1
00:00:00,000 --> 00:00:05,404
Hola, en esta conferencia vamos a mirar
en nuestra cuarta categoría de las razones de por qué

2
00:00:05,404 --> 00:00:09,470
te gustaría hacer un curso de modelado,
por qué es tan importante el modelado. Y eso es

3
00:00:09,470 --> 00:00:12,983
para ayudarle a tomar mejores decisiones,
estrategias mejor, y diseñar cosas mejor.

4
00:00:12,983 --> 00:00:16,948
Así que vamos a empezar, esto debería
ser un montón de diversión. Bien, por lo tanto, primero

5
00:00:16,948 --> 00:00:20,963
por qué los modelos son tan útiles. Ellos son buenos
ayudantes de decisiones, ayudan a hacer un mejor

6
00:00:20,963 --> 00:00:25,044
decisiones. Déjeme darle un ejemplo.
Estos se nos va aquí. Así que lo que se ve

7
00:00:25,044 --> 00:00:29,383
Es un montón de diferente financiero
instituciones, se trata de empresas como

8
00:00:29,383 --> 00:00:33,054
Bear Stearns, AIG, Citigroup, Morgan
Stanley y representa el este

9
00:00:33,054 --> 00:00:37,393
relación entre estas empresas, en
términos de cómo uno de sus éxitos económicos

10
00:00:37,393 --> 00:00:41,490
depende de otro. Ahora imagine que usted es
el gobierno federal y que tenga un

11
00:00:41,490 --> 00:00:45,340
crisis financiera. Así que muchos de estas
empresas, o algunas de estas empresas estan

12
00:00:45,340 --> 00:00:49,546
empezando a fallar y usted tiene que decidir
bien puedo rescatarlos, puedo salvar a uno

13
00:00:49,546 --> 00:00:53,802
estas empresas? Bueno, ahora le permite utilizar uno de
estos modelos muy simples para ayudar a hacer que

14
00:00:53,802 --> 00:00:57,957
decisión. Así que para hacer eso, necesitamos un poco
más de una comprensión de lo

15
00:00:57,957 --> 00:01:02,254
estos números representan. Así que echemos un vistazo a
AIG, que está justo aquí. Y JP Morgan

16
00:01:02,254 --> 00:01:07,970
que está aquí mismo modo que ahora vemos un número
de 466 entre los dos de aquellos. Lo que

17
00:01:07,970 --> 00:01:12,958
número representa es la forma correlacionada JP
Morgan éxito es un éxito AIG. En

18
00:01:12,958 --> 00:01:18,140
particular, cómo los fracasos son correlacionados. Así que si

19
00:01:18,140 --> 00:01:23,451
AIG tiene un mal día, ¿qué tan probable es que
JP Morgan tiene un mal día? Y vemos que
se trata de un número muy grande. Ahora bien, si nos fijamos

20
00:01:23,451 --> 00:01:28,828
aquí en este 94, lo que representa el enlace entre Wells
Fargo y Lehman Brothers. Lo que dice

21
00:01:28,828 --> 00:01:34,139
nosotros es que Lehman Brothers tiene un mal día,
así que sólo tiene un pequeño efecto en Wells

22
00:01:34,139 --> 00:01:38,344
Fargo y viceversa. Así que ahora usted es el
gobierno y usted tiene que decidir, ¿vale que yo hago

23
00:01:38,344 --> 00:01:43,169
quiere rescatar? Nadie o alguien? Permite
ver Lehman Brothers. Sólo hay

24
00:01:43,169 --> 00:01:48,243
tres líneas que entran y salen de Lehman
Hermanos y uno es un 94. Supongo cuatro

25
00:01:48,243 --> 00:01:53,382
líneas, uno es un 103, uno es un 158 y uno
es un 155. Aquellos son relativamente pequeños

26
00:01:53,382 --> 00:01:58,541
números. Así que si usted es el gobierno que
Dime, ¿de acuerdo Lehman Brothers ha existido

