Oh, não! Meus coeficientes da regressão estão com os sinais errados! [PARTE 3]

Hoje falaremos brevemente sobre um exemplo escolhido com relação a problemas nos dados, que para a área contábil e financeira é muito comum!

Lembrando que a lista de post sobre esse tema está abaixo:

Parte 1: Introdução e Problemas com a Teoria [19/04/2016]

Parte 2: Erros de interpretação [21/04/2016]

Parte 3: Problemas nos dados [23/04/2016]

Parte 4: Problemas econométricos clássicos e conclusão [25/04/2016]

PROBLEMAS NOS DADOS

Problemas nos dados podem estar relacionados a dados ruins per se, erro de mensuração, definição incorreta dos dados, outliers etc.

Definição dos dados: esse é um dos exemplos clássicos da área de finanças. Kennedy citou uma pesquisa que analisou o efeito do tempo ruim no mercado de capitais, supondo que dias 100% nublados e com humidade acima de 70% fazem com que os investidores sejam mais propensos a vender as suas ações. Contudo, quando eles mudam a definição dessa dummy para 80% nublado e humidade entre 25 e 75%, o sinal muda para positivo. Isso mostra como o erro (intencional ou não) na definição da sua variável pode ser determinante para os seus resultados.

Neste mesmo exemplo os autores chamam a atenção para o problema do data mining, que pode me levar a encontrar o resultado que eu quiser, desde que eu saiba mexer nos meus dados, e também aponta para a importância de se fazer uma boa análise de sensibilidade, com metodologias e definições diferentes para as proxies escolhidas, de modo a confirmar os resultados.

Segunda-feira postarei a última parte desta série. Até lá!