Entrevista a Amilcar Velez, candidato a doctor en economía en la Universidad de Northwestern.

Voy a contar esto un poco lineal. Estudié mi pregrado con beca en la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). Esta era una beca (BEAS) a la que podían acceder estudiantes con buen desempeño académico y que estaban en la escala económica más baja de la PUCP; no sé cómo funciona la beca actualmente. Me decidí por estudiar economía por ser lo más parecido a matemática aplicada en el Perú, aunque esta fue una decisión controversial para mis allegados que sabían que participaba activamente en concurso de matemática; capaz hoy con todas las nuevas oportunidades optaría por otra carrera. El hecho es que creí que me iba a sentir muy cómodo estudiando economía. Sin embargo, en los últimos años de pregrado no sabía qué iba a hacer en el futuro, no es que estuviera pensando en un doctorado en economía o un MBA; creo que andaba muy perdido.

Consideraba en solo terminar la carrera, y luego hacer un doctorado en matemática o matemática financiera; es decir, volver a temas relacionados completamente a matemática. Así que para cerrar la etapa de economía postulé al curso de verano del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP), como quien prueba suerte, y la verdad tuve suerte porque me quedé a trabajar ahí. El BCRP fue mi primer lugar de trabajo, y, como a todos creo, me costó acostumbrarme al inicio. Al final me encantó trabajar ahí; así que, en vez de cerrar la etapa de economía, me decidí por cerrar la etapa de matemática que me había acompañado por mucho tiempo. En el 2015 me fui al IMPA (Instituto de Matemática Pura y Aplicada) en Brasil como alumno visitante, aunque este proceso luego se convirtió en la maestría de matemática pura que tengo. Después de eso volví al BCRP y estuve ahí hasta meses antes de iniciar el doctorado.

Diría que ahora, recién durante el doctorado es que más o menos estoy inclinado por una carrera en investigación a tiempo completo. Antes del doctorado no sabía si realmente quería hacer algo así; para ser precisos, ya conocía personas que hacían investigación en matemática y/o economía, y estar en ese entorno fue la razón por la que quería hacer un doctorado. La verdad es que esa es una de las principales bondades del proceso de doctorado: te ayudan a descubrir qué es lo que exactamente quieres.

Me demoré varios años en decidirme por aplicar a un doctorado en economía; de hecho, diría que fue un golpe de suerte. En mi cabeza siempre pasaba la idea de hacer un doctorado; ya que mentores y amigos tenían doctorado (de IMPA) o estaban en el proceso de tener uno. A finales de 2015, estando en IMPA, postulé a pocos programas de doctorado, y, pueden adivinar, no salió bien. El problema es que tenía las cartas correctas para hacer matemática, y no para hacer economía. Después de ese desastre divagué un poco, y estuve a un paso de volverme un actuario.

Sin embargo, tuve un golpe de suerte. En el 2016 viaje a Nueva York (NY) a un workshop sobre estabilidad financiera organizado por la Reserva Federal (FED) de NY. Estando en la ciudad, Peter Paz, quien estudiaba en ese entonces el PhD en New York University (NYU), me sugirió que hable con Jose Luis (Pepe) Montiel para ver alternativas sobre cómo llegar a un programa de doctorado en economía en los Estados Unidos. Me junté con Pepe y me explico sobre todas las cosas que hice mal en el anterior proceso de postulación; ya que por cosas del destino Pepe vio los papeles que mandé a NYU. Quedamos en volver a hablar. En el 2017 retomamos contacto y desde entonces hemos venido trabajando juntos, primero como su asistente de investigación, y ahora como coautor. Pepe fue quien escribió una de mis cartas de recomendación para la postulación. La otra carta fue de Saki Bigio.

Se requieren varias habilidades que involucran todo el proceso de producción, desde encontrar una pregunta hasta producir un documento. En particular, yo soy muy partidario de que esta función de producción es del tipo Cobb-Douglas, es decir, tener muy poco de alguna de las habilidades te resta harto; por ello, también soy fiel creyente de las complementariedades de trabajar con coautores. Si tuviera que enumerar una lista de competencias, diría que uno requiere tener capacidad para comunicar ideas, hacer preguntas, escribir bien, presentar bien, tener harta tolerancia al fracaso, habilidad para resolver problemas. Estas competencias son necesarias en el proceso de investigación en cualquier campo. En economía, además, es necesario integrar competencias para entender bien el problema económico, y ser capaces de comunicarlo en términos simples. Por si acaso, para dar los créditos, esta lista lo saque de una entrevista que Scott Cunningham le hace a Petra Todd (https://www.youtube.com/watch?v=m1Mpc7-b-1I).

Trabajo en varios temas que incluyen métodos de bootstrap, problema de identificación parcial, y, recientemente, estoy explorando las propiedades de un método llamado cross-fitting, el cual se usa para incorporar métodos de Machine Learning en econometría. Sobre el último tema que estoy pensando, les podría contar lo siguiente. Todos conocemos que un estimador de la varianza se obtiene como el promedio de las desviaciones al cuadrado de las observaciones con respecto a la media muestral. Podríamos construir otro estimador usando el método de cross-fitting. Por ejemplo, dividamos aleatoriamente la muestra en dos grupos. Ahora podemos calcular el estimador de la varianza del primer grupo usando la media muestral del segundo grupo. Del mismo modo podríamos estimar la varianza del segundo grupo. Finalmente, un nuevo estimador (cross-fitting) de la varianza sería el promedio de estos dos estimadores. En general, no se saben las propiedades teóricas de estos nuevos estimadores con respecto a otros, y la respuesta no parece obvia. En particular, no sabemos si el nuevo estimador de varianza tiene un menor o mayor error cuadrático medio que el estimador que siempre usamos. Lo que sí sabemos es que asintóticamente estos estimadores, y otros similares, son equivalentes, aunque eso no es suficiente para recomendar uno u el otro en casos con muestras finitas; para eso se requiere más trabajo.

