Very valuable! We are resharing this book now that it has been published.
"Macroeconometrics" by Alessia Paccagnini.
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"Macroeconometrics provides a rigorous yet accessible guide to the tools used to analyse dynamic economic systems in a rapidly evolving empirical environment. The book takes readers from the foundations of univariate time series analysis to the multivariate and structural methods that define modern macroeconometrics. It covers core topics such as stationarity, unit roots, cointegration, ARIMA and GARCH models, VARs, local projections, shock identification, Bayesian methods, and DSGE models, while also introducing recent advances in high-dimensional data, machine learning, nonlinearities, mixed-frequency analysis, quantile methods, Growth-at-Risk, and multi-country policy modelling. Structured as a progressive learning journey, it combines theoretical explanation with practical guidance, empirical applications, summary sections, key equations, exercises, and companion code."
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İktisat araştırmacıları için veri toplama sürecini hızlandıracak harika bir ücretsiz platform:
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FRED, Dünya Bankası, OECD ve Eurostat dahil 10+ kurumun verilerini tek bir arayüzden sorgulayabilir, frekansları otomatik eşleştirip anında dışa aktarabilirsiniz.
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I incorporated some of the most requested features.
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More details below 👇
Development economics finally has a global professional home. Today we launch @ideadevecon ... Open to every development economist, everywhere.
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Absolutely must-read review of taking micro-data from development RCTs and feeding it into macro models to answer big questions (and vice versa). Extremely enjoyable, highly recommend.
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I interviewed Scott Cunningham (@causalinf), professor of economics at Baylor, on Claude Code, AI, and economics.
Scott's *51* post series on Substack on Claude Code for economics research has been instrumental for introducing agentic coding to economists.
Here's what we discussed:
> Scott's views on verification in AI-aided applied microeconomics
> The impact of AI on the returns to understanding econometrics
> How Scott is testing the models' tendencies to specification search
> What Scott discovered doing a multi-language replication of Callaway Sant'Anna 2021 (@pedrohcgs)
> How AI is helping Scott, an applied microeconomist, start to do applied theory
> Scott's experience teaching agentic coding at his causal inference workshops ("The Mixtape Sessions")
> How Scott is adapting his teaching due to AI
You can catch it on YouTube here: https://t.co/PgxARhHXV3
The full transcript is available on my site here: https://t.co/kUUXqUfaDx
La siguiente iteración del taller de investigación empírica con IA será virtual, para así incluir a quienes no estén en Lima.
Dirigido a: periodistas, tesistas, analistas, curiosos.
2 sesiones remotas · 13 y 20 de junio · 9:00 - 13:00
10% dscto. con RT
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Applications open for the LACEA PhD Mentoring Workshop 2026—deadline is coming soon. Submit your applications by May 31, 2026 ✉️⏳ [email protected]
https://t.co/23e5FihaSy
We usually repeat that correlation doesn’t imply causation, which is true. But the reverse, causation doesn’t imply correlation, is ALSO true.
Let X~N(0,1) and Y=X^2. In this example, X causes Y.
But the correlation between X and Y is Corr(X,Y)=Corr(X,X^2)=Cov(X,X^2)/(σ_X*σ_(X^2))=(E[X*X^2]-E[X]*E[X^2])/(σ_X*σ_(X^2))=0. Why?👇
The function h(x)=x^3 is odd:
(-x)^3=-x^3
and the distribution is symmetric around 0, f is even:
f(x)=f(-x)
Thus (x^3)*f(x) is odd (odd*even=odd function) and the integral of an odd function over a symmetric interval is 0.
Thus E[X^3]=∫X^3*f(x)dx=0
(the integral is from -♾️ to ♾️)
The same occurs with the function g(x)=x because g(-x)=-x=-g(x) (it’s odd).
So E[X]=∫X*f(x)dx=0
(the integral is again from -♾️ to ♾️)
Thus Corr(X,Y)=0 because Cov(X,X^2)=0.
Thus we have proven that causation DOES NOT IMPLY correlation.
Q. E. D. ▪️
La Univ. Stanford publicó el análisis de demoras en las elecciones Peruanas más riguroso al día de hoy.
