Oi, nesta palestra, vamos olhar para nossa quarta categoria de motivos sobre o porquê

você gostaria de fazer um curso de modelagem, porque a modelagem é tão importante. E o que é

para ajudá-lo a tomar melhores decisões, elaborar estratégias melhor e criar coisas

melhor. Então vamos começar, isso deve ser muito divertido. Tudo bem, então, primeiro motivo

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

decisões. Deixe-me dar-lhe um exemplo.
Estas se chegarmos aqui vai. Então o que você vê

é um monte de diferentes instituições financeiras, que são empresas como a

Bear Sterns, AIG, CitiGroup, Morgan Stanley e isso representa o

relação entre essas empresas, em termos de como um dos seu sucesso econômico

depende do outro. Agora imagine que você é o governo federal e você tem um

crise financeira. Assim, muitas dessas empresas, ou algumas destas empresas são

começando a falhar e você tem que decidir OK eu faço socorrê-los, salvar um dos

essas empresas? Bem, agora vamos usar um desses modelos muito simples para ajudar a fazer o que

decisão. Assim, para fazer isso nós precisamos um pouco mais de um entendimento do que

Estes números representam. Então vamos olham para a AIG, que está aqui. E JP Morgan

que é certo que aqui, então agora vamos ver uma série de 466 entre aqueles dois. O que

número representa é sucesso de JP Morgan como correlacionado com sucesso da AIG. Em

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

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

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

nós é que o Lehman Brothers tem um dia ruim, bem, ele só tem um pequeno efeito sobre poços

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

quer para socorrer? Ninguém ou alguém? Vamos olhar para o Lehman Brothers. Há apenas

três linhas, entrando e saindo do Lehman Brothers e outra é um 94. Eu acho que quatro

linhas, um é um 103, um é um 158 e um é um 155. Aqueles são relativamente pequenas

números. Então se você é o governo que você diz, tudo bem Lehman Brothers tem sido em torno

um longo tempo e sua uma importante empresa, estes números são bastante pequenos, se eles

falha não parece que essas outras empresas seriam um fracasso. Mas agora vamos olham para

AIG. Nós temos um 466, temos um 441, nós temos um 456, temos um 390 e um

490. Assim, há grandes números associados a AIG. Porque há um grande número

Basicamente, você tem que descobrir, souber o que provavelmente temos de voltar a sustentar AIG.

Mesmo se você não quer, porque se você não é possível que este

todo sistema falhará. Então, o que vemos aqui é o poder incrível de modelos,

direito de nos ajudar a fazer a melhor decisão.
O governo permitiu que o Lehman Brothers

falhar e terrível para o Lehman Brothers, mas o tipo de economia de

seguiu em frente. Eles não deixam a AIG falhar e não sabemos com certeza que ele teria

e não sabemos com certeza que todo o financeiro você sabe aparelhos Unidos

Estados, eles apoiado AIG e você sabe que nós fizemos, o país fez. Olha

eles fizeram uma decisão razoável.
Tudo bem que é grande financeira

decisões. Vamos olhar para algo mais divertido. Este é um tipo simple do enigma da lógica

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

Problema de Monty Hall e seu nomeado depois de Monty Hall foi o anfitrião de um game show

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

descrever para vocês é uma caracterização de um evento que poderia acontecer no show. Sua

um dos vários cenários do show.
Aqui é basicamente como funciona. Há

três portas. Atrás de uma dessas portas é um prêmio, por trás das outras duas portas há alguns, você

sabe, coisa boba, como um direito de cabra, ou uma mulher vestida com uma roupa de bailarinas.

Assim que um deles tinha algo fantástico como um carro novo ou uma máquina de lavar roupa. Agora

o que você pode fazer é que escolher uma porta.
Talvez por isso você escolhe um número de porta, direito,

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

você não escolhe, uma dessas sempre tem que ir atrás dele, onde você sabe, bobo

Prêmio por trás dele. Isso porque um de nós tem sempre um prêmio bobo por trás dele, ele

pode sempre Mostrar dentre as outras duas portas. Então você escolhe um número de porta, direito,

e o que faz a Monty, você pegou uma e o Monty que é ele então abre a porta

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

número de porta dois? Bem, não é? Tudo bem, que é um problema difícil, então vamos tentar primeiro

para acertar a lógica então nós vai direito para baixo um modelo formal. Assim, é mais fácil

Veja a lógica para este problema, aumentando o número de portas. Então, vamos

Suponha que haja cinco portas, e agora há cinco portas, vamos supor que você escolher

Esta porta azul, esta porta azul brilhante. A probabilidade de que você está correto é 1/5.

