5 razões pelas quais o modelo de eleição da UC está errado

Dois economistas políticos da Universidade do Colorado publicaram recentemente uma análise das eleições presidenciais de 2012 que previam que Romney venceria. O modelo analisou muitas variáveis ​​econômicas e afirmou que esse modelo teria "previsto corretamente todas as eleições desde 1980".

O modelo de eleição Investmentmatome, por outro lado, foi criado por analistas que estudaram análise econométrica em Princeton e Stanford e prevê que Obama vencerá facilmente a eleição.

Ambos os modelos afirmam ser apresentações imparciais de fatos estatísticos sem opiniões pessoais, mas chegam a conclusões opostas. Como isso pode ser? Simplificando, o modelo da Universidade de Coloado é profundamente falho. Aqui está o porquê:

5 razões pelas quais o modelo eleitoral da Universidade do Colorado está morto

1. O modelo CU engana

Se eu te dissesse a que horas eu apareci para o trabalho todos os dias na semana passada, você seria capaz de prever a que horas eu apareci para o trabalho todos os dias na semana passada? Você poderia? Ótimo! Você é tão bom em modelagem de previsão estatística quanto na Universidade do Colorado.

Afirmar ter criado um modelo que teria “previsto corretamente todas as eleições desde 1980” é um completo disparate quando o modelo foi criado usando dados de todas as eleições desde 1980, os próprios dados que ele pretende prever. Nas estatísticas, chamamos isso de mineração de dados. O procedimento adequado seria usar um subconjunto dos dados para criar o modelo (talvez as eleições de 1980 e 1984) e, em seguida, testar o modelo em um "backtest de amostra" de dados que não foram usados ​​na criação do modelo (as eleições de 1988 a 2008). Só então você consegue alegar que seu modelo é bom em fazer previsões.

2. O modelo de UC depende de suposições incorretas.

Desemprego afeta as chances dos reitoristas democratas serem reeleitos, mas não os republicanos? Os resultados dos republicanos estão ligados à renda per capita, enquanto os democratas não estão? Mesmo? Na estatística, você precisa começar com suposições que fazem sentido e, em seguida, testá-las, não começar com dados e, em seguida, permitir tantas suposições malucas quanto precisar criar um modelo que "predisse corretamente" todos os seus dados.

3. O modelo de CU inclui variáveis ​​que não devem…

De volta ao meu aparecendo no exemplo de trabalho. Se eu lhe desse dados adicionais sobre a cor da camisa que eu usava todos os dias e o que eu comia no café da manhã, você seria mais capaz de prever a que horas eu apareci para o trabalho? Provavelmente não, mas seu modelo não sabe disso. O que provavelmente acontecerá é que o seu modelo começará a contar coisas malucas (eu apareço cinco minutos antes nos dias em que como ovos no café da manhã, mas vinte minutos depois se eu usar uma camisa azul) para ajustar todas as variáveis ​​extras os dados.

O modelo da Universidade do Colorado faz isso, mas num grau ainda mais extremo. Utiliza pelo menos SIX variáveis ​​explicativas, embora tenha apenas oito pontos de dados eleitorais. Isso é demais de uma perspectiva estatística e é provável que leve a "correlações espúrias" (ou seja, camisetas azuis atrasam o trabalho ou o desemprego afeta apenas os democratas).

4… e ignora variáveis ​​importantes (como o candidato!)

Um modelo baseado apenas em indicadores econômicos só pode ser abrangente se os indicadores econômicos forem os únicos fatores que impulsionam os resultados eleitorais. Eles não são. Há evidências de que a simpatia do candidato, os gastos de campanha e até mesmo o clima desempenham papéis nos resultados eleitorais. Tome um exemplo extremo: e se os republicanos decidissem conduzir um cavalo em vez de uma pessoa como seu candidato? O modelo da Universidade do Colorado diria que o cavalo seria eleito devido às condições econômicas, já que seu modelo não considera o candidato. Qualquer bom modelo de previsão eleitoral deve levar em conta a disposição dos eleitores humanos de realmente votar em um determinado candidato.

5. Os resultados do modelo CU são virtualmente impossíveis

Mesmo se ignorarmos todas as falhas de metodologia do modelo de UC, seus resultados são difíceis de aceitar, uma vez que são estatisticamente quase impossíveis. Por exemplo, o modelo CU afirma que Romney vencerá a Pensilvânia. No entanto, quando prováveis ​​eleitores na Pensilvânia foram entrevistados, eles ficaram do lado de Obama 51-42, 49-40, 47-42, 53-42, 49-43 e assim por diante. Na verdade, nem uma única pesquisa de eleitores prováveis ​​na Pensilvânia durante todo o ano previu uma vitória de Romney. Obama está liderando em quase 10 pontos, uma vantagem virtualmente impossível de superar, já que mais de 95% das pesquisas históricas foram precisas em 7 pontos. Mesmo que concedamos o modelo da CU da Pensilvânia, ainda há Ohio… Virginia… Wisconsin…

Em suma, o modelo CU é um absurdo completo. Isso realmente não é surpreendente, dada a má economia política em fazer previsões, de acordo com o New York Times. Mas não acredite em nossa palavra. Abaixo está um resumo do que outros modelos e mercados pensam das chances de Romney:

Modelos e Mercados	Baseado em	Romney	Obama	Vencedora?
Universidade de Princeton	Pesquisas	12%	88%	Obama
Investmentmatome	Pesquisas	20.2%	78.4%	Obama
New York Times	Pesquisas	28.7%	71.3%	Obama
Washington Post	Indicadores econômicos	41.6%	58.4%	Obama
Universidade americana	Indicadores econômicos	Obama fortemente favorecido	Obama
Betfair	Mercado de Apostas	37.0%	62.1%	Obama
Intrade	Mercado de Apostas	44.0%	55.2%	Obama

Estimativas a partir de 28 de agosto de 2012

Joanna Pratt é vice-presidente de Mercados Financeiros da Investmentmatome Investing, um site de alfabetização financeira que ajuda os investidores a selecionar fundos mútuos melhores para seus planos 401 (k), encontrar um melhor contas de opções de oferta de corretagem on-line e tomar decisões de investimento mais inteligentes em geral.