27
00:01:58,541 --> 00:02:03,616
mucho tiempo y su importante empresa,
estos números son bastante pequeñas, si

28
00:02:03,616 --> 00:02:08,691
no, no se parece a esos otros
empresas sería un fracaso. Pero ahora veamos

29
00:02:08,691 --> 00:02:13,386
AIG. Tenemos un 466, tenemos un 441,
Tenemos un 456, tenemos un 390 y un

30
00:02:13,386 --> 00:02:19,336
490. Por lo tanto hay grandes números asociados con AIG. Porque hay un gran número

31
00:02:19,336 --> 00:02:23,171
básicamente tienes que figura, ustedes saben lo que probablemente tenemos que apuntalar AIG.

32
00:02:23,171 --> 00:02:27,102
Incluso si no quiere porque si no existe la posibilidad que esta

33
00:02:27,102 --> 00:02:30,794
todo el sistema fallará. Así que lo que vemos aquí es el increíble poder de modelos,

34
00:02:30,794 --> 00:02:34,581
derecho para ayudarnos a tomar una mejor decisión.
El Gobierno que Lehman Brothers

35
00:02:34,581 --> 00:02:37,745
no y terrible para Lehman Brothers, pero el tipo de economía de

36
00:02:37,745 --> 00:02:41,677
siguió. No dejan AIG fallan y no sabemos con certeza que lo que has

37
00:02:41,677 --> 00:02:45,883
y no sabemos con certeza que todo financiero sabes aparatos Unidos

38
00:02:45,883 --> 00:02:51,153
Los Estados, apuntalado AIG y sabes que lo hicimos, el país hizo. Parece

39
00:02:51,153 --> 00:02:55,533
ha tomado una decisión razonable.
Bien por lo que es gran financiera

40
00:02:55,533 --> 00:03:00,561
decisiones. Veamos algo más divertido. Este es un tipo simple de puzzle de lógica

41
00:03:00,561 --> 00:03:05,400
nos ayudará a ver cómo los modelos pueden ser útiles. Ahora se trata de un juego llamado, la

42
00:03:05,400 --> 00:03:10,346
Problema de Monty Hall y su nombre después de Monty Hall fue el anfitrión de un programa de juegos

43
00:03:10,346 --> 00:03:15,196
llamado, permite hacer un acuerdo que emitió durante la década de 1970. Ahora el problema voy a

44
00:03:15,196 --> 00:03:20,106
describir es una caracterización de un evento que podría suceder en el show. Su

45
00:03:20,106 --> 00:03:24,542
uno de los varios escenarios en el show.
Aquí es básicamente cómo funciona. Hay

46
00:03:24,542 --> 00:03:29,392
tres puertas. Detrás de una de esas puertas es un premio, detrás de las otras dos puertas que hay algunos,

47
00:03:29,392 --> 00:03:34,123
saber, cosa tonta como un derecho de chivo, o una mujer vestida en un traje de bailarinas.

48
00:03:34,123 --> 00:03:38,834
Así que uno de ellos tenía algo fantástico como un auto nuevo o una lavadora. Ahora

49
00:03:38,834 --> 00:03:44,322
lo que tienes que hacer es que elegir una puerta.
Tal vez elige la puerta número uno, a la derecha,

50
00:03:44,322 --> 00:03:49,810
para que elegir la puerta número uno. Ahora Monty sabe donde el premio es para que las dos puertas

51
00:03:49,810 --> 00:03:54,592
no elegir, uno de los que siempre tiene que ir detrás de ella, donde sabes, tonto

52
00:03:54,592 --> 00:03:59,070
Premio detrás de ella. Debido a que uno de nosotros tiene siempre un premio tonto detrás de él, él

53
00:03:59,070 --> 00:04:03,898
siempre puede mostrar una de las otras dos puertas. Así que elige la puerta número uno, derecha,

54
00:04:03,898 --> 00:04:08,552
y Monty, cogió uno y qué Monty es él entonces abre puerta

