martes, 1 de septiembre de 2015

Apuntes sobre la Encuesta de Cohesión Social para la Prevención (ECOPRED) 2014

Los resultados de la Encuesta de Cohesión Social para la Prevención (ECOPRED), realizada por el INEGI y SEGOB están interesantes, aquí algunos apuntes...

Para los menos enterados: la encuesta consiste en un cuestionario básico al jefe de hogar y un cuestionario profundo (estimado en 1 hora) a adolescentes en el mismo de entre 12 y 29 años (jóvenes, en los ojos del INEGI). Como lo dice su nombre, la intención es medir la cohesión social (que tanto conoces a tus vecinos o arreglan en conjunto problemas) para la prevención del delito (que tanto confías en la policía, hay asaltos en tu barrio, etc).

Finalmente, contiene algunas preguntas sobre aspiraciones y hartazgo. Por ejemplo, si te pudieras mudar a otra colonia, ciudad o país, ¿Lo harías?


Claramente, parecería que empeora la situación en el centro y a medida que crecen los encuestados de edad. Interesante ver que este crecimiento está concentrado en "Otro Estado". Es decir, a los jóvenes del centro les gusta su país, pero preferirían vivirlo tal vez en un lugar menos caótico que la capital.

Importante aclarar que la región la calcule en base a las regiones que generalmente emplea el INEGI para temas económicos (aquí pueden ver la metodología para un caso parecido) pero no hice ningún ajuste por tamaño de muestra. Tampoco expandí los factores de medición como se debe hacer. En este sentido, puede ser engañoso el dato, por que claramente hay más personas en el Centro (DF y Edo. de México) que en otras regiones. A pesar de estar como porcentaje de respuestas, el tamaño de la muestra puede influir.

Pero continuando con el tema, tal vez vale la pena observar un poco más a detalle los factores que podrían llegar a hartar a un joven.

En el cuestionario se les pide a los jóvenes identificar en una escala del 1 al 4 que tan frecuente suceden algunas cosas en su colonia. Dividí a estas situaciones en tres grandes grupos: las cosas que son más que nada molestas pero no preocupantes, las que son inseguras y las que son altamente peligrosas.

En todas brilla el Centro. Por ejemplo, aquí en el grupo de "Molestias":


En los casos inseguros observamos lo siguiente:

Impresionante que más de la mitad de los jóvenes mayores a 18 años en el centro dicen que los asaltos en su colonia son al menos frecuentes. El robo de casas también es preocupante.

Y para las situaciones de extrema peligrosidad, parece que las drogas son bastante comunes en todos lados:

Peor aun, en el centro es dónde parece que la policía está más ausente (aunque en ninguna zona brilla por su eficiencia):


Es difícil argumentar la causalidad: ¿la falta de policía causa más problemas? Pero al menos la correlación parece que ahí está.

Todo estos es bastante interesante, pero lo más valioso de este tipo de encuestas resulta ser la transversalidad de los datos: podemos ver a nivel persona varios factores de riesgo y entonces agrupar y tratar de desmenuzar algunas cosas.

Digamos que queremos medir que factores nos predicen si una persona se va querer ir a vivir a otro lado.

Para ello, hagamos un algoritmo de aprendizaje supervisado. Aunque, pueden consultar todo el script en mi github: usaré un bosque aleatorio con dos mil árboles.

El resultado, en cuanto a importancia de variables es el siguiente;
Las variables en números (P5_19_1) consisten en las mediciones de frecuencia de ocurrencia de ciertos fenómenos, mientras que las que están identificadas con nombres se refieren a las diferentes cosas que se hacen al respecto (acude policía, vecino, etc)

Al medir por una caída en exactitud, el "corte" de los árboles que nos permite segmentar mejor a los jóvenes que se quieren ir a vivir a otro lado es en las variables: nivel educativo, edad y "P5_19_1" (que hagan ruido en la colonia).

Primero, el nivel educativo tiene cierto sentido: los que tienen más grados académicos también es posible que hayan viajado más y por lo tanto tienen puntos de comparación más presentes.

Aquí una gráfica de esto (todos los jóvenes con maestría o más grado académico se quieren mudar):

Como veíamos en las primeras gráficas, la edad también tiende a correlacionarse (positivamente) con las ganas de vivir en otro lado.

El insight rápido de este ejercicio: asumiendo que querer vivir en dónde estés puede ser importante para cualquier intervención pública en contra de la violencia, poner especial énfasis en lo pequeño como el ruido, el alcohol en la vía pública (variable P5_19_5) y las peleas callejeras (P5_19_11) puede ser tierra fértil para intervenir por que tal vez da la impresión de que "algo" se hace cuando hay problemas.

El resultado también puede demostrar que muchos de los problemas más peligrosos no se reportan en su totalidad. Al fin de cuentas, es más fácil admitir a un encuestador que te quieres ir de tu casa por el ruido y no por la droga que venden a un lado.
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Aquí la metodología del INEGI.
El script en R lo pueden ver en github.

martes, 11 de agosto de 2015

Otra mala

El INEGI actualizó datos de crecimiento por estado el 24 de Julio, y como era de esperarse, no son alentadores los resultados.

La brecha entre los estados pobres y ricos del país continúa incrementando: la región centro-norte (el bajío, etc) creció casi 5 veces más que el sur en el primer trimestre del 2015.

De hecho, la tasa es negativa para esta última región. Pero la gráfica dice todo lo que se necesita saber:
Para los curiosos, el sur (la zona más pobre del país) decrece a 1% anual, el centro crece a 1.4%, el centro-sur crece a 3.8%, el norte 4.3% y centro-norte a tasa de 4.9%. El estado que más crece es Querétaro, con 12.4% y el que más retrocede es Campeche con una tasa anual de -6.7%, aunque esto puede ser un efecto del bajo precio del petróleo.

Aquí les dejó el script.
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Fuente: INEGI

domingo, 9 de agosto de 2015

Como combatir a los baches en Monterrey

Pocas cosas en esta ciudad tienen el potencial de desquiciar tanto como los famosos "baches" (hoyos, a veces inexplicables, en calles). Todos hemos tenido un encuentro desafortunado con uno, hasta el punto de casi matarnos. 

El descontento es tal, que casi todos los candidatos a alcaldías en esta pasada elección tocaron el tema, prometiendo acabar con ellos. 

Aunque las razones de los baches varían desde las técnicamente correctas (la lluvia y los camiones que atraviesan a la ciudad) hasta las penosas (conviene más, para el corrupto, estar gastando cada 6 meses en re carpeteo), al menos podríamos encontrar un manera más eficiente de combatirlas. 

Mi hipótesis es que si las causas son muy grandes para combatir, deberíamos usar el poder de twitter y los datos para aligerar los síntomas más eficientemente. 

El Centro de Integración Ciudadana (CIC), una ONG que mantiene una cuenta de twitter dónde puedes reportar desde balaceras hasta baches, subió hace tiempo una base de datos con estos reportes. Veamos lo que podemos hacer. 

Primero que nada, bien por el CIC en abrir sus datos y en un formato relativamente amable. Pero, estos terminan abruptamente en febrero del 2014. Una actualización no estaría de más. 

En fin, incluso desde entonces, vemos una alza en los baches reportados por día (y a lo que eh vivido, no creo que ahí haya sido su pico).

Pero una cosa son número de baches reportados y otra muy distinta son afectados. Al fin de cuenta, un solo bache puede bloquear una avenida importante, afectando más que 10 baches en colonias con poco tráfico. 

Para trata de medir esto, usé el paquete de inegiR para traer las estadísticas del DENUE por cada bache. Como tenemos la ventaja de que los tweets tienen coordenadas geográficas, buscamos esa coordenada y todos los negocios a 250 metros a sus alrededores. El DENUE tiene también los empleados estimados por negocio, entonces podemos estimar cuantos empleados hay a la redonda de cada bache reportado. Esto debe ser tomado con cierto escepticismo por que es una estimación y pueden duplicarse los negocios si los baches están muy cercanos, pero aún así arroja resultados interesantes. 

