Apreciando a ensolarada San Diego enquanto observa como a economia e a AAEA estão mudando • The Berkeley Blog

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Barcos em San DiegoA reunião anual de cientistas e economistas sociais (ASSA Meetings) foi em San Diego, o que foi uma melhoria bastante em relação aos anos anteriores, onde nos encontramos no nordeste frio. Isso foi especialmente agradável, pois eu me lembrava das reuniões na Filadélfia, que eram drasticamente despreparadas para a neve que acontecia durante essas reuniões. A principal atração das reuniões da ASSA é o mercado de trabalho. A reunião da ASSA se torna um mercado de trabalho global para ciências sociais, finanças e até ciência política. Você pode reconhecer os candidatos a emprego por seu vestido impecável e aparência nervosa. Ainda bem que não preciso procurar emprego ou entrevistar para esse assunto. Existem algumas conversas muito divertidas com economistas e formuladores de políticas, muitas sessões técnicas e reuniões de várias associações acadêmicas. Eu estava lá para discutir um trabalho, encontrar amigos e me reunir com o conselho da Associação de Economia Agrícola e Aplicada (AAEA). Eu o faço agora há três anos, e tem sido bastante agradável. Dito isto, estou bastante aliviado por ter sido a última vez.

Acesso aberto e o futuro das revistas

A grande mudança da perspectiva da Associação é que a literatura acadêmica está rapidamente se movendo em direção a um mundo de periódicos de acesso aberto. Isso sugere que as receitas de assinatura diminuirão drasticamente, e muitos periódicos terão que depender de doações governamentais / filantrópicas, além de cobrar taxas de publicação diretamente às instituições autoras. Embora a renda dos editores provavelmente diminua substancialmente, a mudança para o acesso aberto traz benefícios sociais significativos, pois transforma papéis em bens públicos. Suspeito que também possamos ver uma redução no número de periódicos, pois muitos não conseguirão gerar receita suficiente em um mundo de acesso aberto, embora não tenha certeza. Tudo isso dito, é claro que a receita da AAEA diminuirá, pois a AAEA recebe um pagamento substancial de nosso editor. Então, o que fazemos sobre isso? Precisamos arrecadar fundos. Uma das coisas que estamos fazendo é estabelecer fundos de agradecimento em homenagem a membros antigos. No ano passado, estabelecemos cinco e, neste ano, recebemos uma contribuição significativa que nos permitirá estabelecer vários outros. Também procuramos obter outros recursos para apoiar nossas atividades no futuro, pois gostaríamos de aprimorar o que fornecemos aos nossos membros, melhorar os programas de orientação e manter periódicos de alta qualidade.

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Na conferência, aprendi que os principais jornais econômicos estão começando a adotar um processo muito rigoroso para verificar os resultados. No futuro, a maioria dos autores precisará enviar dados e seguir procedimentos específicos para permitir que os leitores duplicem os resultados. Em princípio, é uma decisão estratégica positiva, uma vez que as pessoas estão preocupadas com resultados irreprodutíveis e a sociedade pode atualmente menos confiar na ciência. No entanto, acho que precisamos fazer isso com cuidado e pensar profundamente nas consequências. Mais rigor, por exemplo, pode levar à exclusão. Deixada por conta própria, essa política influenciará a literatura aceita em algumas universidades com mais recursos, de modo que o procedimento deve ser projetado de forma a impedir a concentração e aumentar a amplitude das universidades editoriais. Em uma nota relacionada, eu pessoalmente me preocupo com a economia se tornar homogênea. Nosso campo ficou bastante apaixonado por big data e menos preocupado com idéias, modelagem e especulação. Pessoalmente, acredito que a economia é sobre histórias que devem ser apoiadas, em parte, por dados rigorosos. No entanto, às vezes a busca de um rigor extra leva as pessoas a esquecerem a história, o contexto e incentiva as pessoas a se concentrarem demais nas estatísticas, e não na história da economia.

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Machine Learning

Falando sobre dados, um dos eventos mais interessantes nesta reunião foi uma excelente palestra de Susan Athey sobre aprendizado de máquina e economia. Ela distingue que, embora os cientistas da computação desenvolvam algoritmos destinados a minimizar o erro de previsão, os economistas confiam na teoria, desenvolvem estimativas que minimizam o viés e usam dados para apresentar hipóteses. Com os modelos econômicos tradicionais que antes dependiam de amostras pequenas, os economistas não foram capazes de diferenciar entre grupos de indivíduos. Isso levou a políticas apropriadas para a pessoa média. No entanto, as médias raramente existem. As populações são heterogêneas. Há grandes ganhos quando podemos ter políticas diferenciadas que se ajustam à heterogeneidade. A grande tendência que aplaudo é que os economistas têm acesso a grandes conjuntos de dados que nos permitem usar diferentes técnicas para identificar essas fontes de heterogeneidade na população, agrupar pessoas de acordo e mudar políticas que ajustam a variabilidade e evoluem ao longo do tempo. Esse tipo de abordagem é consistente com o meu trabalho sobre adoção, que postula que as pessoas não adotam tecnologia ao mesmo tempo por causa dessa heterogeneidade. Processos dinâmicos (por exemplo, aprendizado) estimulam a adoção e mudanças de comportamento o tempo todo. O aprendizado de máquina tem um potencial particularmente incrível na agricultura. Uma variedade de fontes de dados remotas e em campo (por exemplo, satélites, GIS, sensores de campo) fornece uma enorme quantidade de informações que nos permite monitorar a resposta da colheita a condições variadas. Podemos usar essas informações para alterar a aplicação de insumos em condições variadas, o que pode reduzir o desperdício e nos permitir obter mais com menos. Obviamente, essa visão levará muito tempo para ser implementada completamente e precisamos garantir que as tecnologias sejam acessíveis e acessíveis.

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O aprendizado de máquina pode ser a principal fonte de benefício social, desde que continuemos a manter os aplicativos centrados na história da economia. Para esse fim, devemos reconhecer que os dados são mais do que números. E quando queremos entender o que está acontecendo, precisamos também estudar a narrativa. Se queremos entender o comportamento, é fundamental entrevistar as pessoas sobre a tomada de decisões e estudar o que elas fizeram anteriormente (preferência revelada). É verdade que as pessoas nem sempre lhe dizem a verdade, mas você pode deduzir muito da mesma maneira que usamos nossos dados numéricos para eliminar preconceitos, erros e enganos. No final, a economia trata da compreensão humana b barcos comportamento e melhoria das regras de decisão para os consumidores e para a sociedade.

Colaboração interdisciplinar

A AAEA começou como uma associação de economistas agrícolas e agora engloba um campo muito mais amplo de economistas aplicados. À medida que continuamos a evoluir, nosso desafio é colaborar com outras associações irmãs (ambiental, energia e saúde). Eventualmente, poderíamos ter reuniões conjuntas maiores e superar alguns dos silos para melhorar o compartilhamento de conhecimento em campos e técnicas semelhantes. Além disso, acredito que, como economistas aplicados, serviria à nossa disciplina para ser mais multidisciplinar e entender profundamente o que está acontecendo nas ciências relacionadas (agricultura, ciências sociais, etc.). Isso parece ser um desafio para a AAEA, e se formos capazes de fornecer suporte aos membros que desejam entrar em contato com outros colaboradores fora do nosso campo, seremos mais fortes e mais relevantes diante das mudanças nas políticas e na tecnologia.

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