55
00:04:08,552 --> 00:04:13,089
número tres y dice, aquí es una cabra, luego dice, hey, desea cambiar a

56
00:04:13,089 --> 00:04:19,416
¿la número dos de la puerta? Bien, ¿te? Bueno, eso es un problema difícil así que vamos a probar primero

57
00:04:19,416 --> 00:04:23,835
para obtener la lógica de la derecha a derecha entonces un modelo formal. Por lo tanto, es más fácil

58
00:04:23,835 --> 00:04:28,028
ver la lógica para este problema aumentando el número de puertas. Así que vamos a

59
00:04:28,028 --> 00:04:32,391
Supongamos que hay cinco puertas, y ahora hay cinco puertas, vamos a Supongamos que escoges

60
00:04:32,391 --> 00:04:37,037
Esta puerta azul, esta puerta azul brillante. La probabilidad de que usted está correcto es 1/5.

61
00:04:37,037 --> 00:04:41,343
A la derecha, una de las puertas tiene premio, la probabilidad que está correcto es 1/5. Por lo tanto

62
00:04:41,343 --> 00:04:46,023
la probabilidad de que no estás correcto es 4/5ths. Por lo tanto, hay una probabilidad de 1/5 eres

63
00:04:46,023 --> 00:04:50,064
corregir. Hay una probabilidad de 4/5ths que no eres. Ahora supongamos que Monty

64
00:04:50,064 --> 00:04:54,218
[inaudible] es también jugar a este juego, porque él sabe, él sabe la

65
00:04:54,218 --> 00:04:58,483
respuesta. Así que está pensando Monty, bien, bien, sabes qué, voy a mostrarle que

66
00:04:58,483 --> 00:05:03,624
no está detrás de la puerta amarilla. Y entonces me dice, sabes qué voy a

67
00:05:03,624 --> 00:05:08,565
mostrarle que no es detrás de la puerta de Rosa. [inaudible]. Voy a ser amable, que soy

68
00:05:08,565 --> 00:05:13,630
va a mostrar no es detrás de la puerta verde. Ahora, dice, que desea cambiar

69
00:05:13,630 --> 00:05:18,525
a la luz azul puerta a la puerta azul oscura. También en este caso, usted debería comenzar

70
00:05:18,525 --> 00:05:23,049
pensando, sabes inicialmente la probabilidad tenía razón era sólo 1/5 Y

71
00:05:23,049 --> 00:05:26,593
reveló todas esas puertas que no parece tener el premio. Parece

72
00:05:26,593 --> 00:05:30,316
mucho más probable que esto es la puerta correcta, lo mío es la puerta correcta y en

73
00:05:30,316 --> 00:05:33,725
hecho es mucho más [inaudible]. La probabilidad es 4/5ths está detrás

74
00:05:33,725 --> 00:05:37,358
puerta azul oscura y que sólo 1/5 de detrás de la puerta. Por lo que debe cambiar y usted

75
00:05:37,358 --> 00:05:41,037
También debe cambiar en el caso de dos. Ahora vamos a formalizar esta. Esto no es tanto,

76
00:05:41,037 --> 00:05:44,465
Esto es, vamos a usar el modelo de tres simple decisión. Para mostrar por qué en realidad te

77
00:05:44,465 --> 00:05:48,318
debe cambiar. Bueno, así que vamos a empezar, sólo haremos alguna probabilidad básica.

78
00:05:48,318 --> 00:05:52,220
Hay tres puertas, elige la puerta número uno, la probabilidad de que tienes razón es un

79
00:05:52,220 --> 00:05:56,319
tercera y la probabilidad de que sea el número dos de la puerta es una tercera parte y la probabilidad

80
00:05:56,319 --> 00:06:00,320
que es la puerta número tres es un tercero.
Ahora, lo que queremos hacer es romper este

81
00:06:00,320 --> 00:06:04,599
dos conjuntos. Hay una probabilidad de 1/3 que tienes razón y hay una probabilidad de 2/3

82
00:06:04,599 --> 00:06:09,574
que te equivocas. Después elige la puerta número uno, el premio no se puede mover. Por lo tanto

