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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.43.2017.tde-03012017-104524
Document
Auteur
Nom complet
João Pedro Jericó de Andrade
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2016
Directeur
Jury
Vicente, Renato (Président)
Alfonso, Nestor Felipe Caticha
Brandt, Fernando Tadeu Caldeira
Hase, Masayuki Oka
Martins, Andre Cavalcanti Rocha
Titre en anglais
Statistical Mechanics of Economic Systems
Mots-clés en anglais
Bayesian Inference
Complex Systems
Economics
Statistical Mechanics
Resumé en anglais
In this thesis, we explore the potential of employing Statistical Mechanics techniques to study economic systems, showing how such an approach could greatly contribute by allowing the study of very complex systems, exhibiting rich behavior such as phase transitions, criticality and glassy phases, which are not found in the usual economic models. We exemplify this potential via three specific problems: (i) a Statistical Mechanics framework for dealing with irrational consumers, in which the rationality is set by a parameter akin to a temperature which controls deviations from the maximum of his utility function. We show that an irrational consumer increases the economic activity while decreasing his own utility; (ii) an analysis using Information Theory of real world Input-Output matrices, showing that the aggregation methods used to build them most likely underestimated the dependency of the production chain on a few crucial sectors, having important consequences for the analysis of these data; (iii) a zero intelligence model in which agents with a power law distributed initial wealth randomly trade goods of different prices. We show that this initial inequality generates a higher inequality in free cash, reducing the overall liquidity in the economy and slowing down the number of trades. We discuss the insights obtained with these three problems, along with their relevance for the larger picture in Economics.
Titre en portugais
Mecânica estatística de sistemas econômicos
Mots-clés en portugais
Economia
Inferência Bayesiana
Mecânica Estatística
Sistemas Complexos
Resumé en portugais
Nesta tese, exploramos o potencial de ser usar técnicas de Mecânica Estatística para o estudo de sistemas econômicos, mostrando como tal abordagem pode contribuir significativamente ao permitir o estudo de sistemas complexos que exibem comportamentos ricos como transições de fase, criticalidade e fases vítreas, não encontradas normalmente em modelos econômicos tradicionais. Exemplificamos este potencial através de três problemas específicos: (i) um framework de Mecânica Estatística para lidar com consumidores irracionais, no qual a racionalidade é controlada pela temperatura do sistema, que define o tamanho dos desvios do estado de máxima utilidade. Mostramos que um consumidor irracional aumenta a atividade econômica ao mesmo tempo que diminui seu próprio bem estar; (ii) uma anáise usando Teoria da Informação de matrizes Input-Output de economias reais, mostrando que os métodos de agregação utilizados para construí-las provavelmente subestima a dependência das cadeias de produção em certos setores cruciais, com consequências importantes para a analíse destes dados; (iii) um modelo em que agentes com uma riqueza inicial distributida como lei de potências trocam aleatoriamente objetos com preços distintos. Mostramos que esta desigualdade inicial gera uma desigualdade ainda maior em dinheiro livre, reduzindo a liquidez total na economia e diminuindo a quantidade de trocas. Discutimos as consequências dos resultados destes três problemas, bem como sua relevância na perspectiva geral em Economia.
 
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tese_final.pdf (3.05 Mbytes)
Date de Publication
2017-01-03
 
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