[SCRÂTÂND] [FOȘIT] [CLIC] ROBERT TOWNSEND: Deci, să începem astăzi. În primul rând, există întrebări de data trecută? În regulă. Ei bine, nu ezitați să puneți întrebări pe parcurs. În ceea ce privește lista de lecturi, suntem la cursul 9 astăzi. Împărtășim cu producția. Este a doua noastră prelegere despre aplicații. Sunt două ziare cu stea. Și vom parcurge primul cu Samphantharak în detaliu, și apoi câteva diapozitive selectate pe lucrarea Kinnon et al. Dar, ca toate ziarele cu stea, sper că le vei citi, pentru că știu că acum ești foarte bine pregătit. Și veți putea citi acele articole. Deci cred că ai scoate multe din asta. Dar o vom acoperi cea mai mare parte astăzi. Celălalt lucru pentru ghidul de studiu, așa că permiteți-mi să vă pun câteva întrebări. Ultima dată a fost prima noastră prelegere aplicată despre partajarea riscurilor. Am făcut-o atât în ​​satul din India, cât și în satele medievale. Și astăzi, vreau să pun un pic mai mult accent pe economia combinată cu analiză -- mai mult decât fac de obicei. Dar se pare că este momentul să facem asta, din moment ce vorbim despre aplicații. Așadar, primul pe care l-am ales aici -- descrie în cuvinte de ce satele din India sunt un loc riscant, cum să cuantificăm acel risc și sursele sale și cum ar putea fi atenuat sau potențial atenuat acest risc prin diversificarea individuală sau socială. Așa că în ultima vreme am luat voluntari. Dar lasă-mă să întreb. Dexin, vrei să te înjunghii în asta? PUBLIC: Da, sigur. Deci satele sunt un loc riscant, pentru că este în mare parte agricultură. Și nu este o sursă stabilă de venit. Și cred că putem cuantifica acest risc doar uitându-ne la variația de-a lungul anilor și la modul în care se schimbă cu adevărat și la modul în care multe lucruri sunt legate între ele în ceea ce privește riscul lor. Și poate fi atenuat prin plantarea diferitelor tipuri de plante sau prin plantare departe unul de altul -- asta individual. Și diversificarea socială - oferirea de cadouri sau transferuri. Da. ROBERT TOWNSEND: Grozav. Foarte, foarte bun răspuns. Mulțumesc. Deci cuantificăm riscul prin coeficientul de variație al unei anumite culturi sau al unei anumite culturi într-un anumit tip de sol sau o anumită sursă de venit. Doar pentru a adăuga câteva detalii, răspunsul tău a fost ok. Covarianța dintre aceste lucruri ajută de fapt la atenuarea riscului. Și asta spui când ai spus diferite culturi sau diferite locuri pe câmp. Acestea sunt ex-ante. Deci există lucruri individuale pe care oamenii le pot face. Și ex-post-- diversificarea socială sunt darurile. BINE. Următorul. Comparând veniturile pe gospodării și timp cu consumul pe gospodării și timp, ce puteți deduce numai din date? Așa că permiteți-mă să mă opresc aici și să nu citesc partea a doua. Să vedem. Cine ar dori? Charles, vrei să înjunghii în asta? Ești acolo? PUBLIC: Da. Lasă-mă să mă gândesc. Dacă îmi amintesc bine, este ceva de genul în care poți compara veniturile, care este practic recolta, și apoi ceea ce ajungi să primești. Și îmi amintesc, poți deduce din-- poți vedea că este cu siguranță mult-- vei ajunge să obții mult mai plat decât ceea ce este produs. Bănuiesc că încerc să răspund la a doua parte a întrebării acum. Dar acestea sunt date care sugerează că împărtășim riscurile. Nu cred că este suficient pentru a dovedi cauzalitate, dar este cu siguranță sugestiv. ROBERT TOWNSEND: Da, e bine. Poate că a doua propoziție ajută. Dacă consumul mediu al gospodăriilor a crescut atunci când venitul mediu al gospodăriilor a crescut, ar fi acest lucru în concordanță cu partajarea riscurilor sau nu? PUBLIC: Oh, pentru mine? ROBERT TOWNSEND: Da, pentru tine. PUBLIC: Deci OK. Deci, OK, consumul mediu trebuie să crească, dar... Nu cred că se va extinde într-un fel de împărțire mare, nu cred. Pentru că cred că trebuie să analizezi un grad de partajare a riscurilor care nu ar anihila complet totul. Dar nu cred că ar fi suficient. Cred că ar fi în continuare în concordanță cu un anumit nivel, nu? ROBERT TOWNSEND: Da, de fapt, propoziția nu este îngrozitor de bine formulată. Dar merită să clarificăm. Așadar, prima parte la care ne-am uitat este doar nivelurile de lucruri pe gospodării și în timp. Ne-am referit la imaginea Munților Stâncoși ca venituri care urcă ascunzând valea în spate și imagini stâncoase foarte, foarte zimțate, spre deosebire de consum, care era foarte plat. Și chiar am glumit puțin... foarte plictisitor, ca în Kansas. Deci, problema ar fi cu teoria pe care suntem pe cale să o analizăm. În afară doar de date, credeți că consumul gospodăriei ar trebui să se miște cu venitul gospodăriei? De fapt, cred că