Certo, uma das portas tem prêmio, a probabilidade de que você é correta é 1/5. Assim

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

corrigi. Há uma chance de 4/5ths que você não. Agora vamos supor que Monty

[inaudível] é também jogar este jogo, porque ele sabe, ele sabe o

resposta. Por Monty está pensando, OK, bem, você sabe, eu estou indo mostrar-lhe que

não é atrás da porta amarela. E então ele diz: você sabe o que mais eu vou

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

vai para mostrar-lhe a não é atrás da porta verde. Agora, diz ele, quer mudar

à porta da luz azul para a porta azul escura. Bem, nesse caso, você deve começar

gostaria de, você sabe inicialmente a probabilidade que eu estava certo era apenas 1/5 E

Ele revelou que todas as portas que não parece ter o prêmio. Parece

muito mais provável que esta é a porta correta do que a minha é a porta correta e em

fato que é muito mais [inaudível]. A probabilidade é de 4/5ths é atrás que

porta de azul escura e que apenas 1/5 do atrás de sua porta. Então você deve mudar e você

deve também alternar no caso de dois. Agora vamos formalizar isso. Isso não é tanto,

Isto é, vamos usar o modelo de três de decisão simples. Para mostrar por que na verdade você

deve mudar. Tudo bem, então vamos começar, vamos apenas fazer alguns básicos de probabilidade.

Há três portas, você escolhe um número de porta, a probabilidade de que você está certo é uma

terceiro e a probabilidade de que é porta número dois é a terceira e a probabilidade

que é porta número três é um terceiro.
Agora, o que queremos fazer é invadir este

dois conjuntos. Há uma chance de 1/3 que você está certo, e há uma chance de 2/3rds

que você está errado. Depois de escolher um número de porta, o prêmio não pode ser movido. Assim

é atrás de número de porta número dois, três, ou se você acertou, é por trás

um número de porta. Então, vamos pensar sobre o Monty pode fazer. Monty basicamente pode mostrar-lhe

se ele está por trás de um número de porta ou porta número dois, ele pode Mostrar número da porta

três. Ele pode dizer olha, lá está o bode.
Bem, se ele faz isso, porque ele pode

sempre mostrar um estas portas, que nada aconteceu a sua probabilidade de

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

uma porta, lá é ainda só uma chance de 1/3, você está certo. Direito, em alternativa,

Suponha que, ele foi atrás de porta número três bem, então ele pode mostrar a você porta

número dois. Ele pode dizer o bode aqui.
Então, ele tem ainda o caso que nada

acontece a sua probabilidade. A razão por que, quando você pensa sobre estes dois conjuntos,

você não aprende nada. Você não aprende nada sobre este outro conjunto aqui,

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

chan-inicial, sua probabilidade inicial sendo correto foi 1/3 de sua última chance

de ser correto foi provavelmente 1/3. Assim, este tipo de idéia de desenhar círculos

e escrita de probabilidades nos permite ver que o correto a decisão correta sobre

o problema [inaudível] é mudar, né. Assim como quando olhamos para o que

decisão financeira que o Governo Federal teve que fazer com os círculos

e as setas, você desenha o que fora, e você percebe que a melhor decisão é deixar o

fail [inaudível]. Resgate do AIG. Tudo bem então vamos mover em uma espécie de olhar do próximo

razão que os modelos pode ser úteis e que é estática comparativa. O que quero dizer com

que? Bem, aqui está um modelo padrão de economia, o que podemos pensar é

estática comparativa significa que você sabe que você mover de um equilíbrio a outro. Assim

o que você vê aqui é que s é uma curva de oferta, que é uma curva de oferta para alguns

bom e D, D1 e D2 são curvas de demanda.
Então o que você vê é demanda deslocando-se para fora. Assim

Quando esta demanda desloca-se para fora. Desta forma o que temos é que mais bens são vendidos

a quantidade vai para cima, e o preço sobe para que as pessoas querem mais de alguma coisa, mais

vai ficar vendido e o preço é para cima. Por isso é onde você começa a ver como o

equilíbrio move assim que este é novamente um exemplo simples de como. Modelos nos ajudar

entender como o mundo vai mudar, mundo de equilíbrio, apenas desenhando alguns

figuras simples. Tudo bem, razão número três. Contador factuals, o que quero dizer com

que? Bem você pode pensar, você só começa a correr o mundo de uma vez, você só começa a correr

a fita de uma vez. Mas se podemos escrever modelos do mundo temos sorte de pode executar novamente o

fita usando esses modelos. Então aqui está um exemplo, em abril de 2009, A Primavera de

