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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 e iluminar 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. Se utilizan experimentos 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 expandido para comprender las instituciones y el derecho (derecho y economía experimentales). [2]

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

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

Temas experimentales

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

Dentro de la educación económica , una aplicación involucra 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 conflictos humanos. [7]

juegos de coordinacion

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 plantear cuando examinan este tipo de juegos: (1) ¿Pueden los sujetos de laboratorio coordinar, o aprender a coordinar, en uno de los equilibrios múltiples? Y, de ser así, ¿existen principios generales que puedan ayudar a predecir qué equilibrio es el adecuado? ¿Es probable que sea elegido? (2) ¿Pueden los sujetos de laboratorio coordinar, o aprender a coordinar, en el mejor equilibrio de Pareto y, de no ser así, 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. Bajo algunas condiciones, al menos grupos de sujetos experimentales pueden coordinar incluso equilibrios de Pareto-mejor asimétricos, complejos y no obvios. Esto es así a pesar de que todos los sujetos deciden simultánea e independientemente sin comunicación. Aún no se comprende del todo la forma en que esto sucede. [8]

Experimentos de aprendizaje

Las teorías económicas a menudo suponen que los incentivos económicos pueden moldear el comportamiento incluso cuando los agentes individuales tienen una comprensión limitada del medio ambiente. 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 luego impulsar acciones futuras.

Los experimentos de aprendizaje se pueden clasificar como tareas o juegos de elección individual, donde los juegos generalmente se refieren a interacciones estratégicas de dos o más jugadores. A menudo, los patrones generales de la conducta de aprendizaje se pueden ilustrar mejor con tareas de elección individual. [9]

En juegos de dos jugadores o más, los sujetos a menudo forman creencias sobre qué acciones están tomando 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 les han recompensado con grandes beneficios en el pasado. Esto se conoce como aprendizaje por 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 por refuerzo puede realizar predicciones útiles en juegos experimentales. [10] En 1999, Colin Camerer y Teck-Hua Ho introdujeron la atracción ponderada por experiencia (EWA), un modelo general que incorporaba refuerzo y aprendizaje de creencias, y muestra que el juego ficticio es matemáticamente equivalente al refuerzo generalizado, siempre que se ponderen la historia pasada. .

Las críticas a EWA incluyen el sobreajuste debido a muchos parámetros, la falta de generalidad sobre los juegos y la posibilidad de que la interpretación de los parámetros de EWA sea difícil. El sobreajuste se aborda estimando 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 son). La generalidad en los juegos se aborda reemplazando los parámetros fijos con funciones de experiencia de "autoajuste", lo que permite que los pseudoparámetros cambien en el transcurso de un juego y también varíen sistemáticamente entre juegos.

Los economistas experimentales modernos han realizado recientemente un trabajo muy notable. Roberto Weber ha planteado cuestiones sobre el aprendizaje sin retroalimentación. David Cooper y John Kagel han investigado tipos de aprendizaje a través de estrategias similares. Ido Erev y Greg Barron han analizado el aprendizaje en estrategias cognitivas. Dale Stahl ha caracterizado el aprendizaje sobre las 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 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 con sus valores teóricos de equilibrio competitivo en mercados experimentales. [11] Smith estudió el comportamiento de "compradores" y "vendedores", a quienes se les dice cuánto "valoran" un bien ficticio y luego se les pide que "oferten" o "pregunten" competitivamente sobre estos bienes siguiendo las reglas de diversos mercados reales. instituciones del mercado mundial (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 cantidades, condiciones perfectas). información).

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 la economía y otros campos relacionados. Charles Plott, del Instituto de Tecnología de California, colaboró ​​con Smith en la década de 1970 y fue pionero en experimentos en ciencias políticas, además de utilizar 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 experimentos de laboratorio como herramienta en el análisis económico empírico, especialmente en el estudio de mecanismos de mercado alternativos".