există o întrebare mai jos. Și ceea ce este ambiguu în această propoziție este că consumul gospodăriilor crește odată cu venitul mediu al gospodăriilor. Da, este foarte trădător. Venitul mediu înseamnă în general datele unei gospodării date - care stabilește nivelurile lucrurilor. Și poate gospodăria cu venituri medii mai mari în timp are un consum mediu mai mare în timp. Și voi cere voluntari. Dacă avem această regresie în care rulăm consumul gospodăriei, în stânga, ca variabilă dependentă pe consumul agregat și venitul individual, în dreapta, introducând niște intercepte - deci ce restricții din teorie sunt impuse coeficientului venitului individual ? Și voi lua un voluntar pentru asta. PUBLIC: Cred că coeficientul venit individual ar trebui să fie 0, nu? ROBERT TOWNSEND: Da. PUBLIC: Pentru că este legat doar de venitul mediu agregat al gospodăriei. Și am o întrebare aici. Este ceea ce îmi amintesc în diapozitive-- spunând că atunci când toate gospodăriile au aceeași aversiune la risc, atunci coeficientul dintre consumul agregat ar trebui să fie 1. ROBERT TOWNSEND: Da. PUBLIC: Dar de ce? Cred că coeficientul asupra consumului mediu ar trebui să fie atunci când nu consumul agregat. ROBERT TOWNSEND: Ei bine, există, să zicem, un număr fix de gospodării. Deci, luând agregatul și împărțind la numărul de gospodării, obțineți media. E doar o renormalizare a unităților, atâta tot. PUBLIC: Oh. ROBERT TOWNSEND: Dar ai dreptate că este menit să reprezinte totalul. Deci te poți gândi așa. PUBLIC: OK. ROBERT TOWNSEND: Pentru că economia are mai mult sens. Agregatul crește, vine peste toți indivizii. Și dacă există o aversiune absolută la risc constantă și aceeași aversiune față de risc pentru toate gospodăriile, atunci ori de câte ori totalul crește, consumul fiecărui gospodărie individual crește cu 1 la 1. PUBLIC: Da. ROBERT TOWNSEND: Ceea ce ai spus. BINE. PUBLIC: Mulțumesc. ROBERT TOWNSEND: Da. Și aici se pune accentul pe venitul specific gospodăriei. Are un coeficient de 0. Aceasta este restricția importantă pe care teoria o pune și asupra datelor. Și apoi, în cele din urmă, ne-am uitat la împărțirea pământului în aceste sate medievale. Și întrebarea este, ar fi suficientă împrăștierea parcelelor unei gospodării individuale în diferite domenii pentru a realiza o alocare optimă a partajării riscurilor? Paolo, vrei să te ocupi de asta? PUBLIC: Sigur. Cred că răspunsul este nu, doar pentru că nu este neapărat că fiecare câmp este o extragere aleatorie. Poți avea corelații de genul, aici este doar secetă și nu plouă nicăieri. Acesta este un risc, care ar fi un șoc pentru toate culturile tale, în esență. ROBERT TOWNSEND: Da. Deci, este corect că nu este neapărat suficient, cu excepția cazului în care aveți caracteristici foarte speciale ale acelor parcele - cum se mișcă în diferite state ale lumii. În prelegere, am dat un exemplu -- două exemple, într-adevăr -- unul în care există două tipuri de teren și ambele cresc pe măsură ce statele cresc. Și atunci, ar fi suficient ca fiecare gospodărie să aibă o cotă, o cotă constantă asupra celor două tipuri de teren. Acest lucru ar duce la un program liniar de partajare a riscurilor. Deci, pentru anumite funcții de utilitate, inclusiv o examinare a pantei și a interceptelor, ar fi suficient. Deci, în cazuri speciale, ar putea funcționa. Dar, în general, aveți două tipuri diferite de teren. Și ieșirea crește într-o singură. Poate scădea în celălalt, în funcție de starea lumii, caz în care, distribuirea de acțiuni de fiecare tip nu va funcționa, neapărat. Și vom explora asta în continuare în prelegere. Așa că întreaga prelegere a culminat la sfârșit cu un exemplu în care am avut mai multe state ale lumii decât am avut tipuri de teren și le-am limitat la a avea acțiuni de fiecare tip, ca și cum nu ar putea transfera lucruri în jur. Și era clar că era constrâns optim. Luând acea alocare a pământului cu recolta ca dată, am putea face mai bine , adăugând bunăstare, expusând redistribuirea cerealelor prin transferuri. BINE. Deci, probabil că este suficientă o recenzie. Ca întotdeauna, există multe alte întrebări în ghidul de studiu. Și, probabil, petreceți destul de mult timp doar decizi pe care să le întrebați în clasă. Ar trebui să te uiți la toate. Și să trecem la prelegerea 9, este ceea ce facem astăzi. Și aceasta este partajarea riscurilor cu producția. Trei subiecte principale, într-adevăr. Riscul și randamentul în producție - și acea parte este continuarea unora dintre teme, deși nu am pus cu adevărat toate piesele împreună. Am avut producție în prelegerea de dinamică. Am avut risc ca la randamentele provenite