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Economía experimental

La economía experimental es la aplicación de métodos experimentales [1] para estudiar cuestiones económicas. Los datos recopilados en experimentos se utilizan para estimar el tamaño del efecto , probar la validez de las teorías económicas y esclarecer los mecanismos del mercado. Los experimentos económicos suelen utilizar dinero en efectivo para motivar a los sujetos, con el fin de imitar los incentivos del mundo real. Los experimentos se utilizan para ayudar a comprender cómo y por qué los mercados y otros sistemas de intercambio funcionan como lo hacen. La economía experimental también se ha ampliado para comprender las instituciones y la ley (derecho y economía experimental). [2]

Un aspecto fundamental de la asignatura es el diseño de experimentos . Los experimentos pueden realizarse en el campo o en el laboratorio, ya sea de comportamiento individual o grupal . [3]

Las variantes del tema fuera de estos confines formales incluyen experimentos naturales y cuasinaturales . [4]

Temas experimentales

Se pueden clasificar libremente los experimentos económicos utilizando los siguientes temas:

En el ámbito de la enseñanza de la economía , una de sus aplicaciones son los experimentos utilizados en la enseñanza de la economía . Un enfoque alternativo con dimensiones experimentales es el modelado computacional basado en agentes . Es importante considerar el potencial y las limitaciones de los juegos para comprender el comportamiento racional y resolver los conflictos humanos. [7]

Juegos de coordinación

Los juegos de coordinación son juegos con múltiples equilibrios de Nash de estrategia pura . Hay dos conjuntos generales de preguntas que los economistas experimentales suelen plantearse al examinar dichos juegos: (1) ¿Pueden los sujetos de laboratorio coordinarse, o aprender a coordinarse, en uno de los múltiples equilibrios, y si es así, existen principios generales que puedan ayudar a predecir qué equilibrio es probable que se elija? (2) ¿Pueden los sujetos de laboratorio coordinarse, o aprender a coordinarse, en el mejor equilibrio de Pareto y, si no, existen condiciones o mecanismos que ayudarían a los sujetos a coordinarse en el mejor equilibrio de Pareto? Los principios de selección deductiva son aquellos que permiten predicciones basadas únicamente en las propiedades del juego. Los principios de selección inductiva son aquellos que permiten predicciones basadas en caracterizaciones de la dinámica. En algunas condiciones, al menos grupos de sujetos experimentales pueden coordinar incluso equilibrios de Pareto asimétricos complejos no obvios. Esto es así incluso si todos los sujetos deciden simultáneamente e independientemente sin comunicación. La forma en que esto sucede aún no se entiende completamente. [8]

Experimentos de aprendizaje

Las teorías económicas suelen suponer que los incentivos económicos pueden moldear el comportamiento incluso cuando los agentes individuales tienen un conocimiento limitado del entorno. La relación entre los incentivos económicos y los resultados puede ser indirecta: los incentivos económicos determinan la experiencia de los agentes, y estas experiencias pueden, a su vez, impulsar acciones futuras.

Los experimentos de aprendizaje pueden clasificarse como tareas o juegos de elección individual, donde los juegos suelen hacer referencia a interacciones estratégicas entre dos o más jugadores. A menudo, los patrones generales de comportamiento de aprendizaje se pueden ilustrar mejor con tareas de elección individual. [9]

En los juegos de dos o más jugadores, los sujetos suelen formar creencias sobre las acciones que están realizando los otros sujetos y estas creencias se actualizan con el tiempo. Esto se conoce como aprendizaje de creencias. Los sujetos también tienden a tomar las mismas decisiones que los han recompensado con grandes ganancias en el pasado. Esto se conoce como aprendizaje de refuerzo .

Hasta la década de 1990, se utilizaban generalmente modelos adaptativos simples, como la competición de Cournot o el juego ficticio . A mediados de la década de 1990, Alvin E. Roth e Ido Erev demostraron que el aprendizaje de refuerzo puede hacer predicciones útiles en juegos experimentales. [10] En 1999, Colin Camerer y Teck-Hua Ho introdujeron Experience Weighted Attraction (EWA), un modelo general que incorporaba el refuerzo y el aprendizaje de creencias, y demuestra que el juego ficticio es matemáticamente equivalente al refuerzo generalizado, siempre que se otorguen pesos a la historia pasada.