Finanzas

Las finanzas experimentales estudian los mercados financieros con el objetivo de establecer diferentes entornos y entornos de mercado para observar experimentalmente y analizar 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. Actualmente, los investigadores utilizan software de simulación para realizar sus investigaciones.

Por ejemplo, los experimentos han manipulado 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, el rencor, los gustos por la igualdad y los gustos por la reciprocidad. Los experimentos sobre preferencias sociales generalmente estudian juegos económicos, incluido 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 resultados, los experimentos con juegos de 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 modelos simples de interés propio. Los experimentos económicos han medido cómo esta desviación varía entre culturas.

Contratos

La teoría del contrato 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 del contrato es difícil de probar en el campo: si el investigador pudiera verificar las variables relevantes, entonces las partes contractuales podrían contratar sobre estas variables, por lo tanto, cualquier problema interesante de la teoría del contrato desaparecería. Sin embargo, en experimentos de laboratorio es posible probar directamente 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 del atraco, [16] [17] los contratos flexibles frente a los rígidos, [18] y modelos con estructuras de información endógenas. [19]

Modelado computacional basado en agentes

El modelado computacional basado en agentes es un método relativamente reciente en economía con dimensiones experimentales. [20] Aquí la atención se centra en los procesos económicos, incluidas economías enteras , como sistemas dinámicos de agentes que interactúan , una aplicación del paradigma de sistemas adaptativos complejos . [21] El "agente" se refiere a "objetos computacionales modelados para interactuar de acuerdo con reglas", no a personas reales. [20] Los agentes pueden representar entidades sociales y/o físicas. A partir de las condiciones iniciales determinadas por el modelador, un modelo ACE se desarrolla a lo largo del tiempo impulsado únicamente por las interacciones de los agentes. [22] Los problemas incluyen aquellos comunes a la economía experimental en general [23] y en 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. Específicamente, los experimentos económicos a menudo son cuestionados debido a preocupaciones sobre su "validez interna" y "validez externa", por ejemplo, que no son modelos aplicables para muchos tipos de comportamiento económico, por lo que los experimentos simplemente no son lo suficientemente buenos como para producir resultados útiles. respuestas. Sin embargo, ninguna de las críticas a esta metodología es específica de ella, ya que son inmediatamente aplicables a enfoques teóricos, empíricos o ambos. [26] [ cita necesaria ]

Herramientas de software

El software más famoso para realizar investigaciones en economía experimental es z-Tree , desarrollado por Urs Fischbacher a partir de 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 Joachim Herz Research 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 de programación imperativo 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 cada vez mayor de herramientas de software para economía experimental:

Ver también

Notas

  1. ^ Incluyendo estadísticos , econométricos y computacionales . Sobre este último ver Alvin E. Roth , 2002. "The Economist as Engineer: Game Theory, Experimentation, and Computation as Tools for Design Economics", Econometrica , 70(4), págs. 1341-1378 Archivado el 14 de abril de 2004 en la Máquina Wayback .
  2. ^ Véase, por ejemplo, Grechenig, K., Nicklisch, A. y Thöni, C. (2010). Castigo a pesar de dudas razonables: un experimento de bienes públicos con sanciones en condiciones de incertidumbre. Revista de estudios jurídicos empíricos, 7 (4), 847–867 (enlace).
  3. ^ • Vernon L. Smith , 2008a. "Métodos experimentales en economía", Diccionario de economía New Palgrave , segunda edición, resumen.
       • _____, 2008b. "economía experimental", Diccionario de economía New Palgrave , segunda edición. Abstracto.
       • Las subcategorías relevantes se encuentran en los códigos de clasificación del Journal of Economic Literature en JEL: C9 .
  4. ^ J. DiNardo, 2008. "experimentos naturales y experimentos cuasi naturales", Diccionario de economía New Palgrave , segunda edición. Abstracto.
  5. ^ • Vernon L. Smith, 1992. "Teoría de juegos y economía experimental: comienzos e influencias tempranas", en ER Weintraub, ed., Hacia una historia de la teoría de juegos , págs. 241–282.
       • _____, 2001. "Economía experimental , " Enciclopedia internacional de ciencias sociales y del comportamiento , págs. 5100–5108. Resumen por secta. 1.1 y 2.1.
       • Charles R. Plott y Vernon L. Smith, ed., 2008. Manual de resultados de economía experimental , v. 1, Elsevier, Parte 4, Juegos, cap. 45 a 66 enlaces de vista previa.
       • Vincent P. Crawford, 1997. "Teoría y experimento en el análisis de la interacción estratégica", en Avances en economía y econometría: teoría y aplicaciones , págs. 206–242. Cambridge. Reimpreso en Colin F. Camerer et al ., ed. (2003). Avances en economía del comportamiento , Princeton. Artículos de 1986-2003. Descripción, contenidos y vista previa., Princeton, cap. 12.
  6. ^ Martin Shubik , 2002. "Game Theory and Experimental Gaming", en Robert Aumann y Sergiu Hart, ed., Handbook of Game Theory with Economic Applications , Elsevier, v. 3, págs. Abstracto.
  7. ^ Rapoport, A. (1962). El uso y mal uso de la teoría de juegos. Científico americano, 207(6), 108-119. http://www.jstor.org/stable/24936389
  8. ^ Gunnthorsdottir Anna, Vragov Roumen, Seifert Stefan y Kevin McCabe 2010 "Equilibrios casi eficientes en agrupaciones competitivas basadas en contribuciones", Journal of Public Economics , 94, págs. [1]
  9. ^ Erev, ido; Haruvy, Ernan (2016). "Aprendizaje y economía de las pequeñas decisiones". Manual de economía experimental . 2 : 638–716.
  10. ^ "Predecir cómo juega la gente: aprendizaje por refuerzo en juegos experimentales con equilibrios de estrategias mixtas únicos", Ido Erev, Alvin E Roth, The American Economic Review , septiembre de 1998, 848–881 JSTOR  117009
  11. ^ ab Ross Miller (2002). Pavimentando Wall Street: economía experimental y la búsqueda del mercado perfecto . Nueva York: John Wiley & Sons. págs. 73–74. ISBN 978-0471121985.
  12. ^ Hoppe, Eva I.; Schmitz, Patrick W. (2018). "Acción oculta y contractibilidad de resultados: una prueba experimental de la teoría del riesgo moral". Juegos y comportamiento económico . 109 : 544–564. doi : 10.1016/j.geb.2018.02.006 . ISSN  0899-8256.
  13. ^ Hoppe, Eva I.; Schmitz, Patrick W. (2015). "¿Los vendedores ofrecen menús de contratos para separar los tipos de compradores? Una prueba experimental de la teoría de la selección adversa". Juegos y comportamiento económico . 89 : 17–33. doi : 10.1016/j.geb.2014.11.001 . ISSN  0899-8256.