83
00:06:09,574 --> 00:06:14,936
está detrás el número dos, número tres de puerta o si tienes derecho, está detrás de

84
00:06:14,936 --> 00:06:20,363
puerta número uno. Así que vamos a pensar en lo que puede hacer Monty. Monty básicamente puede mostrarle

85
00:06:20,363 --> 00:06:25,403
Si está detrás de la puerta número uno o número dos de la puerta, él puede mostrar número de puerta

86
00:06:25,403 --> 00:06:30,197
tres. Él puede decir mira, hay la cabra.
Pues si lo hace, porque él puede

87
00:06:30,197 --> 00:06:34,787
siempre mostrarle una de esas puertas, que no pasó nada a su probabilidad de

88
00:06:34,787 --> 00:06:39,682
1/3. Hay una probabilidad de 1/3, que tenías razón antes ya que siempre puede mostrarle

89
00:06:39,682 --> 00:06:44,210
una puerta, hay todavía sólo una probabilidad de 1/3, tienes razón. Derecho, o bien,

90
00:06:44,210 --> 00:06:48,452
Supongamos que, fue detrás de puerta número tres bien entonces él puede mostrar que la puerta

91
00:06:48,452 --> 00:06:52,285
número dos. Él puede decir la cabra aquí.
Así, se sigue el caso que nada

92
00:06:52,285 --> 00:06:56,377
sucede a su probabilidad. La razón de por qué cuando se piensa sobre estos dos conjuntos,

93
00:06:56,377 --> 00:07:00,313
no aprender nada. Nada de esto aprendes otro conjunto aquí,

94
00:07:00,313 --> 00:07:04,301
la probabilidad de 2/3rds te equivocas porque él siempre puede mostrar una cabra. Por lo tanto su

95
00:07:04,301 --> 00:07:08,497
chan-inicial, su probabilidad inicial siendo correcta fue de 1/3, su última oportunidad

96
00:07:08,497 --> 00:07:12,692
de ser correcta era probablemente 1/3. Tan sólo este tipo de idea de dibujar círculos

97
00:07:12,692 --> 00:07:16,855
y escribir las probabilidades nos permite ver que la correcta la decisión correcta sobre

98
00:07:16,855 --> 00:07:20,197
el problema [inaudible] es cambiar, a la derecha. Al igual que cuando nos miramos

99
00:07:20,197 --> 00:07:23,540
decisión financiera que el Gobierno Federal tuvo que hacer con los círculos

100
00:07:23,540 --> 00:07:27,102
y las flechas, que dibuja, y te das cuenta que la mejor decisión es dejar que el

101
00:07:27,102 --> 00:07:31,069
fail [inaudible]. Rescate de AIG. Bueno así permite mover en una especie de mirada de la siguiente

102
00:07:31,069 --> 00:07:35,576
razón por la que los modelos puede ser útil y es estática comparativa. ¿Qué significan por

103
00:07:35,576 --> 00:07:39,547
¿que? Bueno aquí es un modelo estándar de la economía, lo que podemos pensar es

104
00:07:39,547 --> 00:07:43,786
estática comparativa significa que usted sabe que mover de un equilibrio a otro. Por lo tanto

105
00:07:43,786 --> 00:07:47,971
lo que ves aquí es que s es una curva de oferta, que es una curva de oferta para algunos

106
00:07:47,971 --> 00:07:52,317
bueno y D, D1 y D2 son las curvas de demanda.
Así que lo que ves está desplazando a la demanda. Por lo tanto

107
00:07:52,317 --> 00:07:56,624
Cuando esta demanda cambia a. De esta manera lo que obtenemos es que se venden más bienes

108
00:07:56,624 --> 00:08:00,993
Sube la cantidad y el precio sube por lo que la gente quiere más de algo, más

109
00:08:00,993 --> 00:08:05,307
se va a ir vendidos y el precio es arriba. Así que esto es donde empezar a ver cómo la