Contando cada empleado como un afectado, obtenemos que no solamente iban a la alza los baches reportados en ese entonces, sino la afectación de cada uno (lo que explica nuestra irritabilidad):
Pero, si la idea es poder identificar mejor la afectación de los peores baches, debemos agrupar de cierta manera la información. Primero, hago esto por la cantidad de negocios a su redonda: 

Esos pocos baches con más de 400 negocios a su redonda, claramente afectan más que los que están en zonas menos densamente pobladas.  

Para número de empleados, la distribución es parecida (pocos baches afectan a muchos usuarios potenciales):

Todo esto es interesante, pero para algo como los baches, nos tiene sentido más sentido verlos plasmados en un buen mapa. Para este mapa usé el paquete de leaflet que es bastante amigable para crear mapas.

(Por cierto, el icono no es coincidencia)...  


Desafortunadamente no pude poner el mapa como lo veo en R o un sitio web con zoom porque Blogger (la plataforma sobre la que está este blog) no me deja embedir el html directamente sin afectar el source code. Entonces les dejo aquí tanto el script que usé para crear todo lo de este post y los html ya creados (pueden bajarlos y verlos en un browser):

Continuando con el tema, hagamos un zoom a la zona más concurrida de la ciudad:

Alcanzamos a ver las avenidas más problemáticas, pero aún así no nos dejan claro todavía que bache es el que debería tener prioridad. 

Entonces, hagamos una simple medición. 

Los baches con mayor prioridad deberían ser aquellos que afectan a más usuarios (más de 1500) y que tienen ya muchos días de ser reportados (los usuarios a los que afectan incrementan exponencialmente con cada día que pasa). En el siguiente mapa estos están en rojo.

Después deberíamos quitar el factor de tiempo. Ya una vez que arreglas los más viejos, debemos priorizar arreglar los que afectan a más gente (sin importar si se reportó ese mismo día). Estos los vemos en naranja. 

Pasando estos, los baches que afectan a entre 500 y 1500 usuarios potenciales (en azul) y finalmente los baches que afectan a pocos usuarios (en café).


Si nos acercamos más, vemos a estos baches culpables de nuestra mayor aflicción en el día a día:

Como se puede observar, esta medición no está considerando el flujo de la avenida para agrupar a los baches. Por ejemplo, un bache podría afectar a pocos usuarios a su alrededor, pero si detiene el flujo en una avenida como Constitución, la seriedad del bache incrementa enormemente.

¿Qué se podría hacer para aligerar este error? Escoger un bache rojo o naranja y arreglar todos los que están en la misma avenida.

Aprovechando las redes de personas que se mueven por la ciudad esta información básicamente se podría mantener al día, sin la necesidad de pagar un solo centavo.
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Información del CIC: https://data.cic.mx

miércoles, 29 de julio de 2015

Datos de bajas de las Fuerzas Armadas

Sin duda una de las ventajas de los datos abiertos es que se pueden evaluar por ciudadanos las iniciativas de nuestros gobernantes, iniciando así un discurso informado sobre diferentes políticas que a todos nos competen.

Tal es el caso de esta entrada.

Resulta que hace unos días, en un lugar recóndito del sitio oficial de la Secretaría de la Defensa Nacional, se publicaron los datos de bajas registradas en las fuerzas armadas desde 1985.

Se trata, sin duda un caso interesante para explorar.

Las bajas, afortunadamente, muestran un importante descenso, particularmente desde el 2007:
Como indica la gráfica, el dato del 2015 es parcial (enero a marzo), por lo que calculando un ritmo idéntico acabaría con una alza (en dónde se ve la estimación), pero más sobre esto a continuación.

Primero, esta interesante ver por que cayeron las bajas de manera tan importante.

El data set proporcionado por la SEDENA tiene tres dimensiones: una razón, un rango y un rango "agrupado". Aquí vemos su evolución a través de los años:
Claramente, la caída está en el comienzo del sexenio de Calderón y en las deserciones.

Esto resulta bastante congruente. Al iniciar labores, Calderón anunció que incrementaría sustancialmente los sueldos y las prestaciones a los soldados, particularmente los "rasos". Para el 2010, según algunos medios, los sueldos en los niveles más bajos se habían prácticamente duplicado, sin duda un factor importante por el que los soldados se mantenían en la institución, cosa que se ve a continuación.
Observamos que prácticamente todas las deserciones estaban en los rangos agrupados como "tropa" (los más bajos). Claramente un general no deserta, sino se retira.

Abriendo un poco más el rango de la tropa observamos todavía que la mayoría de estos se encuentran en el nivel más bajo: soldado raso. De hecho, el incentivo adicional monetario es muy visible en el 2008, reduciéndose constantemente la tendencia hasta el año pasado.
Aunque sería difícil de medir, resulta intuitivo que esto también habría tenido el efecto de subir los costos de reclutamiento de los criminales. Si bien esto sería algo deseable en teoría, podría haber obligado también a que buscarán fuentes de financiamiento alternas, como la extorsión o el secuestro.

Pero ¿Qué está sucediendo en el 2015? ¿Se revertirá la tendencia según mi estimación? Tal vez no.

Mi "estimación" asume que la tasa de bajas es constante a lo largo del año, lo cual no necesariamente es cierto. Tal vez los retiros se dan a principios de año exclusivamente o siguen alguna estacionalidad.

Si graficamos el 2014 contra lo que sería el 2015 estimado de tan burda manera, obtenemos que tal vez si es una exageración.

Las razones que traen una tendencia a la alza son: "Pasar a Reserva Correspondiente" (que es básicamente, que pasas a reserva por haber concluido tu servicio militar), "Retiro", "Deserción", "Rescisión de Contrato" y "Haber solicitado la baja", ligeramente.

Observemos un poco más de cerca estas tres principales razones.
Resulta bastante lógico pensar que las primeras dos causas (pasar a reserva y retiro) si tienen un factor estacional (se podría dar solo a principios de año).

Por otro lado, observamos que la deserción tal vez si trae un ritmo más acelerado que no se puede atribuir tanto a la fecha. De seguir esta tendencia, el alza en este rubro nos llevaría a niveles de deserción del 2012.

De mantenerse todos los demás rubros como el año pasado, estamos viendo comoquiera una ligera alza contra el 2014, producto de las deserciones, pero esto solo el tiempo lo dirá y asumiendo que la SEDENA vuelve a publicar estos datos.

De hecho, una nota más técnica sobre esto mismo: aunque algunas dependencias han intentado "abrir" sus datos, la realidad es que esto lo hacen de manera equivocada.

Por ejemplo, aun y cuando esta información es muy valiosa, se comparte con un estilo listo para imprimir, no para analizar. Lo ideal para una maquina no es leer información en excel con celdas en blanco y formato para pdf, sino en un base de datos "tidy". Tampoco existe un historial de cambios o manera de actualizar "en vivo" esta información. Si mañana deciden publicar el dato hasta junio, no tendré idea.

Es decir, aun y cuando a veces la intención es buena, falta muchísimo en este país en cuanto a datos abiertos se refiere.

Simplemente, el portal datos.gob.mx no tiene ni API para leer la información y se nota que se trata solo de datasets enviados a la improvisación. Es realmente patético ver un csv con poco detalle, sin definición de datos, con celdas mal formateadas (por ejemplo: el que hizo su excel en csv no se dio cuenta que se separaría por coma), entre n más problemas básicos que se observan en el sitio.

Contrastemos esto con data.gov (de Estados Unidos), en dónde hay cientos de miles de datasets, con metadata y API's funcionales y "vivos".

El mejor esfuerzo que eh visto en México está en datamx.io de Codeando México y en cierto sentido más pequeño (pero al menos más estructurado que su par federal), el portal del Gobierno de Jalisco: datos.jalisco.gob.mx.