  14. ^ Landeo, Claudia M.; Spier, Kathryn E. (2016). "Daños estipulados como mecanismo de extracción de renta: evidencia experimental" (PDF) . Revista de Economía Institucional y Teórica . 172 (2): 235–273. doi :10.1628/093245616x14534707121162. ISSN  0932-4569.
  15. ^ Huck, Steffen; Seltzer, Andrew J; Wallace, Brian (2011). "Remuneración diferida en contratos laborales multiperíodo: una prueba experimental del modelo de Lazear". Revista económica estadounidense . 101 (2): 819–843. doi :10.1257/aer.101.2.819. ISSN  0002-8282. S2CID  16415006.
  16. ^ Hoppe, Eva I.; Schmitz, Patrick W. (2011). "¿Pueden los contratos resolver el problema de los atracos? Evidencia experimental". Juegos y comportamiento económico . 73 (1): 186-199. doi :10.1016/j.geb.2010.12.002. ISSN  0899-8256. S2CID  7430522.
  17. ^ Morita, Hodaka; Servátka, Maroš (2013). "Identidad de grupo e inversión específica de relación: una investigación experimental". Revista económica europea . 58 : 95-109. CiteSeerX 10.1.1.189.3197 . doi :10.1016/j.euroecorev.2012.11.006. ISSN  0014-2921. 
  18. ^ Fehr, Ernst; Hart, Oliver; Zehnder, cristiano (2014). "¿Cómo los acuerdos informales y la revisión dan forma a los puntos de referencia contractuales" (PDF) . Revista de la Asociación Económica Europea . 13 (1): 1–28. doi : 10.1111/jeea.12098 . ISSN  1542-4766. S2CID  39821177.
  19. ^ Hoppe, Eva I.; Schmitz, Patrick W. (2013). "Contratación bajo información incompleta y preferencias sociales: un estudio experimental" (PDF) . La Revista de Estudios Económicos . 80 (4): 1516-1544. doi :10.1093/restud/rdt010. ISSN  0034-6527.
  20. ^ ab Scott E. Page, 2008. "modelos basados ​​en agentes", Diccionario de economía New Palgrave , segunda edición. Abstracto.
  21. ^ Leigh Tesfatsion, 2003. "Economía computacional basada en agentes: modelado de economías como sistemas adaptativos complejos", Ciencias de la información , 149 (4), págs. Abstracto.
  22. ^ • Leigh Tesfatsion , 2006. "Economía computacional basada en agentes: un enfoque constructivo de la teoría económica", cap. 16, Manual de economía computacional , v. 2, págs. 831–880. Resumen/esquema. Versión previa a la publicación de 2005.
      • Kenneth Judd, 2006. "Análisis computacionalmente intensivos en economía", Manual de economía computacional , v. 2, cap. 17, págs. 881–893.
      • Leigh Tesfatsion y Kenneth Judd, ed., 2006. Handbook of Computational Economics , v. 2. Descripción Archivado el 6 de marzo de 2012 en Wayback Machine y enlaces de vista previa del capítulo.
  23. ^ Vernon L. Smith, 2008b. "economía experimental", Diccionario de economía New Palgrave , segunda edición. Abstracto.
  24. ^ John Duffy , 2006. "Modelos basados ​​en agentes y experimentos con sujetos humanos", cap. 19, Manual de economía computacional , v.2, págs. 949–1011. Abstracto.
  25. ^ • Leigh Tesfatsion, 2006. "Economía computacional basada en agentes: un enfoque constructivo de la teoría económica", cap. 16, Manual de economía computacional , v. 2, secc. 5. Resumen y PDF previo a la publicación.
       • Akira Namatame y Takao Terano (2002). "La liebre y la tortuga: progreso acumulativo en la simulación basada en agentes", en Enfoques basados ​​en agentes en sistemas económicos y sociales complejos . págs. 3 a 14, IOS Press. Descripción Archivado el 5 de abril de 2012 en Wayback Machine .
       • Giorgio Fagiolo, Alessio Moneta y Paul Windrum, 2007 "Una guía crítica para la validación empírica de modelos basados ​​en agentes en economía: metodologías, procedimientos y problemas abiertos", Computational Economics , 30(3), págs. 195–226.
