Ekonomia behawioralna 2400-M2EB
Przedmiotem zajęć w trakcie przedmiotu Ekonomii Behawioralnej jest przedstawienie podstaw i zakresu badawczego współczesnej ekonomii behawioralnej, z perspektywy teoretycznej i empirycznej. Przedmiot skupia się na trzech ważnych obszarach tematycznych: zachowaniu agentów o ograniczonej racjonalności, interakcji rynkowych takich agentów, oraz skutkach dla makro-gospodarki, ze szczególnym uwzględnieniem wyzwań dla polityki gospodarczej. Celem konwersatorium jest omówienie teoretycznych aspektów omawianych pojęć oraz ich relacji z narzędzami statystycznymi i eksperymentalnymi, za pomocą których bada się racjonalność empirycznych agentów.
W kolejnych blokach omawiane są następujące treści:
pojęcie ograniczonej racjonalności agentów ekonomicznych i relacji modeli behawioralnych z paradygmatem racjonalnych agentów gospodarczych, w szczególności w kontekście teorii gier i modeli równowagi ogólnej, metodologiczne i empiryczne wyzwania dla obu paradygmatów, oraz ich związki z innymi naukami społecznymi;
metodologia eksperymentów laboratoryjnych w naukach ekonomicznych, ze szczególnym uwzględnieniem tzw. ważności wewnętrznej i zewnętrznej, norm etycznych prowadzenia eksperymentów i relacji eksperymentów z behawioralnymi modelami zachowania agentów ekonomicznych;
aplikacje eksperymentów do badania preferencji, podejścia do ryzyka oraz interakcji w kluczowych grach strategicznych, ze szczególnym uwzględnieniem gier o kosztownej kooperacji, oraz konfrontacja prawidłowości empirycznych z typowymi zastosowaniami Równowagi Nasha;
modele uczenia się na podstawie doświadczenia, w tym Uczenie przez Wzmacnianie, Ważenie Doświadczenia oraz Algorytmy Genetyczne, oraz porównanie tych modeli do dynamiki ewolucyjnej w paradygmacie ewolucyjnej teorii gier, zastosowanie tych modeli do objaśniania prawidłowości empirycznych i eksperymentalnych;
pojęcie złożoności i własności emergentnych, na podstawie dyskryminacji przestrzennej i modelu Schellinga;
Model Przełączania Heurystyk w behawioralnych finansach i makroekonomii, aplikacje empiryczne i eksperymentalne tego modelu, rola oczekiwań w stabilności dynamicznej modeli ekonomicznych, rola chaosu topologicznego, nieliniowych systemów dynamicznych i heterogeniczności agentów w modelach uczenia się;
modele uczenia się z dynamicznymi heurystykami, wstęp do ekonomii obliczeniowej i wieloagentowych modeli obliczeniowych;
behawioralna makroekonomia, wieloagentowe modele makroekonomiczne, rola innowacji, zdecentralizowanej interakcji pomiędzy agentami, oraz akumulacji kapitału fizycznego, rola i wyzwania dla polityki gospodarczej w takim środowisku, modele EURACE, Schumpter spotyka Keynesa, zastosowania do polityki przemysłowej i regionalnej, oraz do transformacji energetycznej.
Szacunkowy nakład pracy studenta:
(K) - godziny kontaktowe (S) - godziny pracy samodzielnej
zajęcia: 30h (K) 0h (S)
konsultacje: 8h (K) 0h (S)
przygotowanie do zajęć: 0k (K) 5h (S)
praca z materiałami dodatkowymi: 0h (K) 2h (S)
przygotowanie do egzaminu (praca nad esejem): 0h (K) 30h (S)
Razem: 38h (K) + 37h (S) = 75h
|
W cyklu 2024Z:
Proponuję omówienie i dyskusję pięciu głównych obszarów zainteresowań czołowych ekonomistów behawioralnych. Szacunkowy nakład pracy studenta: |
W cyklu 2025Z:
Proponuję omówienie i dyskusję pięciu głównych obszarów zainteresowań czołowych ekonomistów behawioralnych. Szacunkowy nakład pracy studenta: |
Koordynatorzy przedmiotu
Rodzaj przedmiotu
Założenia (opisowo)
Efekty kształcenia
Po ukończeniu przedmiotu, student:
W ZAKRESIE WIEDZY:
zna i rozumie pojęcie ograniczonej racjonalności i jej związki z paradygmatej doskonałej racjonalności;
zna i rozumie podstawowe narzędzia ekonomii behawioralnej, w tym metodologię eksperymentów, modele uczenia się i modele wieloagentowe;
zna i rozumie efekty nieliniowości w modelach gospodarczych, pojęcie chaosu, złożoność, oraz ich rolę dla polityki gospodarczej.
