Causalidad en microeconometría versus causalidad mayor en econometría de series temporales

Entiendo la causalidad como se usa en microeconomía (en particular, el diseño de discontinuidad IV o regresión) y también la causalidad de Granger como se usa en la econometría de series de tiempo. ¿Cómo me relaciono uno con el otro? Por ejemplo, he visto que ambos enfoques se utilizan para datos de panel (por ejemplo, , T = 20 ). Cualquier referencia a los documentos a este respecto sería apreciada.$N=30$$T=20$

Digamos que tienes dos vectores Entoncesztno se Granger causaytsiE(Yt|F1,t-1)=E(Yt|F2,t-1), es decir,z

$$\begin{align} F_{1,t} &= (y_t, y_{t-1}, y_{t-2},...) \newline F_{2,t} &= (y_t, z_t, y_{t-1}, z_{t-1},...) \end{align}$$ $z_t$$y_t$$E(y_t | F_{1,t-1}) = E(y_t | F_{2,t-1})$$z_t$no puede ayudar a pronosticar . Así el término Granger "causalidad" es engañoso porque si algo una variable A es útil en la predicción otra variable B , esto no implica que una causa realmente B . Véase, por ejemplo, la discusión en Hansen (2014) (p. 319).$y_t$$A$$B$$A$$B$

Como un ejemplo estúpido, en la mañana, justo antes de que salga el sol, el gallo cantará. Si ejecuta una prueba de causalidad Granger en una serie de cuervos de gallo y sale el sol, encontrará que el cuervo del gallo hace que salga el sol. Pero entonces esto no puede ser realmente una relación causal. La razón por la que califiqué este ejemplo como "estúpido" se proporciona en el aseado comentario de Hao Ye. El ejemplo es útil para ilustrar por qué un evento puede Granger causar otro, pero en realidad no lo causa en el sentido de que los microeconometristas entienden la causalidad.

La causalidad en microeconometría se basa principalmente en el marco de resultados potenciales de Donald Rubin (ver Angrist, Imbens y Rubin (1996) ). De la pregunta parece que ha leído la Econometría en su mayoría inofensiva, por lo que supongo que está familiarizado con qué tipo de efectos causales estiman los diferentes métodos como IV, diferencia en diferencias, coincidencia o diseños de discontinuidad de regresión. De cualquier manera, no existe un vínculo directo entre estos métodos microeconométricos para estimar los efectos causales y la causalidad de Granger por el simple hecho de que la causalidad de Granger no es realmente causalidad.

$$Y_{ist} = \gamma_s + \lambda_t + \beta D_{s,t} + X'_{ist}\pi + \epsilon_{ist}$$ $i$$s$$t$$D_{st}$$D_{st}$$D_{st}$$D_{st}$$K$$M$ $$Y_{ist} = \gamma_s + \lambda_t + \sum^{M}_{m=0}\beta_{-m} D_{s,t-m} + \sum^{K}_{k=1}\beta_{+k} D_{s,t+k} + X'_{ist}\pi + \epsilon_{ist}$$ quienes evaluaron los efectos anticipados / rezagados del aumento de la protección del empleo en el uso de trabajadores temporales por parte de las empresas.

Esta idea retoma el argumento formulado en la respuesta de coffeinjunky. Cuando ya podemos afirmar de manera creíble que hay un efecto causal, podemos usar la idea de la causalidad de Granger para explorar más el efecto como lo hace Autor (2003). Sin embargo, no se puede usar para probarlo.

Estoy totalmente de acuerdo con Andy, y en realidad estaba pensando en escribir algo similar, pero luego comencé a preguntarme sobre este tema. Creo que todos estamos de acuerdo en que la causalidad de Granger en sí misma realmente no tiene mucho que ver con la causalidad tal como se entiende en el marco de resultados potenciales, simplemente porque la causalidad de Granger tiene más que ver con la precedencia de tiempo que con cualquier otra cosa. Sin embargo, supongamos que hay una relación causal entre$X_t$ y $Y_t$en el sentido de que lo primero causa lo segundo, y supongamos que esto sucede a lo largo de una dimensión temporal con un retraso de un período, digamos. Es decir, podemos aplicar fácilmente el marco de resultados potenciales a dos series de tiempo y definir la causalidad de esta manera. El problema se convierte entonces en: mientras la causalidad de Granger no tiene "significado" para la causalidad como se define en el marco de resultados potenciales, ¿la causalidad implica la causalidad de Granger en el contexto de la serie de tiempo?

Nunca he visto una discusión sobre esto, pero creo que si usted o cualquier investigador quiere presentar un caso para esto, debe imponer alguna estructura adicional. Claramente, las variables deben reaccionar lentamente, es decir, la relación causal aquí no debe ser simultánea sino definida con un retraso. Entonces, creo, podría ser tranquilizador no rechazar la causalidad de Granger. Si bien esto claramente no es evidencia a favor de una relación causal, si fuera a reclamarlo, entonces tomaría la prueba de GNC como evidencia subjetiva.