110
00:08:05,307 --> 00:08:09,357
equilibrio se mueve así que esto es nuevamente un ejemplo sencillo de cómo. Modelos nos ayudan a

111
00:08:09,357 --> 00:08:13,754
entender cómo el mundo va a cambiar, mundo de equilibrio, simplemente dibujando algunos

112
00:08:13,754 --> 00:08:18,266
figuras simples. Bueno, la razón número tres. Contador factuals, ¿qué significan por

113
00:08:18,266 --> 00:08:22,837
¿que? Bien puede pensar sólo llegas a ejecutar una vez el mundo, sólo llegas a ejecutar

114
00:08:22,837 --> 00:08:27,465
la cinta una vez. Pero si escribimos modelos del mundo nos podemos volver a ejecutar una especie de la

115
00:08:27,465 --> 00:08:31,919
cinta de uso de esos modelos. Aquí está un ejemplo, en abril de 2009, la primavera de

116
00:08:31,919 --> 00:08:36,393
2009, el Gobierno Federal decidió implementar un plan de recuperación. Bien lo que

117
00:08:36,393 --> 00:08:40,369
aquí es una especie de efecto, esta línea aquí muestra el efecto con el

118
00:08:40,369 --> 00:08:44,446
plan de recuperación y esta línea muestra, dice, esto es lo que muestra un modelo sería de

119
00:08:44,446 --> 00:08:48,473
ocurrido sin el plan de recuperación. Ahora podemos asegurar que eso sucedió, pero,

120
00:08:48,473 --> 00:08:52,142
usted sabe, al menos tenemos algunos entender, quizás, de lo que el efecto

121
00:08:52,142 --> 00:08:56,322
de recuperación fue plan, que es genial. Así que estos factuals de contador no va a ser

122
00:08:56,322 --> 00:09:00,461
exacto, allí va a ser aproximado, pero todavía nos ayudan a averiguar. Después de la

123
00:09:00,461 --> 00:09:05,150
hecho de si una política era una buena política o no. Número cuatro de la razón. Para identificar y

124
00:09:05,150 --> 00:09:09,781
palancas de rangos. Así que lo que vamos a hacer es mirar un modelo simple de contagio de

125
00:09:09,781 --> 00:09:14,184
fracaso, así que esto es un modelo donde un país puede fallar, por lo que en este caso

126
00:09:14,184 --> 00:09:18,816
país va a ser Inglaterra. Entonces podemos preguntarnos ¿qué pasa con el tiempo, para que pueda

127
00:09:18,816 --> 00:09:23,447
ver que inicialmente, después de que Inglaterra falla, vemos a Irlanda y Bélgica no y después

128
00:09:23,447 --> 00:09:27,716
que vemos Francia fallan. Y después de eso vemos Alemania fallan. Por lo que esto nos dice es

129
00:09:27,716 --> 00:09:31,626
que en términos de su efecto sobre el sistema financiero del mundo, Londres es una gran palanca,

130
00:09:31,626 --> 00:09:35,440
por lo que Londres es algo que nos preocupa mucho. Ahora permite tener otra política

131
00:09:35,440 --> 00:09:39,060
cuestión, el cambio climático. Una de las grandes cosas en el cambio climático es el carbono

132
00:09:39,060 --> 00:09:42,825
ciclo, uno de los modelos que utiliza todo el tiempo, modelos de carbono simples. Nos

133
00:09:42,825 --> 00:09:46,832
saber de ese total se fija la cantidad de carbono, que puede estar en el aire o hacia abajo en la

134
00:09:46,832 --> 00:09:50,645
tierra, si es hacia abajo en la tierra es mejor porque no contribuir a

135
00:09:50,645 --> 00:09:54,550
calentamiento así si desea pensar, donde usted intervenir, desea

136
00:09:54,550 --> 00:09:58,488
¿preguntar, donde en este ciclo hay grandes números? Derecho, por lo que ves aquí en términos

137
00:09:58,488 --> 00:10:02,678
de radiación superficial. Es un número grande.
Donde piensa de la radiación solar proveniente

