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Título: Reconhecendo o comportamento econômico
Outros títulos: Recognizing economic behavior
Autor(es): Souza, Matheus José Silva de
Orientador(es): Cajueiro, Daniel Oliveira
Assunto: Economia
Aprendizado de máquina
Redes neurais artificiais
Processo decisório
Escolhas aleatórias
Data de publicação: 23-Jan-2024
Referência: SOUZA, Matheus José Silva de. Reconhecendo o comportamento econômico. 2023. viii, 120 f. Tese (Doutorado em Economia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.
Resumo: O objetivo deste trabalho é contribuir para a compreensão do comportamento humano em termos da preferência revelada. Para tanto, elaborou-se uma revisão de literatura que cobre o progresso da pesquisa econômica em meio aos avanços na tecnologia, sobretudo com relação às novas técnicas de aprendizado de máquina. Argumenta-se que as ferramentas computacionais devem contribuir para o desenvolvimento da economia como ciência. Ademais, propusemos avaliar o desempenho dos modelos teóricos com base no desempenho de modelos de redes neurais a partir de métricas de restritividade e completeza propostas por Fudenberg, GaoeLiang (2020). Também é apresentado um exemplo de modelagem teórica voltada para atualização de crenças dos indivíduos em processos de escolhas de dois estágios. A partir dessa proposta, obtemos, de maneira geral, que: i) o perceptron multi-camadas mostrou-se uma alternativa promissora para aprimorar a estrutura de avaliação de modelos baseada nas medidas de restritividade e completeza; ii) o axioma de reflexividade mostrou-se fundamental na preparação de dados; iii) as métricas de restritividade e completeza podem ser utilizadas para construir uma ponte entre um modelo determinístico e outro estocástico, o que contribui para a análise do potencial conjunto dos modelos de entender o processo decisório por trás dos dados; iv) a Consistência de Flexibilidade, apresentada em Riella (2013), que é a condição necessária e suficiente para obter uma atualização bayesiana em processos de escolha de dois estágios, sendo que em ambos os estágios menus são escolhidos, é muito próxima da Consistência Aleatória, que é a condição análoga de processos de escolha em que no segundo estágio são escolhidas alternativas do menu selecionado no primeiro momento, muito embora uma não implique a outra.
Abstract: The goal of this work is to improve the comprehension of human behavior in terms of the revealed preference. To do so, we have made a literature review that covers the economic research progress as the technologies advance, mainly accounting for the machine learning new algorithms. We argue that computational tools should contribute to the economics development. Furthermore, we propose a way to evaluate the performance of theoretical models regarding the performance of neural networks using the restrictiveness and completeness measures proposed by Fudenberg, Gao and Liang (2020). It is also presented an example of theoretical model about the update of individuals’ beliefs when facing choice problems with two stages. From this approach, we obtain that: i) the multi-layer perceptron seems to be a promising option to improve the assessment framework based on restrictiveness and completeness measures; ii) the reflexivity axiom plays an important role on data preparation; iii) the restrictiveness and completeness measures can be used to build a bridge between any deterministic model and another stochastic model, which contributes to the analysis of their joint potential to understand the underlying behavior of observable choices; iv) the Flexibility Consistency, presented in Riella (2013), which is the the tightening condition to get a bayesian update on two stages choice procedures, in which menus are chosen in both stages, is pretty similar to Random Consistency, which turns out to be the analogous tightening condition when in the second stage the individual choose among alternatives of a previously selected menu, although one condition does not imply the other.
Unidade Acadêmica: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE)
Departamento de Economia (FACE ECO)
Informações adicionais: Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Economia, Programa de Pós-Graduação em Economia, 2023.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Economia
Licença: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
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