Números

A economia chinesa não voltada para exportação cresceu 235 em junho. As exportações representam 35% da economia chinesa. As exportações cairam 20% em junho. A economia chinesa cresceu 8%.

Com estes números Vitaliy Katsenelson propõe um exercício de aritmética:

0.35 x (-20%) + 0.65 x (X%) = 8%.

Resolvendo, X = 23%.

Ou seja, a economia não voltada para exportação da China cresceu três vezes o valor do crescimento da economia. Duas opções: ou as estatísticas são mentirosas ou a base monetária cresceu muito, o que significa que a qualidade do crescimento é questionável.

Rir é o melhor remédio

Fonte: Aqui

Teste #112

Um contador foi contratado para avaliar uma lagoa em termos do seu potencial de pesca. O dono não sabia dizer quantos peixes tinha na lagoa e o valor da mesma depende desta avaliação. Para resolver este problema o contador precisou lançar a rede duas vezes.

Na primeira vez ele contou mil peixes. Depois de pescá-los, o contador marcou cada um deles com uma tinta especial, que não se dissolve em água, e os devolveu vivos para lagoa (nenhum peixe morreu com este procedimento).

Na segunda vez ele pescou mil peixes novamente. Destes peixes, vinte estavam pintados com a tinta especial. Quantos peixes existem na lagoa?

Adaptado de PAENZA, Adrián. Matemática ... Cadê você? Rio de Janeiro: Civilização Brasileira, 2009, p. 160-161

Resposta do Anterior: 19%, pois se a moeda não é viciada, 50% responderiam sim e somente 19% diriam a verdade.

Links

Significância estatística não é uma métrica, não mede a importância de uma relação

Finanças Públicas: A situação financeira da Califórnia

Uso estratégico da Contabilidade

Valor da educação na recessão

Links

Explicação sobre a crise de crédito

Como escrever um artigo

Por que os testes não paramétricos não são populares?]

Liquidez: diferentes significados

EBITDA Lucro Antes de Juros, Depreciação e Enrolação: Caso GE

Sobre a validade das Normas Internacionais para as PME

CVM coloca em audiência pública minuta de instrução sobre a obrigatoriedade de envio pelas companhias abertas das suas escriturações mercantis ao Sistema Público de Escrituração Digital – SPED


O seguro do patrimônio da Petrobras

Celular contribuiu para redução do consumo de cigarros

Você é bom em geografia? Então faça este teste

Rir é o melhor remédio

Adaptação livre (Clique na imagem para visualizar melhor)

Links

Dois links discutem sobre Copula, um termo na área da estatística (não, não é isto que você pensou!). Seria a aplicação do modelo em finanças o responsável pela crise? O primeiro texto diz que sim. O segundo link, do conhecido autor de estatística Wilmott, comenta o primeiro texto.

A fórmula que matou Wall Street: David Li, autor da função gaussiana de copula

A formula que matou Wall Street: Copula e culto, Segundo Wilmott

Causa ou Efeito

Um dos grandes problemas da ciência (em qualquer área) é determinar se uma correlação não representa uma relação espúria, como uma correlação elevada entre o lucro das empresas e a quantidade de sal na água da lagoa dos Patos.

Outra questão intrigante refere-se a relação de causa e efeito. O trecho a seguir é de um artigo publicado no Estado de São Paulo e discute a questão entre inteligência e longevidade.