Hace falta mucho por realmente crear una cultura de datos en el país.
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Metodología: 
Pueden consultar el script de R en mi Github
La base de datos en formato tidy también está en Github.
Fuentes: 
México sube salario de militares en 40% - CNN. Link.
Será sustancial el alza para las fuerzas armadas, reitera Calderón. - La Jornada. Link.

viernes, 24 de julio de 2015

Apuntes sobre Medición de la Pobreza

El jueves 23 de Julio, el CONEVAL dio a conocer los resultados de sus mediciones de pobreza, dando amplio material a los opinionologos, medios de comunicación y data-junkies como yo (por cierto, gracias al Consejo por dejar abierto el script de R, SPSS y Stata para que cualquiera pueda ver lo que hicieron).

Los medios siempre usarán el bit más "fuerte" del anuncio, como los millones de pobres adicionales (contra la base del 2012) que calcula el CONEVAL son parte de una dimensión de pobreza (extrema o moderada) o que sufren de alguna carencia (de acuerdo a la definición en las leyes mexicanas). Pero los datos dan mucho más de que hablar.

Vamos a un poco más de detalle (aunque advierto que dista de ser exhaustivo).

En términos proporcionales, estamos igual que hace 4 años: 46.2% de la población se encuentra en alguna definición de pobreza vs. 46.1% en 2010 (dentro del margen de error, o sea igual). Contra el 2012, se observa un retroceso de un punto porcentual (probablemente si estadísticamente significativo).

Los estados con más proporción de pobres también cambian poco: Chiapas, Guerrero, Oaxaca, Michoacán, Tamaulipas y Veracruz en la delantera. Aquí la sorpresa (al menos para mi) es Puebla.


Si observamos los cambios por estado (lo hago de 2010 vs. 2014, por que la pobreza es un fenómeno relativamente lento de cambiar), vemos algunas cosas interesantes:
El estado que se ve ahí arriba es Chiapas, que pasa de un 78% a un 76%, nada muy alentador pero bueno, al menos no sube. Abajo: Nuevo León.

Si observamos lo mismo, pero por pobreza extrema, las tendencias son un poco más esperanzadoras:
Chiapas pasa de 38% a 31%, Guerrero de 31% a 24%, buenos avances sin duda.

A niveles tan altos, es (teóricamente) más fácil atacar el problema por que se pueden escalar programas sin mucho esfuerzo. Por eso mismo preocupa Oaxaca, la línea azul, que prácticamente se queda igual en 29%.

En general, vemos que la mayoría de los estados hacen ligeros esfuerzos por reducir la pobreza (como porcentaje de su población) menos un par de casos que veremos a detalle más adelante:
En Durango cae 8 puntos porcentuales la proporción de personas en pobreza y en Querétaro 7.1 puntos porcentuales, muy buenos indicadores.

Otra interesante tendencia que podríamos observar en los datos es la dinámica de la "clase media", aquellos clasificados por el CONEVAL como "no vulnerables".

Aquí, los resultados son mixtos, casi todos los estados, salvo los que venían de tener niveles altos de clase media, están planos. Esto, junto con lo anterior, sugiere que en su conjunto el problema en México no es tanto reducir la pobreza extrema, sino crecer la clase media. El claro ganador en azul es Nuevo León, que pasa de 39% a 42%. El D.F. también crece, de 31% a 35%, quitándole a Coahuila (que por cierto tuvo muy malos indicadores en general) el segundo lugar del estado con más clase media.

Ver los datos en términos proporcionales es importante, pero para reducir la pobreza a nivel país, tal vez resulta más iluminador analizar estos cambios en términos absolutos. Si hacemos una simple suma y resta entre la cantidad de personas en pobreza en 2010 contra 2014, vemos algo preocupante:
En dieciocho estados hay más personas en pobreza que en el 2010, pero el Estado de México sin duda tiene el monopolio de aportaciones a la pobreza, al contribuir con el 47.4% del total. Seguidos, muy lejanamente, están Puebla (10.1%), Michoacán (8.6%) y Morelos (6.4%).

En estos 4 estados están casi 3 de cada 4 (72%) de los pobres adicionales que no nos permiten bajar nuestra tasa de pobreza. Casi 2.4 millones de pobres más, florecieron en estos cuatro años en esos estados.

¿Qué tanto se debe a migración, por ejemplo de estados rurales a urbanos? Quien sabe, pero es evidente que la pobreza se está concentrando.

Pongamos un foco más a estos 4 estados, ¿Estará la alza en alguna carencia en especial?
Parece haber ligeras alzas en carencias alimenticias en Michoacán, así como vivienda en Morelos, pero ninguna en especial muestra alzas considerables. Esto sugiere que no hay un fenómeno único causando esta pobreza, pues una alza en carencia de vivienda podría apoyar la tesis de migración, por ejemplo. Sin duda, se trata de un caso que requiere de más estudio.

Por otro lado, observamos que el problema más grande, por mucho, es seguridad social: bendita informalidad.

¿Tal vez, la economía de estos estados simplemente no ha crecido?

Primero, observemos la relación que guarda el crecimiento y el cambio en la proporción de pobreza. En un eje, se encuentra la tasa promedio de crecimiento del PIB estatal (del 2009 a 2013, por falta de dato del 2014). En el otro, la diferencia en puntos porcentuales entre la proporción de pobreza de 2010 y 2014. La intuición nos diría que esperamos una tasa negativa: a mayor tasa de crecimiento, más negativa la diferencia entre tasas de pobreza del 2010 y 2014:
Muy bien, no nos muestra mucho, pero desgraciadamente por el típico problema Campechano: el petróleo es un componente desproporcionado de su PIB y fluctúa drásticamente con el precio de este.

Entonces, quitemos los estados petroleros (Campeche, Tabasco, Veracruz y Tamaulipas):

Esta gráfica es un poco más útil y nos dice algo interesante: si tomamos como dada esta relación crecimiento - pobreza, hay estados que están estancados y otros que parecen no transferir su crecimiento eficientemente.

Una vez más, Durango sorprende: crece muy poco pero es el que más reduce su tasa de pobreza.

Lo otro que me parece interesante es que después de un cierto punto (aproximadamente, 3% de crecimiento promedio), la pendiente de la curva se vuelve más pronunciada. Esto es una manera "económica" de decir que después de este umbral, parece acelerarse la reducción de la pobreza.

Desafortunadamente, y esto lo sabemos desde hace tiempo, la mayoría de los estados están estancados en el centro, creciendo entre 2% - 3%, traduciéndose en pequeños logros contra la pobreza.

Regresando a los 4 estados analizados: ninguno parece tener de excusa que no hay crecido. Puebla, por ejemplo, creció a tasas más altas que Chihuahua y Durango, pero no pudo traducir esto en una reducción de su tasas de pobreza. Morelos creció igual que Guanajuato y San Luis Potosí, mismos que si redujeron la tasa de pobreza.

Claramente, en algunos estados el crecimiento se traduce menos en reducción de la pobreza que en otros.

Soñemos por un minuto: imaginemos que a las mismas tasas de crecimiento anuales, todos los estados mantuvieran una relación negativa igual entre el crecimiento y la pobreza.

Si tomamos solamente los estados que redujeron su pobreza durante el periodo y hacemos un simple modelo lineal (sé que es demasiado simplista, pero no estoy escribiendo un paper académico), obtenemos una simple regla: por cada ocho décimas de crecimiento promedio anual adicionales (8 puntos base), se reduce en 1 punto porcentual la proporción de personas en pobreza.

Si todos los estados mágicamente se hubiesen comportado así (como el promedio de los que redujeron su pobreza), este habría sido la diferencia en pobres por estado del 2010 al 2014;
¿Y en total? 4.07 millones de pobres menos a nivel nacional.

