En las ciencias sociales , especialmente en economía , un hecho estilizado es una presentación simplificada de un hallazgo empírico. [1] Los hechos estilizados son tendencias amplias que tienen como objetivo resumir los datos, ofreciendo verdades esenciales ignorando detalles individuales.
Un ejemplo destacado de un hecho estilizado es: "La educación aumenta significativamente los ingresos a lo largo de la vida". Otro hecho estilizado en economía es: "En las economías avanzadas, el crecimiento del PIB real fluctúa de manera recurrente pero irregular".
Sin embargo, un escrutinio detallado a menudo producirá contraejemplos. En el caso expuesto anteriormente, tener un doctorado puede reducir los ingresos de por vida, debido a los años de pérdida de ingresos que implica y porque muchos doctores ingresan en la academia en lugar de en campos mejor remunerados. Sin embargo, en términos generales, las personas con mayor educación tienden a ganar más, por lo que el ejemplo anterior es cierto en el sentido de un hecho estilizado.
Al describir lo que generalmente se considera el primer modelo macroeconométrico jamás desarrollado, Jan Tinbergen (1936) introduce el concepto de estilización de la siguiente manera: "Para obtener una visión clara, la estilización es indispensable. Los numerosos fenómenos deben agruparse de tal manera que la imagen se vuelve clara, pero sin perder sus rasgos característicos. Por supuesto, toda estilización es una empresa arriesgada. El arte del trabajo del economista social reside en esta estilización. Algunas estilizaciones han sido difíciles de manejar, otras han sido poco realistas. La alternativa es la esterilidad." [2]
El término "hechos estilizados" fue introducido por el economista Nicholas Kaldor en el contexto de un debate sobre la teoría del crecimiento económico en 1961, [3] ampliando los supuestos del modelo hechos en un artículo de 1957. [4] Al criticar los modelos neoclásicos de crecimiento económico de su época, Kaldor sostiene que la construcción de la teoría debe comenzar con un resumen de los hechos relevantes. Sin embargo, para abordar el problema de que "los hechos, tal como los registran los estadísticos, siempre están sujetos a numerosos inconvenientes y calificaciones, y por esa razón son incapaces de resumirse", [5] sugiere que los teóricos "deberían ser libres de comenzar con una visión estilizada de los hechos, es decir, concentrarse en tendencias amplias, ignorando los detalles individuales". [5] Con respecto a las tendencias generales que resultan de tal proceso, Kaldor acuña el término "hechos estilizados".
Los hechos estilizados se utilizan ampliamente en economía, en particular para motivar la construcción de un modelo y/o validarlo. Ejemplos son:
Ya en el artículo original, Kaldor utilizó sus hechos estilizados de crecimiento económico para argumentar a favor del modelo sugerido en comparación con modelos neoclásicos de crecimiento económico más antiguos. Boland destacó posteriormente esta idea de que las ventajas de un modelo sobre el otro se pueden poner en una perspectiva clara mediante la referencia de los hechos estilizados que los respectivos modelos pueden explicar. [8] Además, los hechos estilizados pueden usarse para mirar "debajo del capó de los modelos", es decir, usarse para validar los supuestos del modelo de una manera enfocada. [9] Esto puede ser de particular importancia en modelos más complejos. Econofísica / Finanzas estadísticas parte de hechos estilizados. Además, en los últimos años se ha investigado y discutido el considerable potencial de la investigación de Hechos estilizados para sistemas de información. [10]
Ya en una de sus primeras respuestas, Solow señaló un posible problema de los hechos estilizados, al afirmar que "no hay duda de que están estilizados, aunque es posible cuestionar si son hechos". [11] La criticada práctica de derivar hechos estilizados ad hoc todavía prevalece bastante en economía. Aún así, se han sugerido algunos enfoques posibles para derivar hechos estilizados a partir de evidencia empírica, como encuestar a expertos, analizar estadísticamente grandes conjuntos de datos (especialmente adecuados para los mercados financieros [12] ) o agregar datos tanto cualitativos como cuantitativos de diferentes métodos empíricos siguiendo un proceso sistemático. [9]
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