0:00:00.000,0:00:05.404
Oi, nesta palestra, vamos olhar para nossa quarta categoria de motivos sobre o porquê

0:00:05.404,0:00:09.470
você gostaria de fazer um curso de modelagem, porque a modelagem é tão importante. E o que é

0:00:09.470,0:00:12.983
para ajudá-lo a tomar melhores decisões, elaborar estratégias melhor e criar coisas

0:00:12.983,0:00:16.948
melhor. Então vamos começar, isso deve ser muito divertido. Tudo bem, então, primeiro motivo

0:00:16.948,0:00:20.963
por que os modelos são tão úteis. São assessores de boa decisão, eles ajudá-lo a fazer melhor

0:00:20.963,0:00:25.044
decisões. Deixe-me dar-lhe um exemplo.[br]Estas se chegarmos aqui vai. Então o que você vê

0:00:25.044,0:00:29.383
é um monte de diferentes instituições financeiras, que são empresas como a

0:00:29.383,0:00:33.054
Bear Sterns, AIG, CitiGroup, Morgan Stanley e isso representa o

0:00:33.054,0:00:37.393
relação entre essas empresas, em termos de como um dos seu sucesso econômico

0:00:37.393,0:00:41.490
depende do outro. Agora imagine que você é o governo federal e você tem um

0:00:41.490,0:00:45.340
crise financeira. Assim, muitas dessas empresas, ou algumas destas empresas são

0:00:45.340,0:00:49.546
começando a falhar e você tem que decidir OK eu faço socorrê-los, salvar um dos

0:00:49.546,0:00:53.802
essas empresas? Bem, agora vamos usar um desses modelos muito simples para ajudar a fazer o que

0:00:53.802,0:00:57.957
decisão. Assim, para fazer isso nós precisamos um pouco mais de um entendimento do que

0:00:57.957,0:01:02.254
Estes números representam. Então vamos olham para a AIG, que está aqui. E JP Morgan

0:01:02.254,0:01:07.970
que é certo que aqui, então agora vamos ver uma série de 466 entre aqueles dois. O que

0:01:07.970,0:01:12.958
número representa é sucesso de JP Morgan como correlacionado com sucesso da AIG. Em

0:01:12.958,0:01:18.140
particular são de seus fracassos como correlacionados. Então, se AIG tem um dia ruim, como a probabilidade é que

0:01:18.140,0:01:23.451
JP Morgan tem um dia ruim? E vemos que é um número realmente grande. Agora, se você olhar

0:01:23.451,0:01:28.828
até aqui esta 94, isso representa a ligação entre o Wells Fargo e Lehman Brothers. O que diz

0:01:28.828,0:01:34.139
nós é que o Lehman Brothers tem um dia ruim, bem, ele só tem um pequeno efeito sobre poços

0:01:34.139,0:01:38.344
Fargo e vice-versa. Então agora você é o governo e você tem que decidir, tudo bem que eu faço

0:01:38.344,0:01:43.169
quer para socorrer? Ninguém ou alguém? Vamos olhar para o Lehman Brothers. Há apenas

0:01:43.169,0:01:48.243
três linhas, entrando e saindo do Lehman Brothers e outra é um 94. Eu acho que quatro

0:01:48.243,0:01:53.382
linhas, um é um 103, um é um 158 e um é um 155. Aqueles são relativamente pequenas

0:01:53.382,0:01:58.541
números. Então se você é o governo que você diz, tudo bem Lehman Brothers tem sido em torno

0:01:58.541,0:02:03.616
um longo tempo e sua uma importante empresa, estes números são bastante pequenos, se eles

0:02:03.616,0:02:08.691
falha não parece que essas outras empresas seriam um fracasso. Mas agora vamos olham para

0:02:08.691,0:02:13.386
AIG. Nós temos um 466, temos um 441, nós temos um 456, temos um 390 e um

0:02:13.386,0:02:19.336
490. Assim, há grandes números associados a AIG. Porque há um grande número

0:02:19.336,0:02:23.171
Basicamente, você tem que descobrir, souber o que provavelmente temos de voltar a sustentar AIG.