En conclusión, varias cosas que me saltan a la vista;

  • En los estados dónde no existía clase media en el 2010, se dificulta crear clase media, no tanto reducir la pobreza extrema. No cambia mucho la proporción por que (de manera general) los que salen de la pobreza extrema entran a la moderada pero los de la pobreza moderada no entran a la clase media.
  • El esfuerzo, a nivel país, debe enfocarse en pocos estados que están generando pobreza desproporcionadamente. 
  • La razón de la alza en estos estados puede ser variada: una infusión de migrantes pobres o deficiencias en sectores clave como seguridad (Michoacán) pero no parece ser la falta de crecimiento. 
  • Es claro que se necesita generar crecimiento sostenido alto, para que la reducción de la pobreza sea más rápida, pero también debe mejorar la distribución de la riqueza cuando el crecimiento se da. Sin haber crecido ni una decima más de lo que crecimos, todos los estados (en teoría) pudieron haber reducido sus tasas de pobreza.
Claro, lograr crecimiento sostenido alto o una mejor distribución del mismo, es mucho más fácil dicho que hecho.
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Metodología
De los anexos del CONEVAL, descargue el cuadro de estadísticas por entidad, y lo manipule usando R. Aquí pueden encontrar el script de R que usé.

domingo, 19 de julio de 2015

Euromex

Ya ahogado el niño, mucho se habla de la catástrofe que los propios europeos se causaron a si mismos al crear una unión monetaria con países tan diferentes entre sí como Alemania y Grecia.

Pero quienes argumentan que unir bajo una misma moneda a dos economías tan dispares es el problema están razonando de manera equivocada, pues al final del día, todas las monedas del mundo son - en esencia - eso mismo.

El caso mexicano es sobre muchos muy ilustrativo.

La unión monetaria a la que estamos escritos, aunque con más firmeza política, comparte muchos de los problemas de la unión europea.

Primero, nuestra unión también carece de mecanismos de rendición de cuentas para endeudamiento: basta con ver el caso de Coahuila o un tanto más de estados con niveles poco sostenibles de deuda para entender el punto. Muchos gobernadores apuntan a que su deuda tiene una "buena calificación", pero como sabemos eso no necesariamente es un candado de acero. Grecia entró con un poco de "creatividad financiera" a la unión monetaria y se mantuvo con relativa buena calificación, pidiendo prestado a tasas de 3% durante años, gracias a su estatus de "país euro". Los estados también se han beneficiado de un rescate "implícito" del gobierno federal, que aun mantiene un deficit relativamente bajo.

Una vez más, ya después de aprender la lección, los involucrados, como Otmar Issing, ex economista en jefe de BCE, aceptan lo que no preocupó a nadie en su momento:
“There should have been better monitoring, better scrutiny and more sanctioning,” he said in the interview. “This crisis wasn’t unavoidable.”
Segundo, y más preocupante, es la disparidad en productividad entre los estados, un tema central de los problemas europeos. En muchas ocasiones se apunta a que la productividad de un Alemán es mucho mayor que un Griego, cosa que parece absolutamente parecido en nuestro país. Un trabajador en el D.F. o Nuevo León es mucho más productivo que uno promedio en Oaxaca o Guerrero. Si acaso, la diferencia es que simplemente hay menos estadísticas para el caso mexicano.

Es sencillo entonces ver las similitudes. Como en el caso de la Unión Europea, una depreciación del peso tiende a afectar de diferentes maneras a las regiones por que su "moneda" están desafinada (por decirlo de una manera) de su economía real.

Case in point: la última depreciación que hemos presenciado:

Pero como en Europa, dónde los exportadores Alemanes se benefician desproporcionadamente de una moneda barata, los beneficios económicos han sido mixtos en México.

Por uno, la balanza comercial no parece haber variado mucho:

Si el tema es más estructural (capacidad instalada insuficiente) o coyuntural (productos petroleros o ligados a este, cuyo precio ha caído) está lejos de ser el punto de esta entrada. Pero lo cierto es que las regiones, como en Europa, muestran crecimientos (en general) ligados a su productividad exportadora:


Claramente, como en Europa, hay zonas que se benefician más de una moneda barata que otras. En Europa, los exportadores se han beneficiado (como el norte y centro-norte de México) mientras que los importadores (como el sur y centro) se han visto afectados adversamente.

Mi punto es que si uno está dispuesto a aceptar al peso mexicano, dólar estadounidense y demás como monedas, el argumento en contra del euro no es de principio (no debería haber uniones monetarias) sino de dimensión (no deberían ser muy grandes o con miembros muy diferentes).

Bajo estos segundos ojos valdría la pena re-estudiar el caso mexicano.

Aunque una nueva moneda en el sur del país es prácticamente imposible, no estaría mal reorganizar, (como muchos antes lo han argumentado) al Banco de México más en el sentido estadounidense: una serie de bancos regionales que velen por los intereses monetarios de cada "zona" dentro del país.

Sin aceptar esta realidad los estados más productivos tendrán que ejercer una especie de rescate cuando la evidencia de tan drásticas diferencias sea evidente, cosa que para nada es deseable.
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Opinión. 
Fuente: INEGI, con paquete inegiR. El script de R se puede ver aquí. 
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Nota metodologica: 
Para calcular las tasas de crecimiento por zona, se agrupan los estados en zonas. El peso de cada estado en su zona se calcula como el peso promedio (de su PIB) de los últimos 4 años en la zona. Ese peso se multiplica por el nivel del Indicador Trimestral de Actividad Económica (ITAE) en un periodo cero, aplicando desde ahí la misma tasa de crecimiento del ITAE de ese estado para obtener un ITAE ponderado por zona. La suma de estos constituye un indicador a nivel zona, misma que nos permite encontrar una tasa de cambio anual. Para las agrupaciones de los estados en zonas se usa la definición del INEGI que se puede consultar aquí.

Para consultar directamente el cálculo se puede encontrar el script en mi Github, dentro de R/OtrosIndicadores.R.

miércoles, 1 de julio de 2015

Paquete de R para INEGI

Aunque se nota que el INEGI hace un esfuerzo por tener un sitio relativamente user-friendly, no tiene muchas opciones de integración con otros servicios que usan los mortales como yo.

Si bien los usuarios de bajo consumo usan la exportación a Excel y funciona perfecto, los usuarios de alto consumo tienen que saber programar en Java para usar el API directamente.

Para alivianar la carga a los usuarios "intermedios", hice este paquete de R para integrar unas funciones de parseo de XML y obtener directamente las llamadas al API.

Lo que hace el paquete en pocas palabras es "bajar" la información directamente del API de INEGI a un objeto en R, permitiendo al usuario integrarlo directamente en sus procesos más adelante. Para correr la estimación de un modelo, por ejemplo, ya no tenemos que entrar al BIE del INEGI, bajar un Excel y luego importar el Excel a R, sino que simplemente llamamos a la información desde R encargándose el paquete de mantener toda la información "meta" y la mayor precisión posible al convertir fechas y decimales.

Además de los datos económicos, el paquete también "habla" con el API del DENUE (Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas) que guarda millones de registros de negocios de todo el país.

El read-me con ejemplos y manual oficial están en mi cuenta de github pero aquí va un pequeño demo sobre como usar el paquete.

API de Indicadores (Económicos y Sociales)
Primero, instalamos el paquete (se requiere previamente del paquete "devtools")

library(devtools)
install_github("Eflores89/inegiR")
library(inegiR)

Vamos a necesitar tener un token de acceso que el INEGI da gratuitamente (solo te tienes que registrar en su sitio de desarrolladores, en la parte que dice "token" aquí: http://www.inegi.org.mx/desarrolladores/indicadores/apiindicadores.aspx ). Para este ejercicio pretendamos que el token es: "123abc". 

token<-"123abc"

Ahora, para bajar una serie de datos.

