Londres para economistas: Keynes e Phillips


Keynes morou em Bloomsbury, em frente a Gordon Square, casa n 46.
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E não somente Keynes, mas também outros membros do Bloomsbury Group moraram ao redor.
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Já no museu de ciência, em South Kensington, você encontra a máquina hidráulica que Phillips (o mesmo da curva de Phillips) criou para explicar a macroeconomia visualmente.
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Você pode regular diversas funções na máquina, como a reação do investimento à taxa de juros, gasto do governo, preferência pela liquidez para ver o que ocorre com a renda nacional.

Londres para economistas: David Ricardo, Thomas Gresham, Thomas Mun


A construção abaixo é do Bank of England (banco central da Inglaterra).
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Ao seu lado, construção onde costumava ficar o London Stock Exchange (bolsa de valores de Londres).

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E um dos prédios da antiga Royal Exchange, fundada por Sir Thomas Gresham.
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Falando em Gresham, além de ter sido uma figura proeminente em sua época, é ele quem dá nome a uma famosa lei em economia, a Lei de Gresham (mais um caso da Lei de Stigler). Além disso, Gresham também tem uma rua batizada em sua homenagem, Gresham Street:
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Gresham foi enterrado na Igreja de St Helen Bishopsgate, onde também se encontram os restos do mercantilista Thomas Mun.
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David Ricardo morou em uma casa no mesmo local onde hoje é 33-34 Bury Street.
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E também negociava ações em uma Coffee House que se encontrava onde hoje é a Change Alley.
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Ps: dicas do Leo Monasterio, podem ser encontradas aqui.

Empresas com capital estrangeiro no país: informações contábeis e econômicas


Ontem foi publicado novo quadro no Censo de Capitais Estrangeiros no País, com algumas informações contábeis e econômicas das empresas com capital estrangeiro. Os dados podem ser acessados aqui, quadro nº 21.

Em 2010, os dados se referem a empresas de investimento estrangeiro direto, isto é, àquelas que detinham pelo menos um investidor estrangeiro com 10% ou mais do poder de voto. Naquele ano, por exemplo, essas empresas empregaram cerca de 2 milhões de pessoas e responderam por cerca de 40% das importações e exportações nacionais. É interessante notar que não entram nestes dados operacionais os números correspondentes às empresas de investimento estrangeiro indireto cujas informações não estejam consolidadas na matriz. Assim, muito provavelmente, esses números subestimam as atividades relacionadas ao capital estrangeiro no país.

Convém ressaltar que o quadro também apresenta dados contábeis e econômicos das empresas com capital estrangeiro de 1995 a 2005, mas esses não são diretamente comparáveis aos dados de 2010, pois houve uma mudança de metodologia na pesquisa. Em 1995, 2000 e 2005, os dados se referiam às empresas em que os investidores não residentes detinham, individualmente ou não, 10% ou mais das ações ou quotas com direito a voto, ou 20% de participação direta ou indireta no capital total, abarcando grupo de empresas mais amplo do que o da pesquisa de 2010.

Previsivelmente Irracional


Suponha que a revista The Economist tenha três opções de assinatura:

  • a) Assinatura online por R$59,00
  • b) Assinatura impressa por R$125,00
  • c) Assinatura impressa + Versão online por R$125,00

Qual opção você escolheria?

Em um estudo, 84% das pessoas escolheram a assinatura impressa + online e 16% a assinatura online.  Isto é, as pessoas, na média, preferiram a opção “c” à opção “a”. Ninguém escolheu a opção “b”, afinal, não faria sentido pagar R$125,00 para ter somente a assinatura impressa tendo em vista que, pelo mesmo preço, você pode ter as duas assinaturas.

Agora imagine que a The Economist forneça apenas duas opções:

  • a) Assinatura online por R$59,00
  • c) Assinatura impressa + Versão online por R$125,00

Isto faria alguma diferença na sua escolha?

Neste mesmo estudo, ao apresentar apenas as duas opções, as preferências mudaram! 32% das participantes escolheram a assinatura impressa + online e 68% a assinatura online. Isto é, agora as pessoas preferem “c” a “a”.

Note que houve uma violação na consistência das preferências. A explicação para este comportamento é que, em geral, não temos muita habilidade para comparar preços de forma absoluta, mas o fazemos bem de forma relativa. Pagar R$125,00 reais por uma assinatura impressa e online é um bom negócio?  Olhando apenas as duas opções, “a” e “c”,  pode parecer caro, pois esta opção é mais do que o dobro da outra. Mas, ao colocar a opção “b”  com o mesmo preço da opção “c”, isso induz o consumidor a achar que, ao escolher “c”, está levando de graça a assinatura online – e esta opção passa a ser um ótimo negócio!

