Los economistas a menudo trabajan con programas estadísticos que son empleados para construir modelos económicos y llevar a cabo análisis econométricos. Aprender a trabajar y analizar datos es por lo tanto una habilidad esencial para los jóvenes economistas. Para tener capacidades competitivas como economista en el mercado laboral, las competencias demostrables y la experiencia en el uso de algunos de los populares software de análisis y estimación son una necesidad.

A grandes rasgos, existen dos tipos de software: privativo y de código abierto. Algunas personas y organizaciones deciden utilizar los paquetes privativos, los cuales son desarrollados y cuyos derechos son registrados por una sola compañía. Otros se basan en soluciones gratis, de código abierto, tal y como el conocido Proyecto “R”. Dentro de estas dos categorías, existen docenas, sino cientos de alternativas, que varían en su precio, complejidad, capacidad, facilidad de uso y popularidad.

Esta publicación de Bob Muenchen será un gran recurso si aquello que estás buscando es un informe que recoja los programas informáticos más populares. Muenchen utiliza una serie de distintas medidas para evaluar las diferentes opciones de software, manteniéndolo a su vez actualizado. Cabe destacar que este informe se aplica a la ciencia de datos en general - no solo a la economía. Dicho esto, se representan todos los software más comúnmente utilizados en la economía – tal y como Python, R, Stata, SAS, SPSS, MATLAB, y muchos más.

Esta es una lista de nombres bastante larga, y puede parecer incluso intimidante. A modo de ayud,a para aprender sobre el panorama de programas informáticos, en este artículo arrojaremos algo de luz sobre las herramientas de software más utilizadas por los economistas, y daremos algunos detalles sobre cómo aprender acerca de ellos.

1) ¿Qué programa de software debería utilizar?

Antes de comprar un programa o de descargar una alternativa de código abierto, siempre es buena idea hablar con compañeros, consultar foros en línea o comunidades relacionadas con cada producto de interés, examinar los planes y programas de la asignatura que estés estudiando, y sacar provecho de las pruebas gratuitas.

También es importante considerar tus propias habilidades y/o el nivel de experiencia que se reúna en tu equipo (en caso de que aplique). En caso de haber varios programas de software que cumplan con tus exigencias, las opciones que tengan un mayor respaldo podrán ahorrarte tiempo y estrés en el largo plazo.

Dicho esto, respecto a sus estudios, los estudiantes de economía probablemente tiendan a centrarse en las principales herramientas públicas de código abierto; muchas asignaturas utilizan herramientas de código abierto como recurso de enseñanza. Python y R son dos ejemplos. R es utilizado muy a menudo por los economistas. Python, por otro lado, es en cierto modo utilizado con menor frecuencia en la economía, si bien es a menudo utilizado en ciencia de datos, solapándose cada vez más con análisis econométricos que los economistas puedan querer ejecutar. Existen muchos paquetes estadísticos para Python que le permiten llevar a cabo los mismos análisis que otros conocidos programas, tal y como R.

Por lo tanto, familiarizarse con ambos programas reporta beneficios. Existe una gran oferta de material educativo gratuito tanto en R como en Python, ambos con disponibilidad en línea; saber cómo ejecutar regresiones y manipular datos en estos programas supone una gran ventaja para un estudiante de economía serio.

Sin embargo, existen otras ventajas en relación con las plataformas de software privativas con licencias de pago, tal y como Stata, SPSS, y MATLAB. A menudo, es probable que las oportunidades de apoyo y capacitación detrás de estas plataformas sean más extensas que para los softwares de código abierto. Además, estas herramientas pueden tener una mayor facilidad de uso para aquellos economistas que tengan poca experiencia en la programación, disponiendo de interfaces bien diseñadas para el usuario que permiten a los economistas manipular gráficos y variables donde las herramientas de código abierto probablemente requieran líneas de código para hacerlo en su lugar.

2) ¿Qué tipo de licencia debería comprarme?

Si eres un estudiante de universidad o el empleado de una empresa que utiliza una herramienta de software privativa, probablemente ya tengas acceso al software sin necesidad de comprarlo para tu propio uso personal.