Las series las puedes encontrar en el INEGI en la misma liga de arriba, aunque el paquete ya tiene integradas las más comunes o útiles (a mi juzgar). Esta función es la más básica del paquete (muchas son wrappers de esta):
url<-"http://www3.inegi.org.mx/sistemas/api/indicadores/v1/Indicador/1002000001/01/es/false/xml/"
serie<-serie_inegi(url,token)

En teoría, eso es todo lo que necesitas para bajar cualquier serie, pero si buscas encontrar un cambio porcentual, también integré una función para evitar todas las transformaciones que a veces tienen poco sentido en R:

#trae cambio anual de serie mensual
CambioAnual<-YoY(serie$Valores,12)
#trae cambio anual de serie trimestral (solo cambia el parámetro de periodos)
CambioAnual<-YoY(serie$Valores,4)

Algunos wrappers integrados en el paquete nos permiten bajar y hacer las transformaciones de series más comúnes:

#Obtener la inflación inter-anual por mes en base al INPC
Inflacion<-inflacion_general(token)

#Crecimiento del PIB inter-anual
Crecimiento<-tasa_PIB(token)

#Otros índices que agregue just-for-fun, como el Indice de Precios a Estudiantes
IPE<-inflacion_estudiantes(token)

Si queremos gráficar una serie, podemos usar cualquier método ya conocido de R:

library(ggplot2)
gp<-ggplot(
  Inflacion[(length(Inflacion[,1])-12):(length(Inflacion[,1])),],
  aes(Fechas,Valores)) + 
  geom_bar(stat="identity",color="Red", fill="Dark Red") +
  labs(title="Inflación últimos 12 meses", y= "Porcentaje")

#hare un plotly interactivo
library(plotly)
py<-plotly()
py$ggplotly(gp)

Inflación últimos 12 meses



API del DENUE
Asumiendo que ya tenemos instalado el paquete, debemos obtener otro token diferente al usado en el API de indicadores, que se encuentra aquí: http://www.inegi.org.mx/desarrolladores/denue/apidenue.aspx.

La función más básica es "denue_inegi()", que trae un data.frame con 18 campos del DENUE (en la documentación se pueden ver a detalle).

Para obtener todos los negocios a 250 metros a la redonda de la Macro Plaza, en Monterrey, solamente necesitamos el token y las coordenadas del sitio:

token<-"123abc"
latitud<-"25.669194"
longitud<-"-100.309901"
NegociosMacro<-denue_inegi(latitud,longitud,token)

El default de la función es traerse todos los negocios a 250 metros a la redonda, pero podemos cambiar dos parámetros para acotar o traer otras cosas:

#Traer todos a 750 mts a la redonda
NegociosMacro_Mas<-denue_inegi(latitud,longitud,token,metros = 750)
#Traer solo "Restaurantes" a 250 mts a la redonda
NegociosMacro_Rest<-denue_inegi(latitud,longitud,token,keyword = "Restaurante")
#Traer solo "Restaurantes" a 2 kms a la redonda
NegociosMacro_RestMas<-denue_inegi(latitud,longitud,token,keyword = "Restaurante",metros=2000)

Si decides incluir el paquete productivo, recomiendo instalar siempre la versión más actual, pues probablemente esté agregando funcionalidad, especialmente de wrappers en un futuro.

Cualquier duda, sugerencia o demás, bienvenido en github a través de un issue o por mail: Eduardo@enelmargen.org.

miércoles, 24 de junio de 2015

Quemen la Bandera

Lo que, a mi juzgar, es interesante de todo el espectáculo con la bandera de la confederación en Estados Unidos es que los argumentos de los "negadores" siguen siendo tomados en cuenta como válidos.

Para los menos enterados: tras la masacre llevada a cabo en una iglesia en Charleston resurgió en Estados Unidos el debate sobre que hacer con la bandera de la confederación, usada por el sur en la guerra civil.

Muchos capitolios del Sur la siguen usando en sus postes oficiales o como parte de su bandera, con el argumento de que refrenda su identidad e independencia como estado soberano.

El tema es que otros lo ven como un símbolo racista, a fin de cabo la guerra civil fue (particularmente) sobre el derecho que el sur quería mantener de tener esclavos. ¿La guerra fue sobre derechos de estados (como dicen algunos locos)? Sí. Pero pretender que la raza no tiene algo que ver es absurdo.

Otro de los argumentos a favor de mantener la bandera es que estarían desprestigiando a sus antepasados que murieron en la guerra. Ese argumento es todavía peor: morir por una causa no significa por si mismo que vale la pena celebrar la causa.

Aceptar que desafortunadamente muchos de nuestros antepasados habrán estado del lado equivocado de la historia, no es resignarte a olvidar tus raíces, sino comprobar que haz evolucionado desde entonces.

Miles de soldados nazis y de la SS murieron en la segunda guerra mundial, pero no vez a Alemania colgando la bandera Nazi.

Alemania no olvida la historia, la siguen enseñando en escuela y hay cientos de museos dedicados al tema, pero la causa amerita estar guardada bajo la solemnidad que da un museo, en dónde se puede apreciar desde una óptica más educacional.

¿Así como un Alemán, aunque haya perdido familiares en la guerra, no tiene porque celebrar los campos de concentración, por que habría de celebrar alguien en Estados Unidos la lucha por la esclavitud?
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Opinión.

miércoles, 17 de junio de 2015

La Táctica Trump


En una época relativamente aburrida de noticias, Donald Trump logró acaparar los reflectores ayer con un anuncio ridículo y en muchas ocasiones penoso sobre sus intenciones de contender por la presidencia de Estados Unidos.

No sé si era la ausencia de acarreados, pero en los momentos aparentemente planeados para máximo impacto (“México pagará el muró”, “Quitaré Obamacare”, etc), no podía más que sentir un poco de lastima por la falta de entusiasmo. Me sentía en un show de comedia donde nadie se ríe.

A pesar de no ser nuevo frente a las cámaras, es claro que el hombre carece de un carisma político como Obama, Walker o Rubio.

¿Entonces para que contender? A mi juzgar hay 3 explicaciones, en orden ascendiente de lo que juzgo sea lo más probable;

La ingenua
Realmente cree que puede ganar. ¿Really?

El plan B
Lo acercará lo suficiente y ganará suficiente cobertura de medios como para buscar otro puesto electoral después. Gobernador de Nueva York o California no suena mal. La extensa cobertura también ayudaría a su imperio de hoteles y marca personal que, by the way, le genera cada vez más dinero.

Dividir y vencer
Pero la más probable, en mi punto de vista, es que está cubriendo su retaguardia. Pocos hombres de negocio serios (como quisiera pensar que es alguien con 9 mil millones de dólares en activos) están entusiasmados con volver a perder la presidencia ante un demócrata o peor todavía, poner a un radicalista republicano de candidato. Toda la mitología falsa detrás de eliminar la deuda o repelar Obamacare puede ser bueno para hacer campaña, pero resultarían ultimadamente en daños fuertes a la economía. Un republicano fuera del establishment (es decir, un radical), tiene el potencial de desestabilizar a la incipiente recuperación de manera importante. Una candidatura “radical” sería mala por cualquier manera de verlo: el candidato muy probablemente perdería contra Clinton (la mayoría de las personas que votan en la elección son independientes) o de lograr ganar, abriría una caja de Pandora.

La candidatura de Trump apela a los más extremos (e ignorantes) del ala radical republicana, lo que en la práctica dividiría el voto de estos. Con ese segmento cada vez más atascado de contendientes, esa división beneficia por definición al candidato del establishment: Jeb Bush.