Junto con @diazcayeros,@BMagaloni y C.Dann, analizamos todas las actas en Lima con un análisis causal que responde la pregunta que nos hacemos en Perú:
¿Cambió el resultado?
Circula la idea de que los empresarios españoles acaparan las ganancias de productividad mientras congelan los salarios. Los datos del INE dicen otra cosa.
Desde 2000, el coste laboral real por asalariado para la empresa ha crecido un 11%. La productividad por asalariado, otro 11%. Van pegados. La empresa paga exactamente lo que produce el trabajador.
¿Por qué entonces el trabajador siente que su salario crece menos? Porque su poder adquisitivo sube solo un 8%. Faltan 3 puntos. Y no se los queda la empresa.
Dos puntos van a cotizaciones sociales: lo que la empresa paga por encima del sueldo y nunca llega al bolsillo del trabajador. Un punto se pierde en la cuña entre el IPC y el deflactor del PIB: inflación de energía y alimentos importados que encarece la cesta de la compra más que los precios de producción nacionales.
El problema no es el empresario que paga poco. Es un Estado que se queda una parte creciente del coste laboral y una productividad que apenas crece un punto cada dos años.
Cambiar el relato no arregla ninguna de las dos cosas.
🚨 Public Good Alert 🚨
Two years of development. Zero funding. 𝟲,𝟲𝟵𝟯 𝗼𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁𝘀 𝗳𝗿𝗼𝗺 𝟱𝟭 𝗰𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗹 𝗯𝗮𝗻𝗸𝘀. #TextData
Today, we are opening the doors to it all for free 🚀
Visit our website: https://t.co/ToBke8Dxww
🧵1/12 #NLP
📢 Call for papers! SITE 2026 Session 15: "Causes & Consequences of Misallocation" at Stanford GSB, Aug 31–Sep 1. Theory + empirics welcome.
Deadline: June 15 Submit: https://t.co/d5YRxEyLzl
w/ @TheMichaelBlank@PeteKlenow@sarapfmoreira
For PhD students around the world.
Online Summer School (6 weeks) @PrincetonBCF
Interested? Please register and join. First meeting May 19th
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I made a free tool that suggests journals/editors that may be a good fit.
Super easy to use. Just upload a PDF of your paper: https://t.co/izY83ftTOS
#EconTwitter
1/
New QJE paper on France’s mandated profit-sharing: distributing excess profits to workers raises the labor share and reduces the profit share, with little effect on investment or productivity. Gains mainly go to lower-skilled workers; high-skilled pay unaffected.
¿Qué sabemos, con evidencia, sobre Beca 18 y los programas de becas del Estado peruano? Desde 2012, este programa ha beneficiado a más de 70 mil jóvenes. Hay evaluaciones de impacto, estudios cualitativos e nfromes de investigación. Un hilo con principales fuentes 🧵👇
Lindo working paper del BIS en el que se publica una base de datos con la localización geográfica de las empresas más relevantes de IA (mapean 1246 compañías en 32 países) y algunas de sus principales características: https://t.co/P8yzG4mnz4
Obviamente, EEUU y China a la cabeza, pero me sorprendió ver a Australia y Canadá mejor rankeados de lo que imaginaba.
Además, documentan origen de la inversión (encuentran cierto home bias), evalúan en qué "capa" de la industria se enfoca más cada país y tiran algunas regresiones para detectar algunas correlaciones interesantes (como flujos de venture capital con diversificación de las áreas de desarrollo en IA).
Para tenerlo en el radar.
Ayer, de manera esporádica, me tomé un par de horas para enseñar en vivo cómo usar IA (Claude Code y pgEdge MCP) para conectarte a las APIs de la ONPE y analizar + visualizar info. ~6500 personas entraron y vieron que tan fácil es. Si les da curiosidad, allí está 👇
Verifiquemos lo que dice López Aliaga, quien afirma que las instalaciones tardías de mesas en cuatro distritos de Lima le costaron hasta 500,000 votos.
Tengo la hora de instalación de mesas en San Juan de Miraflores, Villa el Salvador, Pachacámac y Lurín. Así se instalaron.