[ABE-L] Fw: Causalidade X Correlacao

Pedro Alberto Morettin pam em ime.usp.br
Sex Mar 5 12:56:50 -03 2021


Julio,

v. não precisa olhar esses artigos; veja meu livro de Econometria
Financeira, Capítulo 10, é mais fácil. As séries que v.
mostrou são (quase) todas não estacionárias. O que Granger e Newbold (1974)
mostraram é que, considerando
duas séries não estacionárias completamente não correlacionadas, a
regressão de uma sobre a outra produz produz uma correlação
aparentemente significativa. Daí a necessidade de se desenvolver técnicas
(cointegração) para analisar séries não estacionárias integradas
(essas são tais que tomando-se uma ou mais diferenças tornam-se
estacionárias).

Abs,

Pedro

Em sex., 5 de mar. de 2021 às 10:03, Julio Stern <jmstern em hotmail.com>
escreveu:

>
>
> Caros Redistas
>
> Conversando com colegas de outras areas sobre a diferenca entre
> Causalidade e Correlacao, principalmente no contexto de vacinas,
> tratamentos medicos para Covid, etc. acabei conhecendo o livro:
>
>
> >>>  Tyler Vigen (2015).  Spurious Correlations.  Hachette Books.
>
>
> que tem gráficos fantasticos, com series temporais totalmente desconexas
> que exibem altíssima correlacao.
>
> Nao tenho o livro, mas alguns graficos podem ser vistos em
>
>
> >>> https://www.tylervigen.com/spurious-correlations
>
> >>> https://tylervigen.com/discover
>
>
>
> Comecei a fazer umas continhas rapidas sobre a probabilidade,  p , de
> obter, em duas series temporais, x(t) e y(t) , com dez pontos de
> abscissa  t={1,2, ... 10}  e ordenada no intervalo  [0,1] , uma alta
> correlação, i.e.,
>
>
> p = Pr ( corr ( x(t) , y(t) )  >=  (1-alpha) ) , para  alpha= 0.1  ou
> 0.05  ou  0.01
>
>
> Assumindo nao haver estrutura alguma nas series  x(t)  e  y(t) , o
> resultado eh muito baixo.
>
> Mesmo considerando uma enorme biblioteca de graficos aleatorios, nao da...
>
>
>
> Parece ser necessario assumir "a priori" a existência de alguma "estrutura
> intrinseca de associacao" entre os pontos de cada uma das series temporais,
> por exemplo, alguma estrutura de auto-correlacao.
>
>
> Antes de sair por ai tentando reinventar a roda, melhor perguntar a quem
> sabe...
>
> Alguem ja deve ter pensado neste problema!  Alguma ideia de como
> modela-lo?
>
>
> Abraco a todos e tudo de bom,
>
> ---Julio Stern
>
>
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