Podstawy metody eksperymentalnej w ekonomii

Podobne dokumenty
Zaawansowana mikroekonomia Wstęp: eksperymenty ekonomiczne

Teoria gier organizacja zajęć eksperymenty ekonomiczne

Podejście eksperymentalne w ekonomii rozwoju. Tomasz Poskrobko

Metody badań w naukach ekonomicznych

Metodologia badań psychologicznych

Eksperyment jako metoda badawcza

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

WYKŁAD 2: PSYCHOLOGIA POZNAWCZA JAKO NAUKA EKSPERYMENTALNA

Wykład 2: Tworzenie danych

METODOLOGIA I METODYKA NAUK PRZYRODNICZYCH. Paweł Szymański

Podstawowe pojęcia Testy hipotezy o efektywności Bąble spekulacyjne. Efektywność rynku. Jerzy Mycielski. 12 października 2017

METODOLOGIA BADAŃ HUMANISTYCZNYCH METODYKA NAUCZANIA JĘZYKA OBCEGO CZ.II

Szkice rozwiązań z R:

Nazwa metodologia nauki etymologicznie i dosłownie znaczy tyle, co nauka o metodach badań.

Psychometria. Psychologia potoczna. Psychometria (z gr. psyche dusza, metria miara) Plan wykładów. Plan wykładów. Wprowadzenie w problematykę zajęć

Porównywanie populacji

Informacja i decyzje w ekonomii

Statystyka i Analiza Danych

Wykład XIII. Poprawność motywacyjna

Metodologia badań psychologicznych. Wykład 12. Korelacje

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Etapy modelowania ekonometrycznego

EKSPERYMENT PRACODAWCA PRACOWNIK oparty na eksperymencie Gift Exchange Game (Fehr, Kirchsteiger and Riedl 1993)

Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności

Statystyka matematyczna dla leśników

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Streszczenie pracy doktorskiej Autor: mgr Wojciech Wojaczek Tytuł: Czynniki poznawcze a kryteria oceny przedsiębiorczych szans Wstęp W ciągu

Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności

Kierunki rozwoju firmy Decyzje o wyborze rynków Decyzje inwestycyjne Rozwój nowych produktów Pozycjonowanie. Marketing strategiczny

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

15. PODSUMOWANIE ZAJĘĆ

Friedrich August von Hayek. Paweł Nagajek Rafał Rewczuk Piotr Siejda Michał Zapaśnik

Metody statystyczne.

Finanse behawioralne; badanie skłonności poznawczych inwestorów

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański

METODOLOGIA BADAŃ przypomnienie kluczowych zagadnień dot. metodologii konstrukcja planu pracy do ustalonych

Opis zakładanych efektów kształcenia na studiach podyplomowych WIEDZA

Wykład 10 Zrandomizowany plan blokowy

Planowanie eksperymentów

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Inżynieria Materiałowa Studia II stopnia Specjalność: Inżynieria Powierzchni

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

MARKETINGOWY SYSTEM INFORMACJI

Publiczna Szkoła Podstawowa nr 14 w Opolu. Edukacyjna Wartość Dodana

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Zmienne zależne i niezależne

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

Competence analysis of trainers and educators and confirmation of Strategic Management Virtual Game topics. Polish version

P: Czy studiujący i niestudiujący preferują inne sklepy internetowe?

Badania eksploracyjne Badania opisowe Badania wyjaśniające (przyczynowe)

Copyright by Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa 2000, 2008

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Testy nieparametryczne

EKONOMIA EKSPERYMENTALNA

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Metody Statystyczne. Metody Statystyczne. #8 Błąd I i II rodzaju powtórzenie. Dwuczynnikowa analiza wariancji

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

Testowanie hipotez statystycznych

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną

BADANIA RYNKOWE I MARKETINGOWE

Wykład VII. Pokusa nadużycia, poprawność motywacyjna

Idea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość

REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

PROJEKT EWALUACJI PROGRAMU NAUCZANIA. Bożena Belcar

Trafność czyli określanie obszaru zastosowania testu

Teoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem.

Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka

Podstawy metodologiczne ekonomii

Etapy procesu badawczego. mgr Magdalena Szpunar

Modelowanie rynków finansowych

Załącznik Nr 5 do Zarz. Nr 33/11/12 KARTA PRZEDMIOTU. 2. Kod przedmiotu ZP-Z1-19

METODY I TECHNIKI BADAŃ SPOŁECZNYCH

Metody badawcze. Metodologia Podstawowe rodzaje metod badawczych

Propensity Score Matching

REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ

Narzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski

Materiał dydaktyczny dla nauczycieli przedmiotów ekonomicznych MENEDŻER. Wprowadzenie do problematyki decyzji menedżerskich. Mgr Piotr Urbaniak

Modelowanie Rynków Finansowych

Propensity score matching (PSM)

Temat 1: Pojęcie gry, gry macierzowe: dominacje i punkty siodłowe

Statystyka. Wykład 1. Magdalena Alama-Bućko. 20 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 lutego / 19

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

Wykład 4: Wnioskowanie statystyczne. Podstawowe informacje oraz implementacja przykładowego testu w programie STATISTICA

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa

studiów 20 4 Przedmiot Ekonomika Przedsiębiorstwa Turystycznego i Rekreacyjnego TR/2/PK/EP TR Turystyka i Rekreacja

Uchwała Nr 69 /2012. Senatu Uniwersytetu Jana Kochanowskiego w Kielcach. z dnia 31 maja 2012 roku

Wymagania edukacyjne z fizyki II klasa Akademickie Gimnazjum Mistrzostwa Sportowego.

Korelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

Testowanie hipotez statystycznych

PROGRAM. Warsztaty szkoleniowe z zakresu ewaluacji wpływu instrumentów Aktywnych Polityk Rynku Pracy 5-8 czerwca 2017 r.

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

Psychometria. zgadywanie. Co testy mówią nam o właściwościach osób badanych? Jak temu zaradzić? Co testy mówią nam o właściwościach osób badanych?

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych

Transkrypt:

Podstawy metody eksperymentalnej w ekonomii Michał Krawczyk Wydział Nauk Ekonomicznych UW 1

Na początek Podstawowe założenia metodologii eksperymentalnej w ekonomii Przykładowy przebieg typowego badania eksperymentalnego Cele eksperymentów Pożądane cechy eksperymentów Krytyka metody eksperymentalnej 2

Rewolucja eksperymentalna Ekonomia długo uchodziła za nieeksperymentalną (vide J.S. Mill) Ale to samo dotyczyło też b. wielu innych dziedzin W kolejnych dokonywano przełomowych eksperymentów Galileusz, Lavoisier, Pasteur, Mendel, Wundt 3

Krótka historia metody eksperymentalnej w ekonomii Chamberlin (1948): eksperyment dot. (nie)równowagi rynkowej Vernon Smith (lata 60-te): podwójna aukcja ustna. Hoggatt (1959), Siegel i Fouraker (1960): zachowanie rynków oligopolistycznych, z uwzględnieniem asymetrii informacji Rand Corporation (lata 50-te): analiza gier strategicznych Selten (lata 70-te) eksperymenty dot. teorii olig. i gier dyn. Od lat 80-tych szybki wzrost liczby publikacji, rozszerzanie obszaru zainteresowań badaczy i instytucjonalizację Powstają liczne laboratoria W 1986 założono Economic Science Association Od 1998 Experimental Economics, w 2010 miało wyższy IF niż AER 5

Przebieg typowego eksperymentu Kilka do kilkunastu sesji ekonomicznego W każdej z nich uczestnicy-studenci zajmują miejsca w podzielonej na boksy sali komputerowej, Pisemne instrukcje dokładnie opisujące problem decyzyjny Software umożliwiający wybory (ew. kontrolowaną interakcję i/lub komunikację pomiędzy uczestnikami) Jedna lub kilka rund testowych, potem rundy właściwe, w określonych warunkach eksperymentalnych (treatment) Wynagrodzenie bezpośrednio zależne od swoich decyzji (np. każdy zdobyty punkt jest wart 10 groszy) 6

Welcome to the lab 7

Przykład: gra Beauty contest (aka guessing game) Każdy uczestnik zapisuje liczbę całkowitą z przedziału [0, 100] Kto jest najbliżej 2/3 średniej ze wszystkich podanych liczb ten wygrywa 8

Do czego służą eksperymenty Badania podstawowe: odkrywanie fundamentalnych prawidłowości ludzkiej natury, np. stosunku do ryzyka wyboru międzyokresowego, założenia o samolubności (testowanego przeciwko rozmaitym modelom preferencji społecznych) abstrakcyjnych gier Badania stosowane: szukanie odpowiedzi na pytania dotyczące konkretnych instytucji i sytuacji biznesowych, np. eksperymenty w marketingu testowanie efektywności (rozważanych) instytucji rynkowych 9

Teoria a eksperymenty Theory Mind the gap! Applications Experiments 10

Teoria a eksperymenty Powiązania są silne i złożone Nowe hipotezy dają asumpt do nowych eksperymentów, Wyniki eksperymentów podpowiadają kierunki rozwoju teorii Mogą pełnić rolę podobną do symulacji komputerowej, tj. sugerować spodziewany wynik, gdy nie potrafimy rozwiązać modelu (zwłaszcza gdy próbujemy przewidzieć zachowania w pewnym nowym, złożonym środowisku, np. po wprowadzeniu innowacyjnej regulacji prawnej czy nowej instytucji rynkowej) Przykład: eksperymenty przed aukcją częstotliwości radiowych dla potrzeb telefonii komórkowej trzeciej generacji w UK (Binmore 2002) 11

Eksperymenty a trafność teorii Eksperyment to zdecydowanie zła metoda weryfikacji poprawności (spójności logicznej) danego modelu teoretycznego Ale może pomóc zbadać odporność teorii na odstępstwa od założeń. Może odpowiedzieć na pytanie czy pomimo tego, że w praktyce ludzie nie są w pełni samolubni, racjonalni, rynki nie są całkowicie przejrzyste itd. itp., model przyjmujący te nierealistyczne założenia daje dostatecznie dobre przybliżenia interesujących nas zmiennych wynikowych. 12

Podstawowe cechy dobrego eksperymentu 13

Kontrola zmiennych: kanon jednej różnicy Problem danych wtórnych: przejście od korelacji do przyczynowości W eksperymencie możliwe jest kontrolowanie zmiennych mających wpływ na obserwowaną zmienną wyjaśnianą Jak zmienna X 1 wpływa na zmienną Y? Celowo i systematycznie manipulujemy poziomem X 1 (zmienna eksperymentalna), utrzymując wszystkie pozostałe istotne zmienne X 2, X 3, na stałym poziomie i obserwując Y Główne przewagi nad ekonometryczną analizą danych z terenu: Nie ma problemu endogeniczności Mniejszy jest problem zmiennych pominiętych Możemy bezpośrednio obserwować zmienną wynikową W praktyce dzielimy badanych na grupę eksperymentalną i grupę kontrolną, napotykające różne poziomy X 1 Może być i tak, że decyzje w warunkach eksperymentalnych i kontrolnych 14 podejmują te same osoby

Efekt eksperymentalny Różnicę w poziomie Y między GE i GK można uznać za efekt zmiany X 1 dodatni lub ujemny (efekt eksperymentalny, treatment effect) W ekonomii Y jest na ogół pewną miarą zachowania badanych, np. sposobu alokacji pieniędzy albo poziomu ustalanych cen; Zmienna eksperymentalna X 1 odzwierciedla na ogół warunki: instytucjonalne (np. strukturę rynku) informacyjne (np. wiedzę nt. zachowania innych graczy) strategiczne (np. dostępne działania) Zmienne kontrolne mogą dodatkowo obejmować dane demograficzne i społeczne uczestników 15

Przykład: eksperymentalna analiza start-up ów Zadziwiająco dużo nowych firm szybko upada Może to wynikać m.in. z nadmiernego optymizmu w ocenia szans sukcesu dużej gotowości do podjęcia ryzyka Policy implications będą całkiem różne 16

Przykład: eksperymentalna analiza start-up ów Możemy porównać zachowanie dwóch grup w jednej,,sukces zależny od badanego, np. od wyniku w teście kompetencyjnym (Grupa,,Talent, GT) w drugiej tylko od szczęścia (Grupa,,Los, GL) z jednakową oczekiwaną liczbą sukcesów co w GT Jeżeli chętniej podejmują wyzwanie w GT niż w GL, może to sugerować tendencję do zbyt wysokiej oceny własnych możliwości 17

Manipulation check Służy potwierdzeniu efektywności manipulacji zmiennej eksperymentalnej. Przykład: chcemy przypisać wzrost produktywności wzrostowi poziomu sprawiedliwości proceduralnej Musimy potwierdzić (za pomocą testów psychometrycznych) że badani istotnie uznają procedurę wykorzystaną w warunkach eksperymentalnych za sprawiedliwszą od kontrolnej. 18

Kontrola preferencji: Teoria Wartości Indukowanej Musimy zapewnić, że zachowania badanych są w głównej mierze zdeterminowane przez pozostające pod kontrolą eksperymentatora warunki podejmowania decyzji Inaczej mówiąc, uczestnicy powinni być odpowiednio zmotywowani do podejmowania przemyślanych decyzji W badaniach ekonomicznych: osiągane przez stosowanie zachęt pieniężnych proporcjonalnych do uzyskanych wyników 19

Kontrola preferencji: Teoria Wartości Indukowanej W laboratorium można w łatwy sposób wpływać na preferencje badanych, przynajmniej w pewnym zakresie. Przykład: na końcu eksperymentu jedna jednostka dobra A zostanie wymieniona na 1 zł a jedna jednostka dobra B na 2 zł, indukujemy określoną strukturę preferencji jedna jednostka dobra B warta jest dwukrotnie więcej niż jednostka dobra A Elementy Teorii Wartości Indukowanej Monotoniczność: badany preferuje większą wypłatę od mniejszej. Istotność: decyzje mają bezpośrednie i zrozumiałe dla badanego przełożenie na wynagrodzenie. (Wyklucza wprowadzanie badanych w błąd) Dominacja: otrzymywana od eksperymentatora wypłata jest istotniejsza niż inne motywacje. Jeśli warunki spełnione, kontrolujemy preferencje uczestników Oczywiście, badacz nie będzie chciał wpływać na preferencje, których zmierzenie jest właśnie celem eksperymentu. 20

Losowy przydział do grup eksperymentalnych Indywidualne różnice nie powinny zaburzać mierzenia efektu eksperymentalnego Osiągnięciu tego celu służy randomizacja, dająca statystyczną pewność, że różnice pomiędzy grupami będą niewielkie Jeśli randomizacja nie jest możliwa (np. niekiedy w eksperymentach terenowych), pozostaje nam analiza ekonometryczna 21

Powtarzalność Nie jest tak doskonała jak np. w fizyce Konieczne jest jednak aby zarchiwizować procedury (rekrutacja, przebieg sesji, wypłata wynagrodzeń) i materiały (instrukcje, software), aby możliwe było ponowne przeprowadzenie danego projektu i porównanie wyników Ważne jest także stosowanie zestandaryzowanych, pisemnych instrukcji i ograniczenie komunikacji słownej (choć tak czy inaczej w jakiś tam sposób eksperymentator na badanych wpływa. Idzie o to by ten niekontrolowany wpływ nie przesłaniał zachęt płynących z manipulacji zmiennych eksperymentalnych.) 22

Anonimowość Sprzyja powtarzalności i ograniczeniu niekontrolowanego wpływu na badanych Stosowana w większości eksperymentów Tam gdzie może być to kluczowe, można zastosować pełną anonimowość także względem eksperymentatora (może ona wymagać wypłaty wynagrodzeń przy pomocy osoby trzeciej) Wiele eksperymentów wykazało, że w niektórych grach anonimowość ma duże znaczenie (np. Hoffmana, McCabe a i Smitha (1998) eksperyment dotyczący gry w dyktatora ) 23

Prostota i przejrzystość Dobry eksperyment to prosty eksperyment Skomplikowane plany badawcze często nie pozwalają zidentyfikować determinantów zachowania Są także trudniejsze do ogarnięcia przez badanych 25

Eksperymenty ekonomiczne w porównaniu z psychologicznymi Koncentracja na treści podejmowanej decyzji, nie na procesie decyzyjnym Koncentracja na cechach raczej instytucji niż jednostek Silniejsze oparcie na przesłankach teoretycznych Wykorzystanie zachęt finansowych zależnych od,,jakości podejmowanych przez badanych decyzji Unikanie wprowadzania badanych w błąd W rezultacie brak tzw. debriefingu, czyli procedury wyjaśnienia badanym na czym,,tak naprawdę'' polegał eksperyment oraz w których punktach i po co staraliśmy się ich oszukać Silniejsze abstrahowanie od kontekstu, chęć ustalenia prawd ogólnych. 26

27

Krytyka ekonomii eksperymentalnej Zarzut: niski realizm badań Badany też człowiek (opozycja,,laboratorium-prawdziwy świat jest nieco fałszywa) Realizm możemy rozumieć dwojako Realizm sytuacyjny: badany znajduje się w położeniu znanym mu z życia codziennego. W tym sensie (laboratoryjne) eksperymenty ekonomiczne na ogół nie są realistyczne Realizm psychologiczny: eksperyment angażuje badanego i skłania go do podejmowania przemyślanych decyzji Ten drugi aspekt jest w eksperymentach zdecydowanie ważniejszy i możliwy do osiągnięcia przy dobrym planie badawczym (i wystarczającym budżecie) Plonem realizmu psychologicznego jest trafność zewnętrzna, a więc możliwość przeniesienia wniosków z eksperymentu na interesujące nas sytuacje życia pozalaboratoryjnego. 28

Zarzut: niskie stawki Twierdzi się np., że w laboratorium jest tyle suboptymalnych decyzji, bo stawki są niskie. Gdyby chodziło o tysiące złotych czy euro, ludzie postępowaliby racjonalnie. Ten zarzut jest jednak dość łatwo zweryfikować. Jest wiele badań o bardzo wysokich dla badanych stawkach (na ogół w ubogich krajach, np. Cameron, 1999) Generalnie wskazują one, że wielkość stawek ma ograniczony wpływ na przeciętne wynik, choć może ograniczać szum w danych (por. Camerer i Hogarth, 1999). 29

Zarzut: EE to nauka o studentach (gorzej niż psychologia, która potrafi powiedzieć jeszcze coś o szczurach) Twierdzi się, że profesjonaliści napotykający problem decyzyjny ze swojej dziedziny zachowywaliby się inaczej (bardziej racjonalnie) niż studenci. Ale i to względnie łatwo zweryfikować i większość badań nie stwierdza istotnych różnic Haigh i List (2005) obserwują silniejszą (w porównaniu ze studentami) tendencję do tzw. krótkowzrocznej awersji do straty u profesjonalnych traderów z Chicago Board of Trade 30

Uwaga na marginesie dotycząca doboru próby Głównym celem badań eksperymentalnych nie jest znajdowanie rozkładów zmiennych, a raczej weryfikacja hipotez o zgodności z predykcją teoretyczną lub o równym poziomie zmiennej wynikowej w dwóch grupach eksperymentalnych. Nawet jeśli studenci różnią się systematycznie od reszty społeczeństwa, efekt eksperymentalny, przynajmniej w sensie jakościowym, może być u nich taki sam jak w innych grupach 31

Efekt dobrego badanego Zarzut: badani mogą celowo postępować zgodnie z postulowaną przez badacza hipotezą Badacze świadomi tego zagrożenia i starają się przeciwdziałać nie informujemy badanych jakie inne warunki będą testowane kontrolujemy ewentualny kontakt pomiędzy badanymi różne sesje często prowadzone są przez różne osoby, ewentualny wpływ eksperymentatora można zatem zidentyfikować tam gdzie to możliwe i celowe, można zastosować procedurę double blind (eksperymentator sam nie wie, jakie warunki eksperymentalne napotykają poszczególni badani) (,,miększa'' wersja: prowadzący sesje nie zna hipotez) Ostateczną wersyfikacją odporności wyników na tego rodzaju efekty jest replikacja przez innych badaczy 32

Niezrozumienie eksperymentu przez badanych Particles were confused! (Camerer, 2003) Ten zarzut raczej nie ma zastosowania do bardzo prostych eksperymentów Podlega weryfikacji można stosować pytania kontrolne a także analizować uczenie się w trakcie eksperymentu i pomiędzy sesjami. Faktycznie, doświadczenie ma wpływ np. na powstawanie bąbli spekulacyjnych (Dufwenberg i inni 2005), czy rozbieżność pomiędzy akceptowalną ceną kupna i sprzedaży (WTP/WTA; zob. List 2005) 33

Wycieczka: eksperymenty terenowe Częściowo odpowiedź na niektóre głosy krytyki Idea: kontrolowany eksperyment poza laboratorium Badany może nie mieć nawet świadomości uczestniczenia w eksperymencie Obserwowana decyzja w naturalnym, codziennym kontekście Większa wiarygodność wyników stosowanych do danego kontekstu, niekoniecznie do innych kontekstów Liczne trudności Zachowania mogą być w mniejszym stopniu obserwowalne niż w laboratorium kontrola (np. komunikacji pomiędzy badanymi) jest mniejsza mogą wystąpić problemy natury etycznej, gdy np. istnieje choćby nikłe ryzyko, że pośrednio w wyniku eksperymentu w miejscu pracy ktoś zostanie zwolniony. 34