Reconhecendo o comportamento econômico

Abstract

O objetivo deste trabalho é contribuir para a compreensão do comportamento humano em termos da preferência revelada. Para tanto, elaborou-se uma revisão de literatura que cobre o progresso da pesquisa econômica em meio aos avanços na tecnologia, sobretudo com relação às novas técnicas de aprendizado de máquina. Argumenta-se que as ferramentas computacionais devem contribuir para o desenvolvimento da economia como ciência. Ademais, propusemos avaliar o desempenho dos modelos teóricos com base no desempenho de modelos de redes neurais a partir de métricas de restritividade e completeza propostas por Fudenberg, GaoeLiang (2020). Também é apresentado um exemplo de modelagem teórica voltada para atualização de crenças dos indivíduos em processos de escolhas de dois estágios. A partir dessa proposta, obtemos, de maneira geral, que: i) o perceptron multi-camadas mostrou-se uma alternativa promissora para aprimorar a estrutura de avaliação de modelos baseada nas medidas de restritividade e completeza; ii) o axioma de reflexividade mostrou-se fundamental na preparação de dados; iii) as métricas de restritividade e completeza podem ser utilizadas para construir uma ponte entre um modelo determinístico e outro estocástico, o que contribui para a análise do potencial conjunto dos modelos de entender o processo decisório por trás dos dados; iv) a Consistência de Flexibilidade, apresentada em Riella (2013), que é a condição necessária e suficiente para obter uma atualização bayesiana em processos de escolha de dois estágios, sendo que em ambos os estágios menus são escolhidos, é muito próxima da Consistência Aleatória, que é a condição análoga de processos de escolha em que no segundo estágio são escolhidas alternativas do menu selecionado no primeiro momento, muito embora uma não implique a outra.