Porte para Programas de Econometria

Atualmente a maioria dos programas de econometria é capaz de procedimentos bastante sofisticados, e estes procedimentos em geral tem utilização bastante simples, e com isso qualquer usuário consegue realizar análises complexas com pouca dificuldade.
E é aí que está o problema. A quantidade de bobagens que vejo circulando por aí com o suposto suporte econométrico é impressionante. Algumas barbaridades comuns:
Interpretar formas reduzidas como modelos estruturais - Modelos em forma reduzida não podem ser utilizados para obter interpretações estruturais - como eles não foram identificados com nenhuma hipótese ou teoria a priori, não é possível rejeitar uma teoria usando estes modelos. Principal exemplo - estimação de vetores autoregressivos. VARs obtém regularidades estatísticas, e são bons para realizar previsões na ausência de restrições ou identificações. Mas em geral os parâmetros e mesmos funções de impulso-resposta não se prestam a interpretações estruturais.
Endogeneidade e Erro de Medida - é impressionante a quantidade de tolices que são obtidas de modelos com graves e evidentes problemas de endogeneidade, como por exemplo variáveis determinadas simultaneamente e evidentes problemas de erro de medida na variável dependente.
Exogeneidade e Super Exogeneidade. Vejo algumas conclusões aterrorizantes - "veja a estimação do meu modelo econométrico mostra que é melhor não resgatar os bancos, etc etc etc". Meu Deus. Será que não é bastante óbvio que a estimação de um modelo marginal não é invariante a um momento de mudança estrutural ? Traduzindo - é um absurdo achar que a estimação de uma equação como uma taxa de crescimento ou uma taxa de juros se comportará da mesma forma (mesma forma funcional e mesmos parâmetros por exemplo) em momentos de crise e em momentos tranquilos.
Amostras finitas, escolha de instrumentos - Em alguns modelos existe um pouco mais de cuidade e se busca trabalhar com modelos com variáveis instrumentais, em geral usando o método de momentos generalizados. Escolha de instrumentos é uma questão complicada, e o fato de se usar um instrumento válido (como por exemplo lags) não implica em boas propriedades para a estimação. Veja toda a literatura de weak instruments.
Outro ponto é que as propriedades em amostras pequenas da estimação por GMM podem ser péssimas; um fato comum é que GMM em amostras finitas tende ter problemas graves de poder, levando a uma probabilidade incorreta de rejeição de hipóteses nulas válidas.
Seja sempre bastante cético com os resultados de sua estimação.