  26. ^ Camerer, Colin F. (30 de diciembre de 2011). "La promesa y el éxito de la generalización en el campo de laboratorio en economía experimental: una respuesta crítica a Levitt y List". Serie de documentos de trabajo. {{cite journal}}: Citar diario requiere |journal=( ayuda )
  27. ^ ab "UZH - z-Tree - Caja de herramientas de Zurich para experimentos económicos prefabricados". www.ztree.uzh.ch . Consultado el 8 de febrero de 2020 .
  28. ^ "Citas del árbol z de Google Scholar". académico.google.com . Consultado el 8 de febrero de 2020 .
  29. ^ "Southwest Press, el 8 de diciembre de 2016". Archivado desde el original el 23 de diciembre de 2016 . Consultado el 17 de febrero de 2018 .
  30. ^ Fischbacher, Urs. "Tutorial y manual de referencia de z-Tree 4.1" (PDF) . www.ztree.uzh.ch . Consultado el 9 de febrero de 2020 .
  31. ^ Altman, Morris (2015). Toma de decisiones en el mundo real: una enciclopedia de economía del comportamiento . Académico de Bloomsbury. pag. 141.ISBN​ 978-1440828157.
  32. ^ ab Balietti, Stefano (18 de noviembre de 2016). "nodeGame: experimentos en línea, sincrónicos y en tiempo real en el navegador". Métodos de investigación del comportamiento . 49 (5): 1696-1715. doi : 10.3758/s13428-016-0824-z . PMID  27864814.
  33. ^ "PsycNET". psycnet.apa.org . Consultado el 8 de febrero de 2020 .
  34. ^ Reips, Ulf-Dietrich; Neuhaus, Christoph (mayo de 2002). "WEXTOR: una herramienta basada en web para generar y visualizar diseños y procedimientos experimentales". Métodos, instrumentos y computadoras de investigación del comportamiento . 34 (2): 234–240. doi : 10.3758/BF03195449 . PMID  12109018.
  35. ^ Cox, James C.; Swarthout, J. Todd (2006). "Econport: creación y mantenimiento de un conocimiento común". Investigación de la Escuela de Estudios Políticos Andrew Young . SSRN  895546.
  36. ^ Chilton, Lydia B. (2009). Seaweed: una aplicación web para el diseño de juegos económicos (Tesis). Instituto de Tecnología de Massachusetts. hdl :1721.1/53094.
  37. ^ Tagiew, Rustam (2009). Filipe, Joaquim; Fred, Ana; Sharp, Bernadette (eds.). Hacia un marco para la gestión de la interacción estratégica [ Actas de la Conferencia Internacional sobre Agentes e Inteligencia Artificial ] (PDF) . Oporto, Portugal. págs. 587–590. ISBN 978-9898111661.{{cite book}}: CS1 maint: location missing publisher (link)
  38. ^ Hawkins, Robert XD (1 de octubre de 2014). "Realización de experimentos multijugador en tiempo real en la web". Métodos de investigación del comportamiento . 47 (4): 966–976. doi :10.3758/s13428-014-0515-6. PMID  25271089. S2CID  41817757.
  39. ^ Pettit, James; Friedman, Daniel; Kephart, Curtis; Oprea, Ryan (8 de enero de 2014). "Software para experimentos de juegos continuos". Economía Experimental . 17 (4): 631–648. doi :10.1007/s10683-013-9387-3. S2CID  17160579.
  40. ^ Chen, Daniel L.; Schonger, Martín; Wickens, Chris (marzo de 2016). "oTree: una plataforma de código abierto para experimentos de laboratorio, en línea y de campo". Revista de finanzas experimentales y conductuales . 9 : 88–97. doi : 10.1016/j.jbef.2015.12.001 . hdl : 20.500.11850/111641 .
  41. ^ Lakkaraju, Kiran; Medina, Brenda; Rogers, Alisa N.; Trumbo, Derek M.; Velocidad, Ana; McClain, Jonathan T. (2015). "La gran plataforma de experimentación social en línea controlada (CERRAR)". Computación social, modelado y predicción conductual-cultural . Apuntes de conferencias sobre informática. vol. 9021. Publicaciones internacionales Springer. págs. 339–344. doi :10.1007/978-3-319-16268-3_40. ISBN 978-3319162676. OSTI  1315021.
  42. ^ "Placa de pruebas". Breadboard.yale.edu .

Referencias