La mejor manera de lidiar siempre es trabajar en grupo y tener tiempo para descansar. Aunque hay varios detalles a esta recomendación, ya que todos funcionamos de manera distinta. Descansar es importante, todos lo hacen, y no hay nada de malo en ello. Descansar creo que es una manera muy práctica para lidiar con el sobre trabajo que puede ser emocionalmente agotador. También es útil recordar que todos pasan por lo mismo, y no hay nada de malo en hablar de ello. En mi caso, yo descanso los sábados, y también parte de los domingos. Trato de no pensar, responder correos, o abrir el Overleaf para avanzar algo. Ya voy por mi segundo año con este compromiso de no trabajar los sábados, y la verdad me ayuda harto, da mucho ánimo para empezar la semana con todo.

Hay muchas personas que podría nombrar aquí. Los más recientes que puedo nombrar son Iván Canay, Pepe Montiel, Federico Bugni, Joel Horowitz, Chuck Manski, y también algunos compañeros del programa, Filip Obradovic y Diego Huerta. Los más seniors me ayudan con orientación cuando no tengo un plan definido y/o son capaces de darme una honesta retroalimentación y hacerme las preguntas incómodas sobre las decisiones que tomé en mi proceso de investigación. Los más jóvenes me enseñan con su ejemplo y maneras de pensar en el día a día del proceso de investigación.

Tuve suerte de trabajar los últimos años con Pepe, con Iván, y ahora con Fede y Filip. EL trabajo de coautoría puede tener muchas formas, en algunos casos alguien tiene una idea muy clara de cómo hacer las cosas y a donde debería ir el proyecto, en ese caso, lo mejor es contribuir con lo que se necesite; en otros casos, no es muy claro hacia dónde va el proyecto, en esos casos es importante proponer posibles opciones y aceptar que las propuestas puedan ser descartadas, no porque sean malas sino porque es lo mejor para el proyecto final.

Diría que el inglés ha sido la barrera más grande, ya que el trabajo de investigación en economía es en inglés. A eso le agrego la capacidad de pedir ayuda temprano, es decir hacer preguntas cuando me quedo trabado en algo. Para dar un ejemplo, estoy reescribiendo uno de mis proyectos de 3er año y no sabía en qué lugar del texto debía colocar los supuestos y empezar a discutirlos, estuve dando vueltas por varios días dos opciones que tenía, al final, fui donde mi asesor y le comenté mi pequeño problema, y él me ayudó a elegir haciendo los puntos de porque una seria mejor que la otra. La moraleja aquí es que ¡pedir ayuda temprano puede salvarnos días de trabajo!

El mercado laboral es competitivo y hay mucha heterogeneidad entre campos de estudio y dentro de los mismos. Esto significa que hay harta segmentación de mercado, y que probablemente hay alguna empresa y/o algún grupo de investigación que esté interesado en las cosas que te interesan. Por ello, soy un creyente de que la gente debe trabajar en temas que le gusten y apasionen, más que en temas que parezcan estratégicos o estén de moda.

No sé qué decir. Si nos centramos en oportunidades para ir a programas de doctorado, diría que igual esta pregunta es complicada de responder, sobre todo porque no está bien definido en la academia (departamentos de doctorado de Estados Unidos) qué significa minorías de Latinoamérica o quienes de verdad lo son. En general, no soy muy partidario de que todos tengan que hacer un doctorado en economía. Latinoamérica necesita más gestores públicos, personas que estén interesadas en la gestión pública con todo lo que ella conlleva, y sobre todo que estén interesados en volver.

Claro. Este es un consejo que le daría a mi versión del pasado. Que sean honestos con sus prioridades, y que sepan que aún si tuvieran recursos, la vida académica no es un camino sencillo de recorrer. Actualmente hay un énfasis exagerado con el producto final, y pensar en ello de manera no cuidadosa puede ser peligroso. En particular, te puede llevar mucho tiempo terminar un proyecto y mandarlo a publicación, por ello, y este es uno de los consejos de mi asesor, es muy importante concentrarse en trabajar en el input y en el capital humano que vamos formando, más que en el output, que es muy incierto. Al final del día, podemos controlar cuantas horas trabajamos, y a veces eso es suficiente para ver resultados.

Uno puede organizarse sabiendo en qué gasta sus horas de trabajo y evitando el sobre compromiso. Por ejemplo, yo utilizo un aplicativo llamado Toggl Track para saber cuántas horas voy trabajando en la semana. Esto ex post ayuda a saber cuántas horas me va a tomar preparar una presentación o escribir una introducción, o un párrafo. Con esa información, si para la semana quiero avanzar en leer ciertos papers, trabajar en algún teorema, y escribir algo, más o menos ya se los límites que tengo, y si alguien me solicita algo más, entonces puedo saber si me da el tiempo para ello, o si necesito postergar alguna de mis cosas. Lo peor, y esto me pasaba, es sobre comprometerte y gastar mucho tiempo en cosas que son administrativas, y no saber en qué se te fue la semana.

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