Escribe tu primer paper de economía

Primero Rusia invade a Ucrania. Luego Europa y Estados Unidos (The West, como se le llama en los medios) imponen a Rusia las más fuertes sanciones económicas que hayamos visto, cortando a Rusia de SWIFT, la red de bancos más grande del mundo.

Estas sanciones resultaron en una caída de un tercio del valor del Rublo. Desde que se impusieron las sanciones a la fecha, esta moneda ha recuperado casi todo el valor que perdió. Esto lo ha logrado con maniobras muy astutas de su banco central y gracias a que Europa no puede dejar de consumir petróleo ruso. Alrededor del 15% de la energía que produce Alemania para su consumo viene de gas Ruso.

A pesar de todo, tanto en Rusia como en Ucrania las criptomonedas han ganado mucho terreno. El presidente Zelensky de Ucrania ha firmado una ley que permitió regular las criptomonedas y estas han despuntado a partir de que la crisis comenzó. Este crecimiento se explica por la necesidad de estas regiones de resguardar y portar valor.

En el caso de Ucrania, la necesidad ha sido transformar sus valores en algo que puedan llevar fuera al escapar y que mantenga su valor a su llegada en Europa o cualquiera que fuera su destino. A pesar del nivel de volatilidad que tiene Bitcoin, es más práctico cargar con una wallet en tu celular que con un tabique de oro o algún otro mineral.

Del lado de Rusia, las criptomonedas han sido una forma de evadir las sanciones, ya que este es un activo que no puede ser sancionado y no puede ser censurado. Estados Unidos ha estado trabajando en una criptomoneda respaldada por su gobierno precisamente como una medida ante esta amenaza, pero no ha despegado mucho de este proyecto aún.

No se necesitan tantos

Para ser precisos, no es un número grande de personas en estos dos países quienes están recurriendo a las criptomonedas. Se trata de un pequeño sector especializado que conoce cómo crear una cartera y usarla, no es como si de repente las babuskas comenzaran a comprar el pan con Ethereum.

Pero este pequeño sector es suficientemente grande para que la tendencia sea notoria y afecte directamente a los precios de las monedas. Un recordatorio de lo sensible que puede llegar a ser este mercado.

La semana pasada Banxico subió la tasa de referencia en 50 puntos base a 6.5%. El anuncio se hizo no sin controversias este jueves, siguiendo el anuncio de la FED de la semana anterior, donde hizo lo propio con su tasa. Este anuncio era esperado, aunque tal vez lo sorprendente fue la magnitud del alza de esta tasa. Esto nos deja con la duda de cuáles serán los efectos de estas medidas en la economía.

¿Por qué se suben las tasas de interés?

La medida se ha tomado para poner el freno a la economía ante las expectativas de inflación causadas por las cadenas de suministro y el conflicto en Ucrania. La idea es que al subir la tasa de interés de referencia, los bancos tienen que subir sus propias tasas para mantener el mismo spread y esto se refleja en menor movimiento económico.

Imagina que eres un agricultor de maíz. Al subir las tasas de interés, tendrás menor probabilidad de comprar un tractor nuevo o tal vez tomarás un préstamo menor para comprar semillas. Tal vez pondrás más cuidado a los recursos limitados que tienes y pensarás en formas más eficientes de hacer lo mismo. Al consumir menos, el efecto neto debería ser una disminución general en los precios.

Recordemos que las tasas de interés son un mecanismo muy amplio que afecta a todos los sectores. Es como querer hacer una cirugía médica usando un machete: es imposible que muchas otras áreas queden afectadas, pero todo sea en nombre de mantener una relativa estabilidad de precios y no llegar a una espiral inflacionaria.

¿Va a subir mi hipoteca sí o no?

Revisa tu contrato. Lo más seguro es que tu tasa de interés sea fija, por lo que para ti la inflación es casi como si se te perdonara una parte de la deuda. Pero que suban las tasas de las hipotecas es aún un asunto un poco especulativo. Para tomar esa decisión definitivamente es necesario pensar que la inflación no cederá ante las medidas de los bancos centrales.

¿Por qué? Las tasas de una hipoteca son contratos a largo plazo, generalmente por alrededor de 20 años. Eso quiere decir que si un banco especula que las tasas volverán a bajar durante el periodo de 20 años, podría considerarlo en su balance a futuro y decidir mantener sus tasas relativamente baja, sacrificando una parte del spread presente para mantenerse competitivo.

