Econometria é uma fraude

Grande boa parte dos modelos econométricos são inúteis. Vou elencar os motivos abaixo:

1) Em variáveis ​​econômicas uma única observação em 10.000, ou seja, um único dia em 40 anos, pode explicar a maior parte da "curtose", a medida padrão de momento finito de caudas pesadas.

2) Para o mercado de ações dos EUA, um único dia, o crash de 1987, determinou 80% da curtose para o período entre 1952 e 2008. O mesmo problema ocorre com juros, taxa câmbio, commodities e outras variáveis econômicas e financeiras.

3) O problema não é apenas que os dados tenham caudas pesadas, algo que as pessoas sabem,

mas que não é possível determinar "caudas pesadas" usando métodos padrões. Isso implica que as ferramentas usadas pelos economistas baseadas na norma L2, ou seja variáveis elevadas ao quadrado, como desvio-padrão, variância, correlação, regressão não têm validade científica. A variância dos quadrados é análogo ao quarto momento. Além disso, p-valor não tem validade com variáveis econômicas e financeiras.

4) Os resultados da maioria dos trabalhos em economia são baseados nesses métodos estatísticos padrões .Portanto, não é esperado que esses estudos sejam replicados, e eles efetivamente não o fazem. Além disso, essas ferramentas incentivam a tomada de riscos não desejados.

5) Aí você pode se perguntar porque muita gente (acadêmicos e economistas) continua a usar métodos econométricos? Econometria captura coisas comuns e mascara efeitos de ordem superior, que são mais importantes.  Como falências não são tão freqüentes,  eventos extremos não aparecem em dados, então o pesquisador acadêmico parece inteligente na maioria das vezes, enquanto estão na verdade fundamentalmente errados. 

6) A lei dos grandes números funciona bem devagar no mundo real, isso quando funciona.

7) A média da distribuição raramente corresponderá à média amostral, particularmente se

a distribuição tem assimetria;

8) Desvio-padrão e variância não podem ser usados em economia e finanças.

9) Beta, razão de Sharpe e outras métricas não são informativas.

10) Regressão Linear não funciona. O Teorema de Gauss-Markov falha, pois só é possível usá-lo quando a amostra é infinita. No mundo real, a amostra é finita. Ou seja, o mundo real é pré-assintótico.

Fonte: Nassim Nicholas Taleb. Errors, robustness, and the fourth quadrant. International

Journal of Forecasting, 25(4):744–759, 2009.