[ABE-L] Fw: Causalidade X Correlacao

[Julio Stern]

Caro Pedro:
Grato pela refereincia:

>>> Pedro Morettin (2017). Econometria Financeira, Capítulo 10.

Esta eh uma boa referencia, sempre correta, mas ao mesmo tempo didatica e facil de entender.


Caro Hedibert:
Grato pela referencia:

>>> Michael Murray, “A Drunk and Her Dog: An Illustration of Cointegration and Error Correction,” American Statistician, 48, no. 1 (1994): 37–39.

Este eh um paper escrito exatamente no espirito que eu queria, infelizmente, nao exatamente sobre o problema que eu queria... Mas eh este tipo de coisa que eu preciso para dialogar meu publico alvo.


Canhao para matar mosca:
A turma do FBST / e-valor tem seus canhoes  para teste de cointegracao, vide:

>>> Marcio Alves Diniz, Carlos Alberto de Braganca Pereira, Julio Michael Stern (2020).  Cointegration and Unit Root Tests: A Fully Bayesian Approach.  Entropy, 22, 9, 968. <https://www.ime.usp.br/~jmstern/wp-content/uploads/2020/10/Din20.Ent.pdf>  doi:10.3390/e22090968<https://www.mdpi.com/1099-4300/22/9/968>

Da para usar este canhao para "explicar" um monte de coisas interessantes na area, so que a explicacaco eh totalmente intragavel para quem ja nao entende de antemao muita coisa de estatistica... Neste sentido, nao resolve o problema que tenho que resolver :-)

Faltam mais artigos sobre o assunto escritos como o artigo do Murray...

Grato a todos que me responderam, inclusive com copia do Livro do Vigen.
Tudo de bom,
---Julio Stern


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From: Pedro Alberto Morettin <pam em ime.usp.br>
Sent: Friday, March 5, 2021 3:56 PM
To: Julio Stern <jmstern em hotmail.com>
Cc: abe em lists.ime.usp.br <abe em lists.ime.usp.br>
Subject: Re: [ABE-L] Fw: Causalidade X Correlacao

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<mailto: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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