Pero las perspectivas a futuro sobre la inflación se ven un tanto complicadas. Muchos de los problemas de logística aún no se han resuelto y el conflicto en Ucrania no hace más que agravarlos. Falta ver algunas señales para entender si esto seguirá a largo plazo.

Hay un área de la economía que no recibe mucha atención, ni hace muchos titulares en las noticias. Sin embargo está detrás de todo lo que hacemos y sin esta actividad literalmente nada se podría lograr: La economía del cuidado.

El problema de los cuidados

La premisa básica de la economía del cuidado es que todos necesitamos cuidados. Para todos es diferente la intensidad y el tipo de cuidados que requerimos durante el día, pero es algo inescapable. Lo más básico es el autocuidado: bañarnos, lavarnos los dientes, peinarnos y cuidar nuestra alimentación es parte importante de nuestra vida.

En ocasiones no nos damos cuenta, precisamente porque está en todas partes, pero sin los cuidados no podríamos de verdad hacer nada. Los seres humanos somos la especie animal que más tiempo requiere de cuidados antes de convertirnos en seres autónomos. Mientras un caballo se puede parar a los 30 minutos de nacido, los humanos requerimos meses para siquiera podernos desplazar, no se diga ser autosuficientes.

Una pregunta importante es ¿cómo solucionamos el problema de los cuidados? Esto depende mucho de las circunstancias, de quién requiere los cuidados y de los recursos disponibles que las personas tienen para cuidar.

Grupos prioritarios

Todos requerimos algún tipo de cuidado a lo largo de nuestras vidas, pero existen grupos cuya necesidad de cuidados es mayor y más intensiva. Un ejemplo claro son los niños menores de 5 años. Los niños desde que nacen requieren atención constante: necesitan ayuda para ser alimentados, vestido y protección. Otro ejemplo son los adultos mayores o personas con discapacidad.

Es muy difícil pensar en los cuidados porque no hay medidas únicas que sepamos que seguro servirán a solucionar el problema que cada persona tiene en esa área. Para algunes, el acceso a un centro de cuidados que provea el mercado es suficiente para solucionar su problema, mientras que para otres, el problema es mucho más complejo.

El problema

Como vimos en un post anterior, las mujeres fueron las más afectadas por la crisis que trajo el COVID y gran parte de la explicación de esto son los cuidados. En muchos hogares de occidente es tradición que las tareas de cuidado caigan exclusivamente o casi exclusivamente en las mujeres.

El resultado de esto ha sido un resultado poco óptimo en el que una parte importante del talento queda desaprovechado al ser relegado a las tareas del hogar. Mujeres que en otras circunstancias hubieran hecho una carrera brillante quedan a cargo del hogar.

Algunos países han notado este costo de oportunidad y puesto cartas en el asunto. Japón, por ejemplo, ha estado tratando de apostar más a la inclusión de la mujer en el mercado laboral para lograr salir del estancamiento en el que se encuentran desde hace años. Recordemos que Japón permanece siendo uno de los países más machistas en el planeta. Esperamos que esta apuesta pueda mostrar sus beneficios e impulse a más países a adoptar políticas con mayor equidad de género.

Como vimos, aún si nos negaramos a ver el problema desde el punto social, las implicaciones económicas son importantes. Pero si estamos abiertos a ver el problema humano que representan los cuidados, existen millones de personas que tienen necesidades de cuidado que no se llegan a satisfacer por el mercado o por el gobierno. En el mejor de los casos estas personas reciben cuidados en el hogar, con el costo de oportunidad que esto implica. En el peor de los casos, no logran recibir cuidados y empeoran su situación en el tiempo.

La implementación de una política integral de cuidados

En este documento, los autores realizan una propuesta para un sistema integral de cuidados a nivel municipal en Colima. El documento es sencillo, pero me dejó con la sensación de que los cuidados son de las cosas más complejas en el mundo. Y es que las necesidades de cada familia son muy diferentes y hay muchas variables y sutilezas que hacen que cada implementación sea necesariamente distinta.

El primer paso es identificar la demanda de cuidados en la zona. Lo que los autores hacen es identificar los grupos con necesidades de cuidados. En este caso, se consideran los niños menores de 5 años, adultos mayores y personas con discapacidad. Luego se identifican algunas soluciones que ya están usando esas familias para solucionar el problema de los cuidados en el hogar.

Estoy haciendo investigación sobre este tema como parte de un proyecto de desigualdades en el que me estoy enfocando. Estaré escribiendo más sobre ese tema conforme termine con el análisis. Espero que te sea interesante.