Se dice que Trump ya tiene comités exploratorios en Iowa y New Hampshire (los dos primeros estados con votaciones), lo que sugiere que esta vez sí va enserio y que esperamos una campaña (al menos en los primeros meses) bastante interesante.

martes, 9 de junio de 2015

Apuntes post-electorales

Primero, un fragmento de un interesante libro;
“The pattern of the organisation followed the pattern established by law for election purposes. There was a ward leader, a precinct captain for each precinct, and a block leader for every square block within the precinct. The precinct captain was the first person who called on newcomers to the neighbourhood, who saw that their water was connected, gas and electricity turned on. Coal in winter, food, clothing and medical attention were all provided by the organisation to whoever was in need at no charge, and as those benefitting from such help would remember fondly, the system involved no paperwork, few delays, no stigma of the dole. […] 
All that was expected in return was gratitude expressed at the polls on election day. And to most of his people this seemed little enough to ask and perfectly proper. Many, too, were happy to be “repeaters”, those who voted “early and often” on election day. The woman who worked in the hospital laundry, as an example, started as a repeater at age eighteen, three years shy of the voting age, and enjoyed every moment. She and several others would dress up in different costumes for each new identity as they were driven from polling place to polling place in a fine, big car. […] She would vote at least four or five times before the day ended. “Oh I knew it was illegal, but I certainly never thought it was wrong”. 
[…] 
They hired and controlled the road overseers, as well as road gangs, county clerks, and other employees numbering in the hundreds. They could also determine who was awarded county contracts, and for the county road system, such as it was, there seemed a never-ending need for maintenance and repairs.”
Parece que hablamos de un partido populista, en un país tercermundista como México, pero se trata de las tácticas que usaba el Partido Demócrata en Missouri, E.U. a principios de los 1920’s, cuando comenzaba la carrera política de Harry Truman (que, con ese mismo partido y casi seguramente bajo tácticas similares, sería el Presidente de Estados Unidos algunos años después).

Escribo lo anterior para ilustrar que la política no se hace en base a ideales o moralidad, sino en base a estrategias que ganan elecciones y que permiten la “gobernabilidad”.

Resulta evidente que hoy en día ningún partido serio en Estados Unidos intentaría una campaña así y no porque sus dirigentes se han vuelto más inteligentes, limpios o moralmente superiores sino por que perderían la elección.

Gradualmente en Estados Unidos se fue forjando una transformación en la manera de votar hasta llegar a lo que alabamos hoy como “ciudadanía”.

En la medida en que creció la economía y la población se hizo más rica, la relación de está con su gobierno cambio. Salvo excepciones puntuales, a mayor ingreso, mayor se tiende a pagar en impuestos y eso significa que los votantes ya no buscaban una “ayudita” sino un administrador de la riqueza que le transferían.

Al menos en lo que puedo observar en Nuevo León, estamos ante un cambio parecido.

No pienso que el Bronco represente un cambio mágico hacía las candidaturas independientes. No creo en que impulsará a un presidente independiente o que morirán los partidos.

Tampoco confío en que tendremos un gobierno totalmente “ciudadano”, dónde no exista ningún interés oculto o que de pronto toda la población se va involucrar en la política u organizaciones civiles.

Más bien, lo que parece haber cambiado es la manera de votar, principalmente en dos sentidos: ya no se vota a favor o en apoyo (por ejemplo como forma de agradecimiento por un “regalo” electoral) y el carisma personal ha sustituido sustantivamente a la marca del partido (véase el caso de Pato Zambrano).

El primero se debe en general a un nivel socioeconómico mayor pero en particular a una clase media más inmiscuida, por necesidad, en los quehaceres del gobierno. Al entrar a la formalidad una importante cantidad de trabajadores de servicios, que correspondientemente pagan impuestos, se vuelven más indignantes las alegaciones de corrupción o incompetencia.

El voto de castigo fue evidente en muchas ocasiones, pero quizá más claramente en San Pedro, bastión del PAN dónde este ganó fácilmente la alcaldía pero perdió la gubernatura, no por que representaban mala opción, sino casi seguramente por un voto "util" en contra del PRI.

El segundo, es natural. Un partido, por definición, tendrá muchos candidatos y probablemente gobernantes a lo largo de su vida. El hecho de que es muy difícil no decepcionar como gobernante simplemente significa que la imagen del partido se va deteriorando poco a poco, mientras que cada candidato nuevo representa un “renacimiento” en los ojos del elector.

Esto sucede también en Estados Unidos, dónde la mayoría se dice ser “independiente” en afiliación partidista y vota por el candidato que más lo convence o tiene más carisma (case in point: Obama).

En corto, la elección servirá primordialmente para impulsar un proceso de adaptación en la manera de hacer política.

El hecho de que el voto de castigo esta aquí para quedarse (en Estados Unidos prácticamente es la única forma de votar) significa que una parte importante de esa estrategia tendrá que involucrar al acto de gobernar en sí mismo.

Es decir, así como la publicidad y la movilización hoy en día son piezas claves de una campaña, en un futuro será de primera importancia el pasado del candidato, particularmente su destreza en puestos públicos, cosa que es muy deseable.

En mi pensar, más que la marca de "independiente", se observa que la ciudadania ya vota de manera más pragmática y en contra de un historial malo, lo que bien puede ser el cambio más bueno y profundo que salió a relucir en estas elecciones.
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Quote del libro: McCullough, D. "Truman". Simon & Schuster Paperbacks. Pp. 158-159.

martes, 2 de junio de 2015

Apuntes rápidos sobre elección...

Según la última encuesta de El Norte, que peca de muchos problemas, "El Bronco" lleva la delantera, aunque todavía hay un considerable número de indecisos.

Ante tal escenario, es evidente que esta elección se definirá en función del abstencionismo.

Viendo un poco más de cerca los resultados, es claro que el antes mencionado candidato tiene debilidades en áreas en dónde hay grandes porcentajes de indecisos (principalmente mujeres y personas mayores a 50 años).

Básicamente a mi ver, el grado en el que vote este segmento de la población vis a vis otros segmentos mucho más definidos (jóvenes de 18 a 29 años), determinará el resultado.

¿Quién de estos grupos es más propenso a votar?

Hay poca evidencia para México (obviamente) pero en una "googleada" rápida encontré este estudio de las elecciones en la Unión Europea.

Se los dejo de tarea:

miércoles, 22 de abril de 2015

Causalidad y Homosexualidad

Es común ver el uso equivocado de la estadística para probar un punto, pero este ejemplo ameritaba una pequeña entrada en este espacio

Resulta que el Heritage Foundation, que de por sí se parece más a un culto que a un think-tank, está detrás de un argumento bastante insólito. De acuerdo con Gene Schaer, abogado/convertido en fundamentalista Heritage, los matrimonios entre homosexuales causan un aumento en los abortos.

La “lógica” es la siguiente: los matrimonios homosexuales “diluyen” a la institución del matrimonio, haciendo que menos mujeres se casen, lo que a su vez causa más abortos.

En el mundo de la ciencia estadística, resultaría necesario hacer dos pruebas lógicas para aceptar o refutar tan novedoso argumento en contra del matrimonio del mismo sexo.
  • Primero, que los matrimonios de otras personas son un factor que influye en la decisión de casarte.
  • Segundo, que hay una clara causalidad entre los dos fenómenos (matrimonios y abortos) y no se trata de solo una correlación. La pregunta obvia aquí es la siguiente: “¿No será que menos personas se quieren casar y tener hijos por otra cosa (por ejemplo, la economía)?
En el primer punto, el autor enlista una correlación bastante absurda en España (la tasa de matrimonio cayó muy probablemente por problemas económicos o cambios de normas sociales casualmente cuando también se aprobó el matrimonio entre el mismo sexo). Cuando un reportero del Washington Post preguntó, resulta evidente que se trata de una especulación poco científica;
“It is still too new to do a rigorous causation analysis using statistical methods,” he admitted, saying that he had found only a decline in marriage rates in states that had legalized same-sex marriage (in fact, marriage rates have declined overall). “The brief doesn’t even attempt to say conclusively that this reduction in marriage rates has been the result of adopting same-sex marriage,” Schaerr said, though there are “theoretical reasons” such causation might occur.
La existencia de muchos casos más en los cuales se redujo la tasa pero no se aprobó el matrimonio entre parejas del mismo sexo, implicaría que la influencia de ese factor es prácticamente nula. Una vez más, el Washington Post deja bastante claro que este es el caso:
The national marriage rate declined to 6.8 per 1,000 in 2012, from 8.0 in 2002, before Massachusetts became the first state to legalize gay marriage. The Massachusetts rate dropped from 5.9 in 2002 to 5.5 in 2011, while Connecticut went from 5.7 to 5.5 and Vermont went from 8.6 to 8.3. But Texas and Utah, free of same-sex marriage, dropped from 8.4 to 7.1, and from 10.4 to 8.6, respectively.
Ergo, algo más (obviamente) está detrás de la caída en tasas de matrimonio.

