Regresión Autoregresiva Vectorial y el Estudio de la Política

En muchos aspectos, los científicos políticos están de acuerdo sobre la mejor manera de modelar los procesos políticos. Pero desacordamos sobre cómo traducir nuestras teorías en ecuaciones estructurales; cada uno de nosotros parece tener su propio modelo de ecuación estructural de la misma teoría. Este desacuerdo es un serio impedimento para la construcción de teorías. La regresión autoregresiva vectorial (VAR) es un medio de eludir este problema. Explicamos la lógica de esta estrategia de modelado alternativa y examinamos sus virtudes relativas. En particular, se comparan los enfoques VAR y los más familiares de ecuación estructural (SEQ) en términos de sus fundamentos epistemológicos, poder empírico y utilidad en el análisis de políticas. Esta comparación muestra que las dos estrategias de modelado se basan en concepciones diferentes de la teoría y de la construcción de teorías y que, para los sistemas de cuatro a seis variables que solemos estudiar, la elección entre modelos VAR y SEQ presenta un compromiso entre la precisión de la inferencia causal y la precisión cuantitativa, respectivamente. Además, los modelos VAR tienen la desventaja de no poder incorporar relaciones multiplicativas y no lineales tan fácilmente como los modelos SEQ. Pero los modelos VAR tienen la ventaja de proporcionar un tratamiento más completo de la endogeneidad de políticas que los modelos SEQ. Estos y otros contrastes en las dos estrategias de modelado se ilustran en un reanálisis del modelo de ingreso permanente de gasto gubernamental de Alt y Chrystal (1983).