Por el contrario, si deseas utilizar estas opciones, tendrás que pagar por una licencia para hacerlo. Los criterios para cada tipo de licencia cambian de un fabricante de software a otro. Normalmente, las licencias de estudiante serán las más baratas, y serán ofrecidas durante periodos de tiempo más cortos (semanas o meses, en lugar de uno o más años).

Muchos programas de software también tienen disponible una licencia académica y/o sin fines lucrativos. Las licencias corporativas normalmente son las más caras - pero lo más probable es que no tengas que comprar una licencia corporativa por tu cuenta. Comprueba los criterios de cada programa, y consulta con tu distribuidor local para comprobar cuál es el correspondiente tipo de licencia y nivel de capacitación y soporte que se ajuste a ti.

3) ¿Debería comprarlo directamente o a partir de un distribuidor?

Si vas a decidir tomar el camino de comprarlo, la mayor parte de las veces es posible comprarlo de forma directa a partir del fabricante de software a través de su página web. Sin embargo, considera también buscar un distribuidor local en su lugar. Los precios normalmente son más o menos los mismos (con algunas excepciones), pero los distribuidores disponen de una ventaja debido a los “extras” que recibes como cliente, tal y como apoyo interno, boletines informativos y reuniones del grupo de usuarios locales.

Adicionalmente, también puede ser un importante punto positivo tener un apoyo y capacitación local a tu disposición y en tu idioma. Otra ventaja es que si vas a comprar diferentes programas de software, esto te permite tener un punto de contacto para todos ellos.

4) ¿Cuánto dominio de la codificación o programación necesito?

Independientemente del programa de software que hayas elegido, probablemente te preguntes cuánta experiencia de programación necesitarás para tener éxito como economista. ¿Acaso se necesita un profundo conocimiento de ciencia de datos, programación, o codificación, además de teoría económica para tener éxito?

Lo más probable es que tu respuesta sea “no realmente”. La mayoría de economistas tampoco tienen por qué ser programadores maestros. La capacidad de definir tus propias funciones, manipular datos, y comprender los algoritmos que hay detrás de las funciones comunes harán que tu vida en el análisis económico sea más fácil. Una experiencia más profunda probablemente no se requiera, dado que las herramientas de software están construidas para ayudarte a hacer tu trabajo – pero sin ninguna duda te supondrá una ventaja.

Por ejemplo, la mayoría de programas de software incluye comandos integrados que son cortos, fáciles de ejecutar, y que te permiten profundizar correctamente en el análisis estadístico. A modo de ejemplo, para ejecutar una regresión lineal en R, solamente necesitas escribir un comando y decirle al programa qué datos utilizar. Después, al escribir “summary”, soltará un análisis completo de la regresión lineal con la estadística t y valores p, el valor de R2, el estadístico F, y muchos otros adicionales, todos calculados en una fracción de un segundo. Muchas otras regresiones, más complicadas, a menudo se pueden realizar de una forma igual de sencilla.

Ejecutar estos simples comandos no requiere una avanzada experiencia en programación, pero un dominio básico del software que hayas elegido a menudo resulta práctico. Digamos, por ejemplo, que recibes un mensaje de error. Familiarizarse con tu software de elección y el algoritmo utilizado para generar el resultado de tu modelo te ayudará a eliminar el error rápidamente para que puedas volver a lo que realmente importa.

Además, si dispones de cierta habilidad en programación, a menudo serás capaz de escribir tus propias funciones y de comprender qué hacen las funciones existentes. Esto te ofrecerá una flexibilidad adicional cuando necesites implementar una distribución de probabilidad muy específica, para reparametrizar algo, ajustar un gráfico para destacar tus resultados, etc.

En general, la clave para tener éxito en este tipo de análisis económicos reside en entender el resultado del modelo e interpretarlo bajo el contexto de la teoría económica, lo cual no requiere una avanzada experiencia en programación. Sin embargo, si algo sale mal, o si necesitas una configuración particularmente complicada para llevar a cabo tu análisis, algunas herramientas de codificación suponen un impulso. Estudiar algunos de los programas de software mencionados en este artículo te ayudará a tomar los primeros pasos en tu trayectoria por el análisis económico. ¡Mucha suerte!

^{Créditos de Imagen: Gilad Lotan}