Las críticas a EWA incluyen el sobreajuste debido a muchos parámetros, la falta de generalidad en los juegos y la posibilidad de que la interpretación de los parámetros de EWA pueda ser difícil. El sobreajuste se aborda estimando los parámetros en algunos de los períodos experimentales o sujetos experimentales y pronosticando el comportamiento en la muestra restante (si los modelos están sobreajustados, estos pronósticos de validación fuera de la muestra serán mucho menos precisos que los ajustes dentro de la muestra, que generalmente no lo son). La generalidad en los juegos se aborda reemplazando los parámetros fijos con funciones de "autoajuste" de la experiencia, lo que permite que los pseudoparámetros cambien a lo largo de un juego y también varíen sistemáticamente entre juegos.

Los economistas experimentales modernos han realizado recientemente muchos trabajos notables. Roberto Weber ha planteado cuestiones de aprendizaje sin retroalimentación. David Cooper y John Kagel han investigado tipos de aprendizaje sobre estrategias similares. Ido Erev y Greg Barron han analizado el aprendizaje en estrategias cognitivas. Dale Stahl ha caracterizado el aprendizaje sobre reglas de toma de decisiones. Charles A. Holt ha estudiado el aprendizaje logit en diferentes tipos de juegos, incluidos juegos con equilibrios múltiples. Wilfred Amaldoss ha analizado aplicaciones interesantes de EWA en marketing. Amnon Rapoport, Jim Parco y Ryan Murphy han investigado modelos de aprendizaje adaptativo basados ​​en el refuerzo en una de las paradojas más famosas de la teoría de juegos, conocida como el juego del ciempiés .

Juegos de mercado

Se cree que Edward Chamberlin llevó a cabo "no sólo el primer experimento de mercado, sino también el primer experimento económico de cualquier tipo". [11] Vernon Smith , basándose en el trabajo de Chamberlin, pero también modificándolo en aspectos clave, llevó a cabo experimentos económicos pioneros sobre la convergencia de precios y cantidades a sus valores teóricos de equilibrio competitivo en mercados experimentales. [11] Smith estudió el comportamiento de los "compradores" y "vendedores", a quienes se les dice cuánto "valoran" un producto ficticio y luego se les pide que "oferten" o "pidan" competitivamente por estos productos siguiendo las reglas de varias instituciones de mercado del mundo real (por ejemplo, la subasta doble , así como las subastas inglesa y holandesa ). Smith descubrió que en algunas formas de comercio centralizado, los precios y las cantidades comercializadas en dichos mercados convergen en los valores que predeciría la teoría económica de la competencia perfecta , a pesar de que las condiciones no cumplen muchos de los supuestos de la competencia perfecta (grandes números, información perfecta).

A lo largo de los años, Smith fue pionero, junto con otros colaboradores, en el uso de experimentos de laboratorio controlados en economía y los estableció como una herramienta legítima en economía y otros campos relacionados. Charles Plott , del Instituto Tecnológico de California, colaboró ​​con Smith en la década de 1970 y fue pionero en experimentos en ciencia política, así como en el uso de experimentos para informar el diseño económico o la ingeniería para informar las políticas. En 2002, Smith recibió (junto con Daniel Kahneman ) el Premio del Banco de Suecia en Ciencias Económicas "por haber establecido los experimentos de laboratorio como una herramienta en el análisis económico empírico, especialmente en el estudio de mecanismos alternativos de mercado".

Finanzas

Las finanzas experimentales estudian los mercados financieros con el objetivo de establecer diferentes escenarios y entornos de mercado para observar y analizar experimentalmente el comportamiento de los agentes y las características resultantes de los flujos comerciales, la difusión y agregación de información, el mecanismo de fijación de precios y los procesos de retorno. En la actualidad, los investigadores utilizan software de simulación para realizar sus investigaciones.

Por ejemplo, se han realizado experimentos para manipular la asimetría de información sobre el valor de tenencia de un bono o una acción en el precio para aquellos que no tienen suficiente información, con el fin de estudiar las burbujas del mercado de valores .

Preferencias sociales

El término "preferencias sociales" se refiere a la preocupación (o falta de ella) que las personas tienen por el bienestar de los demás, y abarca el altruismo, la rencor, los gustos por la igualdad y los gustos por la reciprocidad. Los experimentos sobre las preferencias sociales generalmente estudian los juegos económicos, incluidos el juego del dictador , el juego del ultimátum , el juego de la confianza , el juego del intercambio de regalos , el juego de los bienes públicos y las modificaciones de estos escenarios canónicos. Como ejemplo de los resultados, los experimentos del juego del ultimátum han demostrado que las personas generalmente están dispuestas a sacrificar recompensas monetarias cuando se les ofrecen asignaciones bajas, comportándose así de manera inconsistente con los modelos simples de interés propio. Los experimentos económicos han medido cómo varía esta desviación entre culturas.

Contratos

La teoría de contratos se ocupa de proporcionar incentivos en situaciones en las que algunas variables no pueden ser observadas por todas las partes. Por lo tanto, la teoría de contratos es difícil de probar en el campo: si el investigador pudiera verificar las variables relevantes, entonces las partes contractuales podrían contratar sobre esas variables, por lo que cualquier problema interesante de teoría de contratos desaparecería. Sin embargo, en experimentos de laboratorio es posible probar directamente los modelos de teoría de contratos. Por ejemplo, los investigadores han estudiado experimentalmente la teoría del riesgo moral, [12] la teoría de la selección adversa, [13] la contratación exclusiva, [14] la compensación diferida, [15] el problema de la retención, [16] [17] los contratos flexibles versus rígidos, [18] y los modelos con estructuras de información endógena. [19]

Modelado computacional basado en agentes

El modelado computacional basado en agentes es un método relativamente reciente en economía con dimensiones experimentales. [20] Aquí el enfoque está en los procesos económicos, incluyendo economías enteras , como sistemas dinámicos de agentes interactuantes , una aplicación del paradigma de sistemas adaptativos complejos . [21] El "agente" se refiere a "objetos computacionales modelados como interactuando de acuerdo a reglas", no personas reales. [20] Los agentes pueden representar entidades sociales y/o físicas. A partir de condiciones iniciales determinadas por el modelador, un modelo ACE se desarrolla hacia adelante a través del tiempo impulsado únicamente por interacciones de agentes. [22] Los problemas incluyen aquellos comunes a la economía experimental en general [23] y por comparación [24] así como el desarrollo de un marco común para la validación empírica y la resolución de preguntas abiertas en el modelado basado en agentes. [25]

Metodología

Pautas

Los economistas experimentales generalmente se adhieren a las siguientes pautas metodológicas:

Críticas

Las directrices anteriores se han desarrollado en gran parte para abordar dos críticas centrales. En concreto, los experimentos económicos suelen ser cuestionados debido a preocupaciones sobre su "validez interna" y "validez externa", por ejemplo, que no son modelos aplicables a muchos tipos de comportamiento económico, por lo que los experimentos simplemente no son lo suficientemente buenos para producir respuestas útiles. Sin embargo, ninguna de las críticas a esta metodología se refiere específicamente a ella, ya que son inmediatamente aplicables a enfoques teóricos o empíricos o a ambos. [26] [ cita requerida ]

Herramientas de software

El software más famoso para realizar investigaciones económicas experimentales es z-Tree , desarrollado por Urs Fischbacher desde 1998. [27] Tenía alrededor de 9460 resultados de citas contabilizados en Google Scholar en febrero de 2020. [28] Se transcribe como Zurich Toolbox for Readymade Economic Experiments y fue una de las razones del premio de investigación Joachim Herz al "Mejor trabajo de investigación" otorgado a Fischbacher en diciembre de 2016. [29] z-Tree es un software que se ejecuta en una red de computadoras en un laboratorio de investigación. [30] Una de las computadoras es utilizada por los experimentadores y las otras computadoras son utilizadas por los sujetos del experimento. La configuración de un experimento es variable y se puede definir en el lenguaje imperativo lenguaje de programación z-Tree . [31] Este lenguaje permite al experimentador configurar una variedad de experimentos y encuestas adicionales.

Alternativamente, existe una gran cantidad de software alternativo que compite. [32] La siguiente tabla presenta una lista creciente de herramientas de software para economía experimental:

Véase también

Notas

  1. ^ Incluyendo la estadística , la econométrica y la computacional . Sobre esta última, véase Alvin E. Roth , 2002. "El economista como ingeniero: teoría de juegos, experimentación y computación como herramientas para la economía del diseño", Econometrica , 70(4), pp. 1341–1378 Archivado el 14 de abril de 2004 en Wayback Machine .
  2. ^ Véase, por ejemplo, Grechenig, K., Nicklisch, A. y Thöni, C. (2010). Castigo a pesar de la duda razonable: un experimento de bienes públicos con sanciones en condiciones de incertidumbre. Journal of Empirical Legal Studies, 7(4), 847–867 (enlace).
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       • Las subcategorías pertinentes se encuentran en los códigos de clasificación del Journal of Economic Literature en JEL: C9 .
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Referencias