(...) Faz dez anos que Ian Deary descobriu que crianças com QI mais alto vivem mais. É desagradável e politicamente incorreto acreditar que um teste simples, feito aos 10 anos, possa prever a longevidade de nossos filhos. Apesar das críticas, a observação foi confirmada. O problema é que, até agora, foi impossível descobrir a causa do fenômeno.
Para entender o problema, é preciso separar o que foi descoberto da maneira como a descoberta foi divulgada. Em 1998, Deary localizou um grupo de escoceses que havia sido avaliado por testes de QI em 1932. Ele descobriu que o grupo das crianças que havia obtido resultados melhores tinha mais representantes vivos quando comparado com os grupos que tinham obtido notas piores. A maneira simplista de descrever o resultado pode ser: pessoas inteligentes vivem mais.
(...) Atualmente existem quatro hipóteses para explicar a observação.
A primeira é que pessoas “inteligentes” levam vidas mais saudáveis, pois tomam decisões “corretas”, como evitar o fumo.
A segunda é que nossa sociedade valoriza a inteligência e crianças com QI alto tendem a ter uma educação melhor e, sendo mais bem remuneradas, têm melhores condições de vida.
A terceira é que um QI mais alto na infância demonstra que a criança sofreu menos nos anos anteriores e isso seria determinante para sua longevidade. Esse sofrimento na infância pode ter origens físicas ou sociais.
A quarta é que um QI mais alto na infância é conseqüência de corpo e cérebro com menos defeitos genéticos. Essas hipóteses estão sendo testadas e ainda não existem respostas. (...)

INTELIGÊNCIA E LONGEVIDADE (aqui também)
Fernando Reinach - Quinta-feira, 4 de Dezembro de 2008

Observe que é difícil afirmar se a inteligência determina a longevidade. Mas esta é uma típica discussão que a ciência precisa responder.

Links

Proposta de novas regras da SEC para evidenciação da contabilidade financeira para petróleo e gás natural

Sobre retornos dos ativos e as propriedades estatísticas dos modelos financeiros


Hospitais que se parecem com hotéis


Mercados Eficientes, mercado de futuros e terrorismo

Como mentir com Estatística

Este é o título de um conhecido livro que mostra como é possível engar o leitor com números e estatísticas. Na discussão sobre as montadoras, o governador de Michigan, Jennifer M Granholm, afirmou que o setor de automóveis nos EUA é responsável por 1 de cada 10 empregos naquele país. Ele completa afirmando que se esta indústria for a falência, existirá um severo efeito sobre a economia dos EUA. Temos aqui um exemplo simples de como mentir com a estatística, conforme destaca o NY Times (via J Perry, How Many Jobs Depend on the Big Three?)

Se as três grandes que estão em dificuldade possuem 48% do mercado, isto significa 1 de cada 22 empregos, não 1 de cada 10.

Números e Ciência

Café faz bem ou mal? Um estudo de 1998 encontrou que café reduz o risco de câncer. Mas em 2005 outro estudo encontrou o oposto. Onde está o problema? Segundo Andréas Von Bubnoff não é na ciência, mas nos cientistas. Em Numbers can lie Good today, but how about tomorrow (Los Angeles Times, 17 de setembro de 2007) algumas questão sobre o uso de números nas ciências são apresentadas.

Os problemas estão na incorreções dos estudos, estimada em metade do que é publicado. Em alguns estudos, as conclusões somente são possíveis se os testes estatísticos forem aleatórios, o que nem sempre é possível. Em outros casos, o tamanho e duração do estudo devem ser longo, que torna difícil de controlar as variáveis externas e isolar seus efeitos. (além disto, a pesquisa fica mais cara).

O texto faz as seguintes recomendações para não ser enganado com pesquisas:

a) Replicação – não mude o estilo de vida por causa de um estudo. Espere estudos que
repliquem os resultados
b) Tamanho do efeito – verifique se os efeitos apontados pelo estudo é coerente. Se uma pesquisa de medicina sugerir que comer um alimento pode reduzir o risco de câncer, veja a quantidade de alimento necessária para tal efeito
c) Veja se o estudo foi aleatório e controlou as variáveis
d) verifique a significância estatística do estudo. Geralmente é de 5%, mas este valor pode aumentado ou reduzido de acordo com o interesse da pesquisa.
e) tamanho do estudo – quanto maior melhor. Um estudo com somente 20 pessoas impede uma maior generalização
f) Estudo de longo prazo tende a produzir resultados mais confiáveis em termos de verificar os efeitos da pesquisa. Uma pesquisa de um ano pode ter produzido os resultados graças a correlações espúrias.
g) Consistência – resultados mais precisos fazem os estudos serem mais confiáveis. Um intervalo entre 45 e 55 é mais razoável que um intervalo entre 0 e 100
h) Onde foi publicado – pesquisas em jornais de qualidade podem ser mais confiáveis.