0:02:23.171,0:02:27.102
Mesmo se você não quer, porque se você não é possível que este

0:02:27.102,0:02:30.794
todo sistema falhará. Então, o que vemos aqui é o poder incrível de modelos,

0:02:30.794,0:02:34.581
direito de nos ajudar a fazer a melhor decisão.[br]O governo permitiu que o Lehman Brothers

0:02:34.581,0:02:37.745
falhar e terrível para o Lehman Brothers, mas o tipo de economia de

0:02:37.745,0:02:41.677
seguiu em frente. Eles não deixam a AIG falhar e não sabemos com certeza que ele teria

0:02:41.677,0:02:45.883
e não sabemos com certeza que todo o financeiro você sabe aparelhos Unidos

0:02:45.883,0:02:51.153
Estados, eles apoiado AIG e você sabe que nós fizemos, o país fez. Olha

0:02:51.153,0:02:55.533
eles fizeram uma decisão razoável.[br]Tudo bem que é grande financeira

0:02:55.533,0:03:00.561
decisões. Vamos olhar para algo mais divertido. Este é um tipo simple do enigma da lógica

0:03:00.561,0:03:05.400
que vai nos ajudar a ver como os modelos podem ser úteis. Agora, este é um jogo chamado, O

0:03:05.400,0:03:10.346
Problema de Monty Hall e seu nomeado depois de Monty Hall foi o anfitrião de um game show

0:03:10.346,0:03:15.196
chamado, vamos fazer um negócio que foi ao ar durante a década de 1970. Agora o problema que eu vou

0:03:15.196,0:03:20.106
descrever para vocês é uma caracterização de um evento que poderia acontecer no show. Sua

0:03:20.106,0:03:24.542
um dos vários cenários do show.[br]Aqui é basicamente como funciona. Há

0:03:24.542,0:03:29.392
três portas. Atrás de uma dessas portas é um prêmio, por trás das outras duas portas há alguns, você

0:03:29.392,0:03:34.123
sabe, coisa boba, como um direito de cabra, ou uma mulher vestida com uma roupa de bailarinas.

0:03:34.123,0:03:38.834
Assim que um deles tinha algo fantástico como um carro novo ou uma máquina de lavar roupa. Agora

0:03:38.834,0:03:44.322
o que você pode fazer é que escolher uma porta.[br]Talvez por isso você escolhe um número de porta, direito,

0:03:44.322,0:03:49.810
Assim, você escolhe um número de porta. Agora Monty sabe onde o prêmio é para que as duas portas

0:03:49.810,0:03:54.592
você não escolhe, uma dessas sempre tem que ir atrás dele, onde você sabe, bobo

0:03:54.592,0:03:59.070
Prêmio por trás dele. Isso porque um de nós tem sempre um prêmio bobo por trás dele, ele

0:03:59.070,0:04:03.898
pode sempre Mostrar dentre as outras duas portas. Então você escolhe um número de porta, direito,

0:04:03.898,0:04:08.552
e o que faz a Monty, você pegou uma e o Monty que é ele então abre a porta

0:04:08.552,0:04:13.089
número três e diz: aqui está uma cabra e, em seguida, ele diz, Ei, você quer mudar para

0:04:13.089,0:04:19.416
número de porta dois? Bem, não é? Tudo bem, que é um problema difícil, então vamos tentar primeiro

0:04:19.416,0:04:23.835
para acertar a lógica então nós vai direito para baixo um modelo formal. Assim, é mais fácil

0:04:23.835,0:04:28.028
Veja a lógica para este problema, aumentando o número de portas. Então, vamos

0:04:28.028,0:04:32.391
Suponha que haja cinco portas, e agora há cinco portas, vamos supor que você escolher

0:04:32.391,0:04:37.037
Esta porta azul, esta porta azul brilhante. A probabilidade de que você está correto é 1/5.

0:04:37.037,0:04:41.343
Certo, uma das portas tem prêmio, a probabilidade de que você é correta é 1/5. Assim

0:04:41.343,0:04:46.023
a probabilidade de que você não está correto É 4/5ths. Assim, há uma chance de 1/5 você está

0:04:46.023,0:04:50.064
corrigi. Há uma chance de 4/5ths que você não. Agora vamos supor que Monty

0:04:50.064,0:04:54.218
[inaudível] é também jogar este jogo, porque ele sabe, ele sabe o

0:04:54.218,0:04:58.483
resposta. Por Monty está pensando, OK, bem, você sabe, eu estou indo mostrar-lhe que

0:04:58.483,0:05:03.624
não é atrás da porta amarela. E então ele diz: você sabe o que mais eu vou

0:05:03.624,0:05:08.565
Mostrar a você, que não é atrás da porta-de-rosa. [inaudível]. Eu vou ser bom, que eu sou