En el segundo tema, es todavía más fácil ver a través de la falacia.

Schaerr argumenta que las mujeres casadas tienen menos abortos, entonces si no se casan, habrá más abortos. Una vez más, la causalidad está muy lejana de ser probada. Schaerr asume que lo único que causa el aborto es el estado civil.

Poner una gráfica comparando entre las tasas abortivas de mujeres casadas y las solteras (6.1 vs. 28.9 abortos por mil mujeres, respectivamente) es caer redondito en la trampa de la correlación. Es simple y sencillamente un sesgo de muestreo.

Las mujeres con dinero, educación y un trabajo son mucho más propensas a casarse y estas a su vez son menos propensas a abortar pero justamente por su condición inicial. Con dinero, educación y trabajo no hay muchas razones para abortar. Además, aunque no quieras un bebé, con dinero y educación eres más propenso a usar correctamente los métodos anticonceptivos.

El argumento es tan falaz que siguiendo la esa misma débil línea de razonamiento puedo fácilmente voltear la conclusión en contra de los matrimonios heterosexuales: por naturaleza, todos los homosexuales provienen de una relación heterosexual. Ergo, si queremos prevenir matrimonios entre personas del mismo sexo, debemos prevenir relaciones heterosexuales.

Las personas como Schaerr argumentarán que mi causalidad está equivocada, y tendrán razón, pero eso simplemente implicaría que no pueden tener el monopolio sobre la razón y sobre la mala práctica científica al mismo tiempo.
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Opinión.

martes, 7 de abril de 2015

Algo es mejor que nada

¿Qué podemos decir del reciente anunciado roadmap a las negociaciones con Irán?

Thank you Obama.

En mi opinión, representa la mejor oportunidad para impedir a otro país con armas nucleares en el medio oriente (aun y cuando esto no necesariamente sea lo único que garantiza seguridad en la región).

Jeffrey Lewis en Foreign Policy argumenta que cualquier acuerdo es mejor que ninguno porque al menos detiene el avance de la carrera armamentista. Tiene razón.

La realidad es que el tiempo está del lado de los iranís, quienes se preocupan mucho menos por elecciones y opinión pública que sus contrapartes estadounidenses.

Desde mediados de década pasada (¡una década!), mientras en Estados y Europa se siguen discutiendo los pros y cons de siquiera conversar, ellos han logrado mejorar sus cartas en las negociaciones dramáticamente.

No considero que sea enteramente racional que Irán solo busque armas nucleares para bombardear a media región. Más bien, lo que quieren es leverage. Una amenaza creíble de arma nuclear es como obtener un lugar en el consejo de seguridad de las Naciones Unidas. ¿Cuántas veces se ha mermado la capacidad de Estados Unidos de actuar en el medio oriente simplemente por la preocupación de las acciones de Irán?

Gran parte de lo que sucede en la región es visto a través de las repercusiones que tendría en Teherán.
El cálculo para Irán es sencillo: asustar al punto de extraer más influencia, pero evitar una guerra o cambio de régimen.

Además, si no se llega a un acuerdo hoy, ¿Entonces cuando? ¿Cuándo estén a meses o ya tengan una bomba?

Suma a ello que el acuerdo no es para nada malo. Incluso críticos vocales como Gary Samore de Harvard lo ven relativamente con buenos ojos.

Los críticos del acuerdo lo hacen en base a argumentos inválidos: como el hecho (no opinión, sino hecho) de que Irán seguirá financiando a terroristas.

Pero citado en una entrevista con NPR, Obama hace un buen punto:

[…] Obama has resisted pressure to broaden the scope of his objectives in Iran, and ridiculed notions this might even include its recognition of Israel.

”We want Iran not to have nuclear weapons precisely because we can’t bank on the nature of the regime changing,” (…) 

“That’s exactly why we don’t want to have nuclear weapons. if suddenly Iran transformed itself to Germany or Sweden or France then there would be a different set of conversations about their nuclear infrastructure,” he added.


Claro que el trato ideal sería convertir a Irán en Suecia, pero eso no va suceder.

Si el propósito es evitar que Irán fabrique armas nucleares, este es el acuerdo y momento.

Si la excusa para no hacerlo es la terquedad de convertirlo en un país democrático, que respete a los derechos humanos y las normas internacionales, los Senadores estadounidenses acabarán votando por una guerra.

Por otro lado, John Cassidy en el New Yorker argumenta que más que las avances en desarmamiento, un arreglo con Irán regresa a Estados Unidos a su modelo de liderazgo previo a la invasión de Irak, basado en el consenso;
In dealing with Iran, thankfully, the United States has returned to the older model of exercising leadership through collective institutions. The agreement with Iran isn’t a deal between Tehran and Washington. It is a deal between Tehran and six major powers (…), the five permanent members of the United Nations Security Council and Europe’s dominant economic power.

En este sentido, el acuerdo también tiene más sentido.

Si Irán es el país bélico que muchos dicen ser va obtener armas nucleares con o sin acuerdo.

La diferencia radica en que violando el acuerdo, Estados Unidos tendría un mandato mucho más claro para la guerra y posiblemente también más aliados.

jueves, 26 de marzo de 2015

Lecturas Recomendadas (Marzo - 2015)

Como de costumbre (esporádica), aquí algunos de los artículos más interesantes que eh estado leyendo en las últimas semanas.

Economía y Negocios:
  • Artículo de James Surowecki sobre la economía de "Shake Shack", los nuevos restaurantes de casual dinning (New Yorker).
  • Interesante análisis sobre Asia y su dominio de la manufactura (The Economist).
  • Perfil interesantísimo de Jonathan Ivy, VP de Diseño en Apple (New Yorker).
  • El problema con estrategías de inversión que no son probadas suficientemente (The Economist).
  • Perfil de Banjo, la empresa de social media que está por revolucionar a muchas industrias (Inc.com).
  • Artículo sobre lo ineficiente y equívocado que ha resultado ser subsidiar a las personas más grandes (The Economist).
  • Los "smartphones" se han vuelto cada vez más importantes para la economía, argumenta artículo (The Economist).
Política Exterior:
  • Opinión, con la cual concuerdo bastante, sobre el patriotismo irracional estadounidense y de Obama (The Economist).
  • Perfil de Lee Kuan Yew, legendario Primer Ministro de Singapúr (The Economist).
  • El caso Ferguson y la polícia estadounidense que vive de las multas (Quartz).
  • Ted Cruz, perfil (The Washington Post).
Data Science y/o Estadística:
  • Artículo (Simply Statistics) sobre la ironía que implica hacer buen data science (nadie lo valora!).
  • El índice de musica Hipster (Priceconomics).
  • La "distancia" entre empresas, mapeado con el paquete Quantmod (r-bloggers).
  • Descripción de Paquete para analizar LinkedIn con R (r-bloggers)

sábado, 21 de marzo de 2015

El Mìnimo Esfuerzo ¿Error de todo mexicano?

Por: David Winterman.

Por la riqueza de su territorio y su ubicación estratégica siendo un país vecino de Estados Unidos, México sin duda posee un inmenso potencial para ser líder en diversos mercados, aunque la realidad. diga lo contrario ya que hoy en dia somos considerados un país emergente.

¿Por qué, si contamos con un territorio privilegiado, las tres palabras que mayor pueden describir al país son Corrupción, Pobreza y Narcotráfico?