W ZAKRESIE UMIEJĘTNOŚCI:
potrafi zaprojektować eksperyment laboratoryjny celem analizy zachowań agentów gospodarczych;
potrafi skonstruować i przeanalizować model ekonomiczny z heterogenicznymi aktorami z ograniczoną racjonalnością;
potrafi zidentyfikować i znaleźć bieżącą literaturę w tematyce ekonomii behawioralnej.
W ZAKRESIE KOMPETENCJI:
wykazuje elastyczność i głębokie zrozumienie metodologii projektowania i wykorzystania modeli ekonomicznych;
jest gotów powiązać analizę ekonomiczną w praktycznych aplikacjach z dorobkiem innych nauk społecznych i psychologii.
Kryteria oceniania
Uzyskanie zaliczenia przedmiotu wymaga:
1. uzyskania co najmniej 50% punktów z eseju na koniec semestru, w którym student ma przedstawić przegląd literatury oraz jedno z dwojga:
- propozycję eksperymentu,
- mały model behawioralny,
gdzie temat eseju pozostaje do wyboru dla studenta, w obrębie tematyki przedmiotu.
2. Skala ocen:
[0%-50%) – ndst
[50%-60%) – dst
[60%-70%) – dst +
[70%-80%) – db
[80%-90%) – db+
[90%-100%] – bdb.
Literatura
Literatura obowiązkowa
Kirman, A. P. (1992). Whom or what does the representative individual represent?. Journal of Economic Perspectives, 6(2), 117-136.
Literatura uzupełniająca
Anufriev, M., Assenza, T., Hommes, C., and Massaro, D. (2013). Interest rate rules and macroeconomic stability under heterogeneous expectations. Macroeconomic Dynamics, 17(8), 1574-1604.
Anufriev, M., Hommes, C.\ and Makarewicz, T.\ (2019). Simple forecasting heuristics that make us smart: Evidence from different market experiments. Journal of the European Economic Association, 17(5), 1538-1584.
Branch, W. A. (2004). The theory of rationally heterogeneous expectations: evidence from survey data on inflation expectations. The Economic Journal, 114(497), 592-621.
Brock, W. A., and Hommes, C. H. (1997). A rational route to randomness. Econometrica, 1059-1095.
Camerer, C., and Hua Ho, T. (1999). Experience-weighted attraction learning in normal form games. Econometrica, 67(4), 827-874.
Clark, W. A. (1991). Residential preferences and neighborhood racial segregation: A test of the Schelling segregation model. Demography, 28(1), 1-19.
Cooper, D. J., and Kagel, J. H. (2016). Other-regarding preferences. The handbook of experimental economics, 2, 217.
Dosi, G., Fagiolo, G., and Roventini, A. (2010). Schumpeter meeting Keynes: A policy-friendly model of endogenous growth and business cycles. Journal of Economic Dynamics and Control, 34(9), 1748-1767.
Fehr, E., and Gachter, S. (2000). Cooperation and punishment in public goods experiments. American Economic Review, 90(4), 980-994.
Frey, B. S., and Meier, S. (2004). Social comparisons and pro-social behavior: Testing" conditional cooperation" in a field experiment. American Economic Review, 94(5), 1717-1722.
Hommes, C., and Lux, T.\ (2013). Individual expectations and aggregate behavior in learning-to-forecast experiments. Macroeconomic Dynamics, 17(2), 373-401.
Kahneman, D. (2003). Maps of bounded rationality: Psychology for behavioral economics. American economic review, 93(5), 1449-1475.
Kirman, A. P., and Vriend, N. J. (2001). Evolving market structure: An ACE model of price dispersion and loyalty. Journal of Economic Dynamics and Control, 25(3-4), 459-502.
Levitt, S. D., and List, J. A. (2007). What do laboratory experiments measuring social preferences reveal about the real world?. Journal of Economic perspectives, 21(2), 153-174.
Miller, J. H. (1996). The coevolution of automata in the repeated prisoner's dilemma. Journal of Economic Behavior \& Organization, 29(1), 87-112.
Noussair, C. N., and Tucker, S. (2013). Experimental research on asset pricing. Journal of Economic Surveys, 27(3), 554-569.
Schelling, T. C. (1971). Dynamic models of segregation. Journal of mathematical sociology, 1(2), 143-186.
Smith, V. L., Suchanek, G. L., and Williams, A. W. (1988). Bubbles, crashes, and endogenous expectations in experimental spot asset markets. Econometrica, 1119-1151.
Tversky, A., and Kahneman, D. (1992). Advances in prospect theory: Cumulative representation of uncertainty. Journal of Risk and Uncertainty, 5(4), 297-323.
Tversky, A., and Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185(4157), 1124-1131.
Weibull, Jörgen W. Evolutionary game theory. MIT press, 1997.
|
W cyklu 2024Z:
Obowiązkowa: |
W cyklu 2025Z:
Obowiązkowa: |