de la terenuri. Dar nu am vorbit niciodată despre intrările în terenuri și despre ieșirile asociate și așa mai departe. Așa că vom pune cele două bucăți împreună. O altă caracteristică a acestei prelegeri este că vom folosi date despre producție, dar și despre consum. Deci ambele lucruri vor fi acolo. Și asta ilustrează cât de puternic este acest cadru de partajare a riscurilor . Se extinde la situații din ce în ce mai complicate. Putem face din ce în ce mai mult cu el. Și, în sfârșit, am câteva cuvinte la sfârșit despre rețelele sociale și împărțirea riscului și, în special, un exemplu care vă va aminti, la bine și la rău, de COVID și ce se întâmplă atunci când oamenii se îmbolnăvesc de economie. BINE. Deci, această primă lucrare cu stea de pe lista de lectură cu Krislert Samphantharak. Va lega, dacă nu ați ghicit, extensii ale selecției proiectelor de teorie. Așa că am studiat un model cu risc și rentabilitate în activele productive în economiile în curs de dezvoltare - și anume, Thailanda. Vom măsura premiile de risc idiosincratice și agregate . Probabil că acele cuvinte nu au foarte mult sens, deși am vorbit despre lucruri înrudite tocmai acum cu regresia partajării riscurilor , idiosincratic fiind venitul specific gospodăriei și agregat fiind consumul agregat. Și vom putea să cuantificăm cele două prime diferite și să analizăm ce fac gospodăriile, cât de expuse la riscuri. Și, în sfârșit, în principiu, s-ar putea lua nu doar rentabilitatea directă, ci și rentabilitatea ajustată la risc și ar putea căuta modele între gospodării, cum ar fi dacă gospodăriile sărace sunt mai vulnerabile sau mai puțin vulnerabile, dacă educația contează și așa mai departe. Deci iată modelul. Există gospodării cu capital J indexate cu j, j mic pentru un individ. J este numărul pentru agregat. Sunt I activități de producție, I mic, I mare. Și te poți gândi la acele activități de producție ca seturi de producție sau tehnologii de producție. Intrările sunt capital. Și voi spune câteva cuvinte mai târziu despre unde s-a dus munca și materialele și semințele și alte lucruri. Dar deocamdată, gândiți-vă că există o singură intrare numită capital. Și ieșirile sunt în aceleași unități ale unui singur bun de consum. Deci ne vom uita la o gospodărie care gestionează un portofoliu de active. Acum, de fapt, modul în care te gândești la asta în finanțe este că vrei să te angajezi într-o anumită activitate. Achiziționați activele necesare pentru a desfășura acea activitate. Și o gospodărie ar putea desfășura una sau mai multe activități. Acest lucru va genera un randament. Deci vrem să știm cât de bine merge proiectul și dacă a fost selectat corect. Deci, doriți să comparați rata de rentabilitate cu cea mai bună alternativă de utilizare a fondurilor, cu excepția faptului că aici vom pune riscuri. Așa că o face mult mai interesantă. În special, aceste randamente setate sunt stocastice. Și pot fi corelate pe activități și corelate pe gospodării. Deci, din nou, vă puteți gândi la prelegerea anterioară cu satul India, deși acesta se întâmplă să fie satul Thailanda și diferitele sale tipuri de culturi și diferite soluri, diferite surse de venit și așa mai departe. Așa că am menționat la începutul prelegerii 1 că urma să mergem înainte și înapoi între economiile agrare reale și metaforele asociate. Așa că putem vorbi despre copacii care dau roade literalmente în date. Dar putem vorbi și despre un copac ca un activ pe piețele financiare, activele întregi ale gospodăriilor. Și plătesc dividende. Și pot exista corelații în randamentele stocurilor. Deci exact aceeași teorie este aplicată la două setari foarte diferite. Și, de fapt, facem inginerie inversă în această lucrare. Luăm măsuri de reducere a riscului și prime de risc care au fost aplicate acțiunilor de la Bursa de Valori din New York și le aplicăm tuturor acestor activități în diferite gospodării dintr-un sat tipic thailandez. BINE. Deci un pic mai mult în notație. Avem funcția de producție F pentru activitatea I desfășurată de gospodăria J. Și are ca intrare unică nivelul la care este capitalizată, inputul de capital în activitatea pe care o desfășoară de către gospodăria J. Așa că putem să însumăm activitățile totale și să însumăm totalul gospodăriilor și să obținem o funcție de producție agregată. Deci, din nou, la începutul uneia dintre aceste prelegeri despre producție, am vorbit despre cumularea a două seturi de producție de exemplu într-unul singur. Deci aceasta este o versiune a acesteia. Deci economia începe cu o cantitate agregată de bogăție, care provine din două surse. Unul, copacii, și doi, fructele. Acum, permiteