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Como programação computacional pode ser útil para economistas?

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perguntada Jun 19, 2015 em Economia por danielcajueiro (5,376 pontos)  
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1 Resposta

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respondida Jun 20, 2015 por danielcajueiro (5,376 pontos)  

Programação computacional pode ser útil para economistas de várias formas. Eu vou dar uma resposta inicial, esperando que outros possam eventualmente contribuir também de forma diversa com essa pergunta:

1) Bases de dados: Grande parte do trabalho empírico do economista hoje depende estritamente de ter boas bases de dados. Obviamente, algumas boas bases de dados já estão prontas, mas a maioria precisa ser construída. Para se construir bases de dados em geral você precisa ser hábil para computacionalmente "limpar" as bases, checar se os valores fazem sentido e fundir bases de dados. Muitas bases são grandes e é praticamente impossível fazer isso sem a ajuda de um computador. Por outro lado, muitas vezes é preciso se construir bases de dados a partir de dados não estruturados da internet usando procedimentos conhecidos como web scraping.

2) Modelos computacionais: Existe uma grande classe de modelos usados para modelar comportamento econômico que dependem explicitamente de soluções numéricas como, por exemplo, modelos baseados em agentes, modelos DSGE, redes complexas e jogos evolucionários.

3) Modelos baseados em econometria não-linear e aprendizagem de máquinas ou deep-learning: Muitos modelos utilizados hoje em dia para analisar dados econômicos não possuem suluções explícitas e muitas vezes ainda não estão implementados de forma conveniente. Logo, eles precisam ser implementados.

4) Experimentos sociais: A área de economia experimental cada vez mais utiliza o computador para fazer experimentos. Experimentos realizados no computador são muito mais fáceis de serem controlados e também de serem analisados. Normalmente, a maioria dos experimentos ainda não estão prontos.

5) Modelos baseados em programação dinâmica ou controle ótimo: Com excessão de modelos "simples" (lineares ou quadráticos com restrições lineares), eles precisam ser resolvidos, usualmente através de iterações, cuja convergência em vários casos de interesse é garantida pelo teorema de ponto fixo de Banach.

6) Checar e entender o que já foi feito: Mesmo quando os modelos já estão implementados, é legal que o usuário entenda o que está sendo feito para ser possível detectar pequenos problemas.

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