Este exemplo é de um trabalho de Dan Ariely, pesquisador de economia comportamental (na linha de Daniel Kahneman), que comecei a acompanhar mais de perto por sugestão de um amigo. Endosso aqui a recomendação. Além deste tema, o autor trata de outros assuntos interessantes: o que te motiva no trabalho? o que leva uma pessoa a ser desonesta? como tomamos decisões importantes?

Ariely mantém um site e blog e acabou de ministrar um curso no Coursera que me surpreendeu positivamente: vídeos animados, engraçados e bem explicados, além de bibliografia muito bem escolhida. O curso já está encerrado, mas se você correr o material ainda se encontra disponível.  Ou você pode conferir as apresentações no TED. Ariely também é autor de três livros de ecomia comportamental para leigos que viraram best-sellers. Todos já foram traduzidos para o português: Previsivelmente Irracional, Positivamente Irracional e A mais pura verdade sobre a desonestidade (em inglês há uma versão do Kindle com os três livros juntos).

Voltando ao caso da Target: previsão de gravidez


Lembra da história da Target prevendo quando uma cliente terá um bebê? Veja aqui vídeo de Andrew Pole, da Target, falando sobre o uso de dados para melhorar o marketing da empresa. Entre os exemplos, ele cita o famoso caso de prever a gravidez (para ir diretamente à parte dos exemplos clique, em cima do video, em “Data to Drive Performance Examples”).

Workshop de Teoria dos Jogos em homenagem à Marilda Sotomayor


Será em julho do ano que vem, mais informações aqui.

Pela rápida leitura do programa, destaco o mini-curso de desenho de mecanismos com o recém ganhador do prêmio nobel de economia, Alvin Roth, além da presença de outros ganhadores, como John Nash, Robert Aumann e Eric Maskin.

Especialmente para os alunos, não dá para perder.

 

Solucionando crimes com matemática e estatística


Enquanto Breaking Bad não volta, comecei a assistir ao seriado Numb3rs, cujo enredo trata do uso da matemática e da estatística na solução de crimes. Confesso que, a princípio, estava receoso. Na maior parte das vezes, filmes e seriados que tratam desses temas costumam, ou mistificar a matemática, ou conter erros crassos.

Todavia, o primeiro episódio da série abordou uma equação para tentar identificar a provável residência de um criminoso, sendo que: (i) os diálogos dos personagens e as explicações faziam sentido; e, algo mais surpreendente, (ii) as equações de background, apesar de não explicadas, pareciam fazer sentido. Desconfiei. Será que era baseado em um caso real?

E era. Bastou pesquisar um pouco no Google para encontrar a história do policial que virou criminologista, Kim Rossmo, em que o episódio foi baseado. E inclusive, encontrar também um livro para leigos, de leitura agradável, que aborda alguns dos temas de matemática por trás do seriado: The Numbers behind Numb3rs.

A primeira equação que Rossmo criou tinha a seguinte cara:

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A intuição por trás da equação pode ser resumida desta forma: o criminoso não gosta de cometer crimes perto da própria residência, pois isso tornaria muito fácil sua identificação; assim, dentro de uma certa zona B, a probabilidade de o criminoso residir em um certo local é menor quanto mais próximo este estiver do crime (esse é o segundo termo da equação). Entretanto, a partir de certo ponto, começa a ser custoso ao criminoso ir mais longe para cometer o crime – assim, a partir dali, a situação se inverte, e locais longe do crime passam a ser menos prováveis (esse é o primeiro termo da equação). Em outras palavras, você tenta calcular a probabilidade de um criminoso morar na coordenada (Xi , Xj), com base na distância desta com as demais coordenadas dos crimes (xn, yn), levando em conta o fato de a residência estar ou não em B. Os parâmetros da equação são estimados de modo a otimizar o modelo com base nos dados de casos passados.

Por mais simples que seja, a equação funcionou muito bem e Kim Rossmo prosseguiu com seus estudos em criminologia. Evidentemente que, como em qualquer modelo, há casos em que a equação falha miseravelmente, como em situações em que os criminosos mudam de residência o tempo inteiro – mas isso não é um problema da equação em si, pois o trabalho de quem a utiliza é justamente identificar se a situação é, ou não, adequada para tanto. Acho que este exemplo ilustra muito bem como sacadas simples e bem aplicadas podem ser muito poderosas!

PS: O tema me interessou bastante e o livro de Rossmo, Geographic Profiling, entrou para a (crescente) wishlist da Amazon.