138
00:10:02,678 --> 00:10:06,717
en, es un número grande de. Por lo tanto, desea, piensa en donde desea

139
00:10:06,717 --> 00:10:10,806
tener una política de hecho, desea pensar en términos de dónde esos números

140
00:10:10,806 --> 00:10:14,744
son grandes. Así que si usted mira el número, la cantidad de [inaudible] reflejada por la

141
00:10:14,744 --> 00:10:18,269
superficie, es sólo un 30, eso no es un gran leber. Razón vale cinco,

142
00:10:18,269 --> 00:10:22,066
diseño experimental. Ahora bien, lo que quiero decir con diseño experimental, suponga le

143
00:10:22,066 --> 00:10:26,014
quieren venir con algunas nuevas políticas.
Por ejemplo, cuando el Gobierno Federal,

144
00:10:26,014 --> 00:10:30,161
cuando querían, cuando intentaban decidir cómo subastar el federal

145
00:10:30,161 --> 00:10:33,909
Airwaves, derecha, para teléfonos celulares, querían recaudar tanto dinero como sea posible.

146
00:10:33,909 --> 00:10:37,956
Bien probar el diseñador de la subasta fueron mejor corrían algunos experimentos. Bien la cosa

147
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quieres hacer, quieres pensar, así que aquí está el ejemplo del experimento

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y lo que ves es, esta es una ronda de algunas subastas y estos son diferentes

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postores y, usted sabe, el costo para. Que pagaron. Lo que puedes hacer, que desea

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piensa, ¿cómo hago funcionar el experimento posible mejor, lo más informativo posible

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¿experimento? Y una forma de hacerlo, a la derecha, es construir algunos modelos sencillos.

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Bueno, seis, razón seis. Diseño institucional, ahora es un biggie y esto es

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uno que significa mucho para mí. La persona que ves en la parte superior aquí, este es Stan Rider él

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fue uno de mis asesores en la escuela de graduados y el hombre en la parte inferior es Leo Herwicks,

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fue uno de mis mentores en la escuela de postgrado y Leo ganó el premio nobel de

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economía. Leo ganó el premio nobel, que es un campo conocido como mecanismo de

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diseño. Ahora este diagrama se llama el jinete Monte, nombrada Stan Rider en el

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imagen anterior y Ken Monte, uno de sus coautores. Y permítanme explicar esto

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diagrama a usted porque es muy importante. Lo que ves aquí es esto

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Theta, aquí. Lo que esto se supone que representa es el entorno, el conjunto de

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tecnologías, las preferencias de la gente, esos tipos de cosas. X aquí representa

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los resultados, lo que queremos que ocurra.
Entonces, cómo queremos utilizar una especie de nuestro

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tecnologías y utilizar nuestra mano de obra y uso sabes, todo lo que tenemos a nuestra disposición para

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crear buenos resultados. Ahora esta flecha aquí es una especie de, es lo que deseamos, tiene

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como si pudiéramos sentarse y decidir colectivamente qué tipo de resultados lo haríamos

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como que han dado la tecnología, esto es lo que decidimos colectivamente, esto es

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algo que llama una correspondencia de elección social o una elección social

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función. Especie de, ¿cuál sería el resultado ideal para la sociedad? La cosa es que

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[inaudible] no obtener el resultado ideal porque lo que pasa es que quiere [inaudible]

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Aunque. Porque la cosa es conseguir esos resultados hay que usar mecanismos y

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que lo que este m significa, mecanismos.
Un mecanismo puede ser algo así como un

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mercado, una institución política, podría ser una burocracia. Lo que queremos hacer es,

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es el resultado obtenemos el mecanismo, a la derecha, que va como esto es igual que

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los resultados que obtendríamos, derecha, ideal y el mejor mecanismo es, la

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más cerca es igual a lo que idealmente queremos. Ejemplo: para mi con mi Licenciatura

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estudiantes para una tarea una vez dije, supongamos que tenemos asignados a clases

