicators. O material não é tão novo, mas muito útil para aqueles que têm buscado entender indicadores compostos de todo o tipo, inclusive os de desenvolvimento. Agradeço ao Manoel pela indicação. As sentenças-chave do livro talvez sejam essas duas:

"What is badly defined is likely to be badly measured" (p. 22)

"The process should be ideally based on what is desirable to measure and not on which indicators are available" (p. 22)

Esse é o problema da construção de indicadores: como é possível ser teoricamente consistente com os indicadores disponíveis. Vale a pena ler a crítica do Flávio Comim ao IFDM, embora eu ainda o considere mais claro que o ISDM.

Comentários

Anaximandros disse…

oi, falta-nos, em geral, um bom curso de teoria da medida e como resolver o problema dos pesos endógenos dos itens que entram no índice, além dos pontos que apontastes. Todos não são problemas triviais e de solução fácil e/ou amigável. abraço, s.

10 de janeiro de 2013 às 10:58

Postagens mais visitadas deste blog

Lutero e os camponeses

São raros os momentos que discorro sobre teologia neste blog. Mas eventualmente acontece, até porque preciso fazer jus ao subtítulo dele. É comum, na minha condição declarada de cristão luterano, que eu sempre seja questionado sobre as diferenças da teologia luterana em relação às outras confissões. Outra coisa sempre mencionada é o episódio histórico do massacre dos camponeses no século XVI, sancionado por escritos de Lutero. O segundo assunto merece alguma menção. Para quem não sabe (e eu nem devo esconder isso), Lutero escreveu que os camponeses, que na época estavam fazendo uma revolta bastante conturbada, deveriam ser impedidos de praticarem tais atos contrários à ordem - inclusive por meio de violência. Lutero não mediu palavras ao dizer isso, o que deu a justificativa para a violenta supressão da revolta que ocorreu subsequentemente. O objetivo deste post não é inocentar Lutero do sangue derramado sobre o qual ele, de fato, teve grande responsabilidade. Nem vou negar que Lutero

Endogeneidade

O treinamento dos economistas em métodos quantitativos aplicados é ainda pouco desenvolvido na maioria dos cursos de economia que existem por aí. É verdade que isto tem melhorado, até porque não é mais possível acompanhar a literatura internacional sem ter conhecimento razoável de técnicas econométricas. Talvez alguns leitores deste blog ouçam falar muito em endogeneidade ou variáveis endógenas, principalmente no que se refere a modelos econométricos. Se pensamos em modelos de crescimento endógeno, o "endógeno" significa que a variável que causa o crescimento é determinada dentro do contexto do modelo. Mas em econometria, embora não seja muito diferente do que eu disse na frase anterior, endogeneidade se refere a "qualquer situação onde uma variável expicativa é correlacionada com o erro" (Wooldridge, 2011, p. 54, tradução livre). Baseando-me em um único trecho do livro do Wooldridge (Econometric Analysis of Cross-Section and Panel Data, 2 ed, 2011, p. 54-55)

Exogeneidade em séries de tempo

Mais um texto de quem tem prova de econometria na segunda-feira. Quem não é economista não deve de forma alguma ler esse texto. Não digam que eu não avisei. Quando falamos de exogeneidade na econometria clássica, estamos falando da chamada exogeneidade "estrita", que nada mais consiste no fato de uma variável x não ser correlacionada com qualquer erro. Nas séries de tempo, no entanto, trabalha-se com três tipos de exogeneidade, dependendo do fim proposto. Na busca de resultados em inferência estatística (modos de estimar parâmetros e formulação de testes de hipótese), utiliza-se, em séries de tempo, o conceito de exogeneidade fraca. Para isso, precisamos 'fatorar a função de distribuição em duas partes: distribuição condicional e distribuição marginal . Define-se que uma variável é fracamente exógena em relação aos parâmetros de interesse se, e somente se, houver um certo tipo de reparametrização e atender duas condições: a variável de interesse precisa ser função de apen

Thomas H. Kang

Pesquisar este blog