Clique aqui para ter acesso ao texto integral.

Crise

Nassim Taleb é um instigante crítico dos modelos econométricos e financeiros. Em 2006 fez a afirmação de que o apio a Fannie Mãe era igual a estar sentado sobre um barril de dinamite.

Sua obra recente, Black Swans, é sobre a existência de eventos improváveis e como os modelos deixam de lado (ou não sabem lidar) com os mesmos. O gráfico mostra um exemplo deste tipo de evento: o lucro líquido de 1000 instituições financeiras



Black Swans diz respeito a lenda de que todo cisne era branco. Isto foi uma verdade absoluta até a descoberta de espécies da cor negra.

Mais sobre Taleb, aqui

Links

1. Usando estatística para vencer no esporte (baseball e basquete)

2. Miller Brewing patrocina um blog que fala mal do concorrente (Anheuser-Busch)

3. Economia da felicidade

4. Custo da SOX diminuiu

5. Como cortar uma melância

6. Crise prejudica negócio de strip em Vegas

7. A questão dos produtos Giffen

8. Na Europa, criação de padrões éticos para as empresas

Links

1. Avaliação dos times de baseball, segundo a Forbes

2. Anomalia estatística permite supor que eleição russa teve fraude

3. Animais podem prever a morte pelo olfato

4. Diferença entre gráficos aritméticos e logaritmicos

5. Rio Amarelo, na China, e a Poluição (foto)

Modelos e Realidade

Eu começo minha aula a cada ano dizendo o seguinte: "Existem modelos. E a razão pela qual nós chamamos de modelos é que eles não são 100% verdadeiros. Se eles fossem, nos poderíamos chamá-los de realidade, não modelos. Eles são simplificações."

Aqui uma entrevista de Eugene Fama

Links

três reportagens da The Economist
1. A Tecnologia sendo usada no Varejo
2. evolutionary design e Evolutionary alghoritms
3. Mercado de armas

Nova crise?

No aniversário do Black Monday (a segunda-feira que representou a crise da bolsa de 1987), este endereço pergunta se é possível ocorrer novamente.

Se os retornos dos mercados estiverem distribuídos normalmente (ou seja, através da distribuição normal) a resposta seria não. Um queda de 22,6% no mercado norte-americano é um evento de 18 desvios ou uma vez dentro da história do universo.

O problema é que os retornos provavelmente não seguem uma distribuição normal. Já se comprovou que nos extremos a curva da distribuição dos retornos do mercado acionário é mais "gorda" que a curva normal. É o que os especialistas chamam de "fat tail".

R

Marcos F Silva é técnico de controle externo do TCE/RJ e fã do software R. Ele enviou um texto "Usando R na Análise de Relatórios do SIAFEM". É muito interessante pois o R é um software livre (ao contrário do SPSS e SAS, por exemplo). As dicas são interessantes e você pode conferir em http://marcosfs2006.googlepages.com

Links

1. Para quem gosta de esportes e estatística

2. Loja que vende lingerie para homens

Correlação espúria

Correlação espúria é o nome que se dá para a existência de relação estatística entre duas ou mais variáveis, mas sem significado teórico. Por este motivo é comum afirmar que a correlação não significa causação.

Uma notícia interessante aqui afirma que a melhor medida de correlação com o índice da bolsa de valores norte-americana (SP 500) é a produção de manteiga em Bangladesh. Este é um exemplo de correlação espúria.