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por un mercado así, usted sabe, si tuvieras que pujar para las clases, que sería un buen

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¿cosa o algo malo? Bien, actualmente la forma en que lo hacemos es que existe una jerarquía. Por lo tanto

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seniors, sabes cuarto año estudiantes registrarse primero y luego juniors luego

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sophomores y estudiantes. Y los estudiantes pedían, deberíamos tener una

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¿mercado? Y su primera reacción es que sí, porque los mercados de trabajo. Derecho. Tienes

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Esto, ustedes saben, tiene un mercado, lo que tienes aquí es lo que esperas

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Obtener. A la derecha, lo que le gustaría obtener, por lo que es una especie de igualdad. Pero cuando pensé que

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acerca de cómo elegir las clases, todo el mundo va, espere un minuto, los mercados no pueden funcionar bien

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y la razón es, por qué usted necesita para graduarse. Y por las personas mayores necesitan específicos

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cursos y eso es por qué dejamos seniors registrarte primero y si gente podría pujar para

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cursos entonces la fracción que había un montón de dinero podría pujar lejos los cursos de

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las personas mayores y personas no podrían nunca graduarme de la Universidad así los mercados de una buena institución

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puede ser bueno en algunos lugares no pueden ser en otros. El camino que tenemos averiguar

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es mediante el uso de modelos. Siete razones: para ayudar a elegir entre las políticas en las instituciones.

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Ejemplo simple. Supongamos que un mercado de permisos de contaminación o una tapa [inaudible] y

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sistema de comercio. Podemos escribir abajo modelo simple y puede decirnos cuál es

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va a funcionar mejor. O aquí hay otro ejemplo, esta es la imagen de la ciudad de

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Ann Arbor, y si lo que ves aquí puedes ver algunas zonas verdes, a la derecha, qué estas verde

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las cosas son... Es espacios verdes. Su es una pregunta debe la ciudad de Ann Arbor

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crear más espacios verdes. Por supuesto, se podría pensar espacio verde es una buena cosa.

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El problema es cuando usted, si usted compra un montón de espacio verde como esta zona aquí

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es todo verde. Lo que puede suceder es gente podría decir permite mover al lado de eso, permite

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construir casas poco todo de aquí porque siempre va a ser verde,

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y que realmente puede conducir a la dispersión más.
Así que lo que puede parecer simple realmente bueno

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ideas pueden no ser buenas ideas si realmente construir un modelo para pensar

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a través de ella. [sonido] bien, hemos cubierto mucho. Por lo tanto, vamos a darle un rápido resumen aquí.

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¿Cómo pueden ayudarnos modelos? Bien primero que pueden hacer es convertirse en tiempo real de decisión

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responsables. Pueden ayudarnos a figura cuando intervenimos y cuando no intervenimos.

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En segundo lugar, pueden ayudarnos con estado comparativo. Nosotros podemos averiguar, que sabes qué,

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lo que es probable que suceda, derecha, si hacemos esta elección. En tercer lugar, pueden ayudarnos con

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contador-factuals, pueden usted sabe appresent una política, una especie de podemos ejecutar un

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modelo y piense en lo que hubiera pasado si no habíamos elegido esa política

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En cuarto lugar, podemos utilizarlos para identificar y clasificar las palancas. A menudo como tienes mucha

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Opciones para hacer modelos pueden averiguar qué opción podría ser el mejor o el más

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influenciado. En quinto lugar, pueden ayudarnos con el diseño experimental. Pueden ayudarnos a

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diseñar experimentos para desarrollar mejores políticas y mejores estrategias.

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En sexto lugar, pueden ayudarnos a diseñar instituciones propias averiguar si nos

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Tenemos un mercado aquí, deberíamos tener una democracia, debemos utilizar una burocracia.

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Y séptimo, finalmente, nos pueden ayudar a escoger entre políticas e instituciones para

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Si estamos pensando en una política u otra podemos usar modelos para decidir

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entre los dos. Muy bien. Gracias.