2009, o Governo Federal decidiu implementar um plano de recuperação. Bem o que você

Veja aqui é o tipo de efeito, essa linha aqui mostra o efeito com o

plano de recuperação e esta linha mostra, diz, isso é o que uma modelo mostra o que seria de

aconteceu sem o plano de recuperação. Agora nós não podemos ter certeza de que, o que aconteceu, mas,

você sabe, pelo menos temos alguma compreensão, talvez, de que o efeito

de recuperação foi de plano, que é ótimo. Assim estes factuals de contador não vão ser

exato, lá vai para ser aproximados, mas ainda eles nos ajudam a descobrir. Após o

fato de se uma política era uma boa política ou não. Número quatro do motivo. Para identificar e

alavancas de classificação. Então o que vamos fazer é olhar para um modelo simples de contágio de

falha, por isso este é um modelo onde um país pode falhar, então neste caso que

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

Veja que inicialmente após falha de Inglaterra, vemos a Irlanda e Bélgica falhar e depois

que vemos França falhar. E depois que vemos Alemanha falhar. Então o que isso nos diz é

que, em termos de seu efeito sobre o sistema financeiro do mundo, Londres é uma grande alavanca,

por Londres é algo que nós nos preocupamos com uma grande quantidade. Agora vamos dar uma outra política

questão, a mudança climática. Uma das coisas mais importantes na mudança climática é o carbono

ciclo, um dos modelos que você usar o tempo todo, modelos de carbono simples. Nós

sei que o total quantidade de carbono é fixo, que pode ser até no ar, ou para baixo sobre o

Terra, se é para baixo sobre a terra que é melhor, porque ele não contribui para

global warming-lo se você quiser pensar, onde você intervir, deseja

perguntar, onde neste ciclo existem números grandes? Certo, então você olhar aqui em termos de

de radiação de superfície. Que é um número grande.
Onde você acha de radiação solar que vem

no, que é um grande número nos próximos. Então, você quer, você pensar sobre onde você quer

ter uma política de fato, você quer pensar nisso em termos de onde esses números

são grandes. Se você olhar para o número, a quantidade de [inaudível] refletiu pelo

superfície, que é apenas um 30, isso não é um grande leber. OK motivo cinco,

delineamento experimental. Agora, o que quero dizer com delineamento experimental, bem, suponho que você

querem vir acima com algumas novas políticas.
Por exemplo, quando o Governo Federal,

Quando eles queriam, quando eles estavam tentando decidir como leiloar o federal

ondas de rádio, certas, para telefones celulares, eles queriam levantar tanto dinheiro quanto possível.

Também testar o designer do leilão foram melhores que correu alguns experimentos. Bem a coisa

você quer fazer, você quer pensar sobre, então aqui está o exemplo do experimento

e o que você vê, esta é uma rodada de leilão de alguns e estes são diferentes

licitantes e, você sabe, o custo. Que pagaram. O que você pode fazer, você quer

Pense, como faço para executar a melhor experiência possível, o mais informativo possível

experimento? E uma maneira de fazer isso, certo, é para construir alguns modelos simples.

Tudo bem, seis, razão de seis. Design institucional, agora é um biggie e isso é

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

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

Ele foi um dos meus mentores na faculdade e Leo ganhou o prêmio nobel de

economia. Leo ganhou o prêmio nobel, que é um campo conhecido como mecanismo de

Design. Agora este diagrama é chamado o piloto de montagem, em homenagem a Stan piloto o

imagem anterior e monte de Ken, um dos seus co-autores. E deixe-me explicar isso

diagrama para você porque é muito importante. O que você vê aqui é este

Teta, aqui. O que isto é suposto para representar é o ambiente, o conjunto de

tecnologias, preferências do povo, esses tipos de coisas. X aqui representa

os resultados, o que queremos que aconteça.
Assim como nós queremos usar o tipo de nossa

tecnologias e usar o nosso trabalho e uso, você sabe, tudo o que temos à nossa disposição para

Crie bons resultados. Agora, esta seta aqui é do tipo, é o que desejamos, tem

como se pudéssemos sentar e decidir coletivamente que tipo de resultados que gostaríamos que

como a ter dado a tecnologia, isso é o que decidirmos coletivamente, isto é

algo chamado uma correspondência de escolha social ou uma escolha social

função. Espécie de, qual seria o resultado ideal para a sociedade? A coisa é que

[inaudível] não obter o resultado ideal, porque o que acontece é [inaudível] quer

embora. Porque a coisa é para obter os resultados que você tem que usar mecanismos e

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

entre os dois. Está bem. Obrigado.