0:05:08.565,0:05:13.630
vai para mostrar-lhe a não é atrás da porta verde. Agora, diz ele, quer mudar

0:05:13.630,0:05:18.525
à porta da luz azul para a porta azul escura. Bem, nesse caso, você deve começar

0:05:18.525,0:05:23.049
gostaria de, você sabe inicialmente a probabilidade que eu estava certo era apenas 1/5 E

0:05:23.049,0:05:26.593
Ele revelou que todas as portas que não parece ter o prêmio. Parece

0:05:26.593,0:05:30.316
muito mais provável que esta é a porta correta do que a minha é a porta correta e em

0:05:30.316,0:05:33.725
fato que é muito mais [inaudível]. A probabilidade é de 4/5ths é atrás que

0:05:33.725,0:05:37.358
porta de azul escura e que apenas 1/5 do atrás de sua porta. Então você deve mudar e você

0:05:37.358,0:05:41.037
deve também alternar no caso de dois. Agora vamos formalizar isso. Isso não é tanto,

0:05:41.037,0:05:44.465
Isto é, vamos usar o modelo de três de decisão simples. Para mostrar por que na verdade você

0:05:44.465,0:05:48.318
deve mudar. Tudo bem, então vamos começar, vamos apenas fazer alguns básicos de probabilidade.

0:05:48.318,0:05:52.220
Há três portas, você escolhe um número de porta, a probabilidade de que você está certo é uma

0:05:52.220,0:05:56.319
terceiro e a probabilidade de que é porta número dois é a terceira e a probabilidade

0:05:56.319,0:06:00.320
que é porta número três é um terceiro.[br]Agora, o que queremos fazer é invadir este

0:06:00.320,0:06:04.599
dois conjuntos. Há uma chance de 1/3 que você está certo, e há uma chance de 2/3rds

0:06:04.599,0:06:09.574
que você está errado. Depois de escolher um número de porta, o prêmio não pode ser movido. Assim

0:06:09.574,0:06:14.936
é atrás de número de porta número dois, três, ou se você acertou, é por trás

0:06:14.936,0:06:20.363
um número de porta. Então, vamos pensar sobre o Monty pode fazer. Monty basicamente pode mostrar-lhe

0:06:20.363,0:06:25.403
se ele está por trás de um número de porta ou porta número dois, ele pode Mostrar número da porta

0:06:25.403,0:06:30.197
três. Ele pode dizer olha, lá está o bode.[br]Bem, se ele faz isso, porque ele pode

0:06:30.197,0:06:34.787
sempre mostrar um estas portas, que nada aconteceu a sua probabilidade de

0:06:34.787,0:06:39.682
1/3. Há uma chance de 1/3, que você estava certo antes, pois ele sempre pode mostrar-lhe

0:06:39.682,0:06:44.210
uma porta, lá é ainda só uma chance de 1/3, você está certo. Direito, em alternativa,

0:06:44.210,0:06:48.452
Suponha que, ele foi atrás de porta número três bem, então ele pode mostrar a você porta

0:06:48.452,0:06:52.285
número dois. Ele pode dizer o bode aqui.[br]Então, ele tem ainda o caso que nada

0:06:52.285,0:06:56.377
acontece a sua probabilidade. A razão por que, quando você pensa sobre estes dois conjuntos,

0:06:56.377,0:07:00.313
você não aprende nada. Você não aprende nada sobre este outro conjunto aqui,

0:07:00.313,0:07:04.301
a chance de 2/3rds você está errado, porque ele sempre pode mostrar-lhe uma cabra. Tão seu

0:07:04.301,0:07:08.497
chan-inicial, sua probabilidade inicial sendo correto foi 1/3 de sua última chance

0:07:08.497,0:07:12.692
de ser correto foi provavelmente 1/3. Assim, este tipo de idéia de desenhar círculos

0:07:12.692,0:07:16.855
e escrita de probabilidades nos permite ver que o correto a decisão correta sobre

0:07:16.855,0:07:20.197
o problema [inaudível] é mudar, né. Assim como quando olhamos para o que

0:07:20.197,0:07:23.540
decisão financeira que o Governo Federal teve que fazer com os círculos

0:07:23.540,0:07:27.102
e as setas, você desenha o que fora, e você percebe que a melhor decisão é deixar o

0:07:27.102,0:07:31.069
fail [inaudível]. Resgate do AIG. Tudo bem então vamos mover em uma espécie de olhar do próximo