Me considero un fiel creyente de que la educación es la base para que cada uno de nosotros podamos tener éxito tanto en el ámbito personal como en el profesional y por lo tanto podamos contribuir con nuestras habilidades y competencias en la formación de un país desarrollado.; es por eso que me atrevería a decir que la cultura conformista del mexicano se contagia desde que empezamos a estudiar por la falta de un sistema educativo eficiente y esto,ha llegado a ser determinante para que México no alcance su potencial óptimo.

Es cierto que en el país existen ciertas universidades de prestigio a nivel mundial, pero eso no garantiza que todo egresado sea un profesionista exitoso debido a que los mexicanos tenemos la tendencia de aportar nuestro mínimo esfuerzo con tal de lograr aprobar toda materia del plan de estudios en vez de explotar todo el potencial que poseemos. ¿A qué me refiero con esto? Me gustaría explicarlo con un sencillo caso que creo todo estudiante o profesionista lo vivió en algún momento de sus años de estudios universitarios.

Piensen en el momento que el semestre está cerca de finalizar y es tiempo de ponerse a estudiar para los exámenes finales. Es ese el momento crítico, en el que demostramos que somos bastante conformistas con nuestros resultados ya que lo primero que hacemos antes de empezar a estudiar es hacer nuestro cálculos de que calificación necesitamos obtener en el examen para poder acreditar la materia y así reducir las horas de estudio al mínimo necesario

:Porque le doy la importancia a dar nuestro máximo esfuerzo en los estudios? La respuesta es sencilla, la educación es el principio de nuestra formación como profesionistas y si desde esa etapa no nos esforzamos ¿cuándo lo haremos?

¿Cuántos de nosotros nos quejamos en el 2012 que era de sorprenderse que en un país de más de 120 millones de habitantes no existan cuatro candidatos decentes para gobernar el país? Al igual de nosotros no nos formamos con la disciplina que deberíamos ¿no creen que nuestros gobernantes llegaron a hacer lo mismo? Y si tanto nos quejamos ¿por qué no cambiamos nuestra mentalidad, conformista, por una mentalidad de dar el máximo esfuerzo y dedicación a toda tarea asignada?

Algunos piden un salario mínimo más justo para trabajar mejor pero ¿no creen que si de por sí podemos llegar a ser conformistas en nuestro trabajo, un salario mayor nos haría conformarnos más? Además de todas las implicaciones económicas que ese aumento generaría, tales como un aumento inflacionario, y un mayor costo en las empresas que provocaría un mayor desempleo y por lo tanto mayores incentivos para incorporarse al empleo informal. Otra manera de reflexionar sobre la importancia de dar nuestro máximo esfuerzo es comparando a los estudiantes mexicanos en cuestión de mentalidad de trabajo con los estudiantes de nuestro vecino del norte. ¿En qué nos diferenciamos de Estados Unidos en este aspecto? En que mientras nosotros nos preocupamos por acreditar con el mìnimo ellos buscan hacerlo con el máximo puntaje posible.

La pregunta es ¿será este aspecto cultural factor importante para que México siga sin avanzar como debería?

Esta es mi visión del país como egresado de la carrera de Economía y como joven profesionista que lucha día a día para superarse en el mercado laboral, dando lo mejor de mi en todo momento. Es por eso que los exhorto a reflexionar sobre el tema y tratar de cambiar nuestra mentalidad conformista por una mentalidad de máximo esfuerzo en todo lo que nos dediquemos y que inculquemos a las siguientes generaciones del país a dar siempre lo mejor de nosotros.

No estoy declarando que cambiando nuestra mentalidad tendremos resultados inmediatos, este es un proceso a largo plazo que probablemente no nos tocará vivir ya que se requiere de un cambio generacional para alcanzar el objetivo de tener una economía más desarrollada, pero si no somos nosotros los que empezamos a formar el cambio, ¿quién tomará la responsabilidad de tratar de hacer ese cambio que tanto necesitamos para saltar de la mediocridad al éxito?

miércoles, 4 de febrero de 2015

Como crear una matriz de distancias en R

Un pequeño freebie para crear en R una matriz y un heatmap entre varios puntos geográficos, como este que hice para los lugares que más frecuento (o frecuentaba):
 
 
Primero, asegurarte que tengas instalados y cargados los siguientes paquetes (el de xlsx no es necesario si tienes la info en algo que no es excel):
library(sp)
library(fields)
library(geosphere)
library(xlsx)

Después, un par de funciones que calculan la distancia, "pivotean" contra un punto y generan la matriz para el heatmap, respectivamente:

#### Acepta en p<- matriz numerica con lat,longitud., kmset es default en kms.
Dist<-function(p1,p2,kmset=T,method="Haversine")
{if(kmset)
{ #Funcion para cambiar longitudes
  switch<-function(p)
  {#2x2 Matrix
    as.matrix(t(c(p[2],p[1])))
  }
  #Requires-SP
  d1<-spDistsN1(p1,p2,longlat=T)
  #Requires- Fields
  d2<-rdist.earth(p1,p2,miles=F)
  #Requires- Geosphere
  d3<-(distHaversine(switch(p1),switch(p2))/1000)
  ###Método
  #rdist y sp
  m1<-mean(c(d1,d2))
  #todas
  m2<-mean(c(d1,d2,d3))
  #haversine sola
  m3<-d3
  #decision
  if(method=="Haversine"){return(m3)} 
  else {if(method=="Promedio") {return(m2)}
        else {if(method=="Rdist"){return(m1)} else {print("No method")}}
  }
  #fin
}
else print("No format set")
}

#### Acepta en df<- data frame con 3 cols - factor (ejemplo, ID), lat y longitud... en pivote, un punto vs. cual comparar.
Dist_Pivote<-function(df,pivote,kmset=T,method="Haversine",namepivote="default"){
  latlongs<-df[,2:3]
  factores<-as.vector(df[,1])  
  #Name pivote
  name<-if(namepivote=="default")
  {paste("Kms vs. ",(pivote)[1],",",(pivote)[2],sep="",collapse=NULL)}
  else 
  {paste("Kms vs. ",namepivote,sep="",collapse=NULL)}
  
  #make call by obj to list
  df<-as.data.frame(do.call("rbind", as.list(
    #Pivot all
    by(
      # a columnas...
      latlongs,
      # separar por... 
      factores,
      # y aplicar a cada renglon...
      function(x){
        apply(x,1,function(x){Dist(as.matrix(t(x)),pivote,method=method,kmset=kmset)})}
    ))))
  if(ncol(df)==1){
    df<-cbind(row.names(df),df)
    colnames(df)<-c("ID",name)
    return(df)} 
  else {return(df)}
}

####### Crea matriz entre distancias, dar columna 1: id o nombre, col 2: latitud, col 3: longitud.
Dist_Matriz<-function(df){
  m<-data.frame(1:length(df[,1]))
  for (i in 1:length(df[,1]))
  {
    m[i]<-Dist_Pivote(df,as.matrix(df[i,2:3],namepivote=df[i,1]))[,2]
    colnames(m)[i]<-as.vector(df[i,1])
    row.names(m)<-as.vector(Dist_Pivote(df,as.matrix(df[1,2:3]))[,1])
  }  
  m<-m[,order(names(m))]
  return(m)
}

Y ahora para lo interesante, cargamos los datos y generamos el heatmap. Los datos los tengo en un excel con tres columnas: la primera el identificador (casa, trabajo, etc), la segunda con la latitud en decimales (por ejemplo: 25.291231) y la tercera con la longitud también en decimales (-100.2198312).

d<-read.xlsx("Locations.xlsx",sheetIndex=1,stringsAsFactors=F)
dist<-Dist_Matriz(d)
heatmap(as.matrix(dist*-1))

Listo, el heatmap debe colorear más rojo las distancias más lejanas. Obviamente la matriz está guardada como el objeto "dist".

Las distancias se calculan en kilometros "as-the-crow-flies" o sea, simplemente la línea recta más corta entre ambos puntos con el método Haversine.