Nada en esta vida es tan certero como la muerte y los impuestos. Al menos eso indica un proverbio de ya hace bastantes siglos. Frases así hacen pensar que los impuestos no deberían tener nada que ver con la raza, pero hay que pensarlo dos veces. Después de todo, sólo en Estados Unidos, la familia blanca promedio tiene una riqueza 8 veces mayor que la de una familia afroamericana y la forma en la que las leyes se han creado (incuídas las leyes fiscales) generalmente perpetúan estas estructuras.

Todos los matrimonios felices son iguales

La novela de Anna Karenina comienza diciendo que "todas las familias felices son iguales, pero cada familia infeliz lo es de una manera particular". Si las leyes las hacen las familias felices (léase blancas en este contexto), entonces las otras diferentes formas de familia podrían estar en desventaja ante un cierto diseño institucional.

La Doctora Dorothy Brown, de la Universidad de Leyes Emory encontró en su investigación diversos ejemplos de cómo las leyes fiscales ayudan a las personas blancas a crear más riqueza por medio del pago de los impuestos. En un ejemplo, menciona que las leyes para obtener beneficios en los impuestos en un matrimonio están pensadas para familias en las que el hombre es el principal y casi único proveedor en el hogar, cosa que es común en los hogares blancos y muy poco común en las familias afroamericanas.

También la posibilidad de acceder a fondos de pensiones libres de impuestos en Estados Unidos dependen mucho de la pertenencia a la economía formal y el trabajo en lugares con estas prestaciones, a las que tienen históricamente más acceso las familias blancas que las afroamericanas.

Estos estudios no incluyen a las familias hispanas, pero no me sorprendería saber que también sufren de los mismos problemas. Los beneficios fiscales suelen darse con condiciones a la pertenencia a economía formal, que podrían tener buenas intenciones, pero acaban perpetuando estructuras institucionales racistas.

Naturalmente, esto no significa que sea a propósito. Simplemente son leyes que se han desarrollado en otros tiempos donde poblaciones diversas no tenían voz.

Si te gustan los datos, te va a encantar la econometría. Me gusta decir que la econometría es la ciencia de datos original (en realidad me lo robé de la página de Joshua Angrist de su libro Mastering Metrics). No es una exageración. La econometría es ciencia de datos antes de que esta fuera popular.

No es que la ciencia de datos sea un rebranding de la econometría, es que nacieron en diferentes épocas y con diferentes objetivos en mente. La econometría nació mucho tiempo antes de las computadoras personales, no se hable de la era de Big Data y los algoritmos de las redes sociales.

Orígenes de la econometría

La econometría nació en los años 1940 como una solución a la creciente necesidad de procesar datos macroeconómicos que se registraban en agencias estadísticas para gobiernos a nivel nacional. Estos registros incluyen estimaciones de precios e indicadores macroeconómicos cuyos registros se hacían de manera manual y en ocasiones se procesaban en ordenadores del tamaño de una habitación (creo que he vivido en departamentos mas pequeños que las computadoras de entonces).

El objetivo en aquel entonces era dar un poco de certidumbre ante situaciones complejas a un costo razonable. Cada registro de información costaba mucho de obtener y por lo tanto había que extraerle lo más posible de información.

¿De donde salió el nombre?

La palabra econometría viene de dos palabras griegas: oikonomía (administración o economía) y metron (medir). Esto implica que la palabra significa algo así como mediciones económicas. Pero la econometría no se trata sólo de medir. Una gran parte de la tarea del econometrista es darle sentido a la información que otras personas han tomado.

Existe una leyenda de que la palabra Econometrics se volvió popular después de que un mecanografista escribió "economic tricks" (trucos económicos) en lugar de "econometrics", algo que ha servido para alimentar la mala fama que en ocasiones tiene.

Econometría vs Ciencia de Datos

A partir de la entrada de los smartphones al mercado, los modelos de negocio de las empresas de mercadotecnia han cambiado en todo el mundo. Desde que muchos de nosotros tenemos una computadora en nuestros bolsillos todo el tiempo, la recolección de los datos de nuestra interacción con aplicaciones es constante. En la actualidad las grandes compañías guardan millones de puntos de datos diariamente y el Internet de las Cosas hace que todos los movimientos queden registrados.

Parecería que en un mundo con Big Data no hay espacio para la econometría, pero eso no es ver el panorama completo por dos razones: La econometría ha evolucionado y aún se siguen utilizando sus técnicas (o trucos) en las inferencias que se realizan en las grandes compañías de tecnología.

Por ejemplo, Twitter utiliza técnicas econométricas de inferencia causal para adivinar si un tweet va a ser relevante o no para los usuarios antes de tener toda la información. Son técnicas de inferencia causal usadas en ciencia de datos.

En la actualidad las palabras Big Data, Data Science, Machine Learning e Inteligencia Artificial se han vuelto un buzzword, una palabra que aunque llame mucho la atención, pierden sentido por su abuso.

De manera general, si quieres eliminar las últimas n columnas en tu base de datos, sólo tienes que usar el siguiente código.

df = df.iloc[:,:-n]

donde n podría ser 2 si quieres eliminar las últimas dos columnas de tu base de datos. Hagamos un ejemplo en el que creamos una base de datos con tres columnas y queremos eliminar la última.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'nombres':['Mario', 'Maria', 'Jose', 'Cipriano'], 'edades':[34,30,57,61], 'sexo':['H','M','M','H']})
print(df)
df = df.iloc[:,:-1]
df.head()

En la primera línea hemos creado un objeto de tipo Data Frame con Pandas a partir de un diccionario. La segunda línea sólo nos muestra este Data Frame y en el tercero eliminamos la última columna.

Nota que este código podría servir perfectamente para eliminar también las primeras columnas. El signo negativo nos sirve para recorrer los indicadores de las columnas hacia atrás.

Cuando me decidí a cambiar mi rumbo y dedicarme a la economía, uno de los temas que más me emocionaba y atemorizaba al mismo tiempo era la econometría. Me emocionaba porque sabía que se trata de una habilidad muy buscada en el mercado. Por fin aprendería a hacer algo útil, me decía a mi mismo.

También me daba algo de miedo porque no me consideraba muy bueno en matemáticas. Creo que esta es una barrera importante a vencer, sobre todo en latinoamérica, pero la recompensa de romper el miedo a las matemáticas es grande. Si tecleas "econometría" en LinkedIn hay pocos resultados, porque casi todos lo llaman Data Science, pero en Data Science el día de hoy aparecen más de 2 mil resultados sólo para México.

Y son trabajos por lo general bien pagados y muchos de ellos con la opción de ser remotos o híbridos. Al día de hoy yo no estoy buscando una posición de ese tipo, pero si puedo ayudar a mis alumnos a obtener las habilidades requeridas para entrar en ese tipo de posiciones, demostrar sus habilidades y comenzar a crear un portafolio que les ayude a crecer.

Presentando el taller de Econometría con Python

Eso está en el corazón de esta página y por eso he decidido comenzar con un taller de econometría con Python. Es un taller de dos fines de semanas intensivo donde se aprenden las bases para comenzar a hacer estudios prácticos con econometría usando uno de los lenguajes de más crecimiento en el mercado. Es posible comprar el curso directamente o registrarse gratis con tu suscripción Premium de esta página.

Este taller tiene todo lo que me hubiera gustado haber aprendido al iniciar mi carrera como economista. Las explicaciones se basan más en la intuición y en la interpretación con motivos prácticos, y menos en realizar operaciones matemáticas intimidantes.

Mi plan es seguir haciendo de este tipo de talleres de manera contínua, dirigido a las necesidades de las empresas, para ayudar profesionalmente a mis alumnos. Por eso mi recomendación es una suscripción a este boletín. Sólo con el material gratuito debería de generarse una muy buena intuición, pero el material premium y los talleres contínuos son lo más recomendable para convertirse en un master de la econometría.

Hagamos primero una función y después explicamos lo que hicimos.

def cuadrado(numero = 2):
	return numero ** 2

El comando para crear una función en Python es def. Lo que siga de esto es el nombre de la función, que debe de tener un paréntesis justo enfrente (y sin espacios antes).

Los argumentos de la función vienen entre paréntesis y son lo que esta usa para realizar la operación para la que la hemos creado. En el caso de nuestro ejemplo, la función pide como argumento un número, para mostrarnos como resultado el número al cuadrado. En Python no es necesario decirle qué tipo de objeto es el argumento (entero, booleano, cadena de texto, etc.) y es posible asignar un valor por defecto. En nuestro ejemplo, si llamamos la función cuadrado() así sin argumentos, esta nos regresará 4, porque asume que el argumento número es 2, pero esto puede ser cambiado.

Podrías crear una función sin la necesidad de argumentos dentro. Aunque suena un poco raro (¿por qué hacer que algo sea función de nada?) hay motivos prácticos para hacerlo. Por ejemplo, tal vez existen bloques de código que se repiten mucho y que quieres poder llamar a tu programa sin  hacerlo redundante.