0:07:31.069,0:07:35.576
razão que os modelos pode ser úteis e que é estática comparativa. O que quero dizer com

0:07:35.576,0:07:39.547
que? Bem, aqui está um modelo padrão de economia, o que podemos pensar é

0:07:39.547,0:07:43.786
estática comparativa significa que você sabe que você mover de um equilíbrio a outro. Assim

0:07:43.786,0:07:47.971
o que você vê aqui é que s é uma curva de oferta, que é uma curva de oferta para alguns

0:07:47.971,0:07:52.317
bom e D, D1 e D2 são curvas de demanda.[br]Então o que você vê é demanda deslocando-se para fora. Assim

0:07:52.317,0:07:56.624
Quando esta demanda desloca-se para fora. Desta forma o que temos é que mais bens são vendidos

0:07:56.624,0:08:00.993
a quantidade vai para cima, e o preço sobe para que as pessoas querem mais de alguma coisa, mais

0:08:00.993,0:08:05.307
vai ficar vendido e o preço é para cima. Por isso é onde você começa a ver como o

0:08:05.307,0:08:09.357
equilíbrio move assim que este é novamente um exemplo simples de como. Modelos nos ajudar

0:08:09.357,0:08:13.754
entender como o mundo vai mudar, mundo de equilíbrio, apenas desenhando alguns

0:08:13.754,0:08:18.266
figuras simples. Tudo bem, razão número três. Contador factuals, o que quero dizer com

0:08:18.266,0:08:22.837
que? Bem você pode pensar, você só começa a correr o mundo de uma vez, você só começa a correr

0:08:22.837,0:08:27.465
a fita de uma vez. Mas se podemos escrever modelos do mundo temos sorte de pode executar novamente o

0:08:27.465,0:08:31.919
fita usando esses modelos. Então aqui está um exemplo, em abril de 2009, A Primavera de

0:08:31.919,0:08:36.393
2009, o Governo Federal decidiu implementar um plano de recuperação. Bem o que você

0:08:36.393,0:08:40.369
Veja aqui é o tipo de efeito, essa linha aqui mostra o efeito com o

0:08:40.369,0:08:44.446
plano de recuperação e esta linha mostra, diz, isso é o que uma modelo mostra o que seria de

0:08:44.446,0:08:48.473
aconteceu sem o plano de recuperação. Agora nós não podemos ter certeza de que, o que aconteceu, mas,

0:08:48.473,0:08:52.142
você sabe, pelo menos temos alguma compreensão, talvez, de que o efeito

0:08:52.142,0:08:56.322
de recuperação foi de plano, que é ótimo. Assim estes factuals de contador não vão ser

0:08:56.322,0:09:00.461
exato, lá vai para ser aproximados, mas ainda eles nos ajudam a descobrir. Após o

0:09:00.461,0:09:05.150
fato de se uma política era uma boa política ou não. Número quatro do motivo. Para identificar e

0:09:05.150,0:09:09.781
alavancas de classificação. Então o que vamos fazer é olhar para um modelo simples de contágio de

0:09:09.781,0:09:14.184
falha, por isso este é um modelo onde um país pode falhar, então neste caso que

0:09:14.184,0:09:18.816
país vai ser a Inglaterra. Então, podemos perguntar o que acontece ao longo do tempo, para que você possa

0:09:18.816,0:09:23.447
Veja que inicialmente após falha de Inglaterra, vemos a Irlanda e Bélgica falhar e depois

0:09:23.447,0:09:27.716
que vemos França falhar. E depois que vemos Alemanha falhar. Então o que isso nos diz é

0:09:27.716,0:09:31.626
que, em termos de seu efeito sobre o sistema financeiro do mundo, Londres é uma grande alavanca,

0:09:31.626,0:09:35.440
por Londres é algo que nós nos preocupamos com uma grande quantidade. Agora vamos dar uma outra política

0:09:35.440,0:09:39.060
questão, a mudança climática. Uma das coisas mais importantes na mudança climática é o carbono

0:09:39.060,0:09:42.825
ciclo, um dos modelos que você usar o tempo todo, modelos de carbono simples. Nós

0:09:42.825,0:09:46.832
sei que o total quantidade de carbono é fixo, que pode ser até no ar, ou para baixo sobre o

0:09:46.832,0:09:50.645
Terra, se é para baixo sobre a terra que é melhor, porque ele não contribui para

0:09:50.645,0:09:54.550
global warming-lo se você quiser pensar, onde você intervir, deseja

0:09:54.550,0:09:58.488
perguntar, onde neste ciclo existem números grandes? Certo, então você olhar aqui em termos de

0:09:58.488,0:10:02.678
de radiação de superfície. Que é um número grande.[br]Onde você acha de radiação solar que vem

0:10:02.678,0:10:06.717
no, que é um grande número nos próximos. Então, você quer, você pensar sobre onde você quer

0:10:06.717,0:10:10.806
ter uma política de fato, você quer pensar nisso em termos de onde esses números

0:10:10.806,0:10:14.744
são grandes. Se você olhar para o número, a quantidade de [inaudível] refletiu pelo

0:10:14.744,0:10:18.269
superfície, que é apenas um 30, isso não é um grande leber. OK motivo cinco,

0:10:18.269,0:10:22.066
delineamento experimental. Agora, o que quero dizer com delineamento experimental, bem, suponho que você

0:10:22.066,0:10:26.014
querem vir acima com algumas novas políticas.[br]Por exemplo, quando o Governo Federal,

0:10:26.014,0:10:30.161
Quando eles queriam, quando eles estavam tentando decidir como leiloar o federal

0:10:30.161,0:10:33.909
ondas de rádio, certas, para telefones celulares, eles queriam levantar tanto dinheiro quanto possível.

0:10:33.909,0:10:37.956
Também testar o designer do leilão foram melhores que correu alguns experimentos. Bem a coisa

0:10:37.956,0:10:41.953
você quer fazer, você quer pensar sobre, então aqui está o exemplo do experimento

0:10:41.953,0:10:45.851
e o que você vê, esta é uma rodada de leilão de alguns e estes são diferentes

0:10:45.851,0:10:49.967
licitantes e, você sabe, o custo. Que pagaram. O que você pode fazer, você quer

0:10:49.967,0:10:54.353
Pense, como faço para executar a melhor experiência possível, o mais informativo possível

0:10:54.353,0:10:58.570
experimento? E uma maneira de fazer isso, certo, é para construir alguns modelos simples.

0:10:58.570,0:11:02.703
Tudo bem, seis, razão de seis. Design institucional, agora é um biggie e isso é

0:11:02.703,0:11:07.211
um que significa muito para mim. A pessoa que você vê no topo aqui, este é Stan Rider ele

0:11:07.211,0:11:11.720
foi um dos meus assessores na escola de pós-graduação e o homem no fundo é Leo Herwicks,

0:11:11.720,0:11:15.746
Ele foi um dos meus mentores na faculdade e Leo ganhou o prêmio nobel de

0:11:15.746,0:11:20.074
economia. Leo ganhou o prêmio nobel, que é um campo conhecido como mecanismo de

0:11:20.074,0:11:24.947
Design. Agora este diagrama é chamado o piloto de montagem, em homenagem a Stan piloto o

0:11:24.947,0:11:29.636
imagem anterior e monte de Ken, um dos seus co-autores. E deixe-me explicar isso

0:11:29.636,0:11:33.839
diagrama para você porque é muito importante. O que você vê aqui é este

0:11:33.839,0:11:38.468
Teta, aqui. O que isto é suposto para representar é o ambiente, o conjunto de

0:11:38.468,0:11:43.280
tecnologias, preferências do povo, esses tipos de coisas. X aqui representa

0:11:43.280,0:11:47.298
os resultados, o que queremos que aconteça.[br]Assim como nós queremos usar o tipo de nossa

0:11:47.298,0:11:51.799
tecnologias e usar o nosso trabalho e uso, você sabe, tudo o que temos à nossa disposição para

0:11:51.799,0:11:55.979
Crie bons resultados. Agora, esta seta aqui é do tipo, é o que desejamos, tem

0:11:55.979,0:12:00.212
como se pudéssemos sentar e decidir coletivamente que tipo de resultados que gostaríamos que

0:12:00.212,0:12:04.391
como a ter dado a tecnologia, isso é o que decidirmos coletivamente, isto é

0:12:04.391,0:12:07.981
algo chamado uma correspondência de escolha social ou uma escolha social

0:12:07.981,0:12:12.147
função. Espécie de, qual seria o resultado ideal para a sociedade? A coisa é que

0:12:12.147,0:12:16.334
[inaudível] não obter o resultado ideal, porque o que acontece é [inaudível] quer

0:12:16.334,0:12:20.371
embora. Porque a coisa é para obter os resultados que você tem que usar mecanismos e

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que o que esta m significa, mecanismos.[br]Portanto, um mecanismo pode ser algo como um

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mercado, uma instituição política, pode ser uma burocracia. O que queremos fazer é,

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é o resultado que temos o mecanismo, à direita, que vai como esta é igual ou

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o resultado que obteríamos, certo, o ideal e o melhor mecanismo é, o

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mais perto é igual a que nós queremos idealmente. Exemplo: para que minha com minha graduação

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alunos para um trabalho de casa uma vez disse, suponha que nós atribuídas classes

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por um mercado assim, você sabe, se você tivesse a oferta de classes, que seria uma boa

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coisa ou uma coisa má? Bem, atualmente, o forma como o fazemos é que há uma hierarquia. Assim

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idosos, você sabe quarta ano alunos registrar primeiro e, em seguida, juniores, em seguida,

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segundo ano e, em seguida, calouros. E os alunos estavam pedindo, deveríamos ter uma

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mercado? E sua primeira reação é sim, porque os mercados de trabalho. Direito. Você tem

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isso, você sabe, você tem um mercado, o que você tem aqui é o tipo do que você espera

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Obter. Direito, o que você gostaria de obter, assim que é espécie de igual. Mas quando eles pensaram

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sobre a escolha de classes, todo mundo vai, espere um minuto, mercados podem não funcionar bem

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e a razão por que é, você precisa se formar. E até os idosos precisam específicos

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cursos e isso é porque nós deixamos idosos registrar primeiro e se as pessoas poderiam candidatar

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cursos, então a fração que tinha um monte de dinheiro talvez lance fora os cursos de

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idosos e pessoas podem nunca pós-graduação da faculdade então mercados uma boa instituição

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pode ser bom em algumas configurações não podem ser em outros. A maneira que temos que descobrir

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é por meio de modelos. Razão sete: para ajudar a escolher entre políticas nas instituições.

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Exemplo simples. [Inaudível] suponha que um mercado de licenças de poluição ou um boné e

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sistema de comércio. Podemos escrever para baixo o modelo simples e você pode nos dizer qual é

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vai para funcionar melhor. Ou outro exemplo, este é o retrato da cidade de

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Ann Arbor, e se você olhar aqui você vê algumas áreas verdes, à direita, o que esses verde

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as coisas são... É espaços verdes. Sua é uma pergunta deve ser a cidade de Ann Arbor

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Crie mais espaços verdes. Você pode pensar claro, espaço verde é uma coisa boa.

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O problema é quando você, se você comprar um monte de espaço verde como esta área aqui

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é tudo verde. O que pode acontecer é que as pessoas poderiam dizer permite deslocar-se junto a isso, permite

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Build pouco abriga tudo por aqui, porque ele sempre vai ser verde,

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e que pode realmente levar a mais expansão.[br]Então o que pode parecer simples realmente bom

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idéias não podem ser boas idéias, se você realmente construir um modelo para pensar

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através dele. [som] OK, nós cobrimos muito. Então, vamos dar um resumo rápido aqui.

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Como modelos podem nos ajudar? Bem a primeira coisa que eles podem fazer é tornar-se decisão em tempo real

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fabricantes. Eles podem nos ajudar a descobrir quando intervimos e quando nós não intervir.

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Em segundo lugar, eles podem nos ajudar com status comparativo. Podemos descobrir, que você sabe o que,

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o que é provável acontecer, a direita, se nós fazer esta escolha. Em terceiro lugar, eles podem nos ajudar com

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contador-factuals, eles podem você sabe appresent uma política, podemos executar o tipo de um

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modelo e pensar sobre o que teria acontecido se não tivesse escolhido essa política

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Em quarto lugar, podemos usá-los para identificar e classificar as alavancas. Muitas vezes, como você tem muita

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escolhas a fazer modelos podem descobrir que a escolha pode ser o melhor ou o mais

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influenciado. Quinto, eles podem nos ajudar com delineamento experimental. Eles podem nos ajudar

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projetar experimentos a fim de desenvolver melhores políticas e estratégias de melhores.

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Sexto, eles podem nos ajudar instituições de design-se descobrir se nós

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Temos um mercado aqui, deveríamos ter uma democracia, devemos usar uma burocracia.

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E o sétimo, finalmente, eles podem nos ajudar a escolher entre políticas e instituições para que

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Se estamos pensando sobre uma política ou outro podemos usar modelos para decidir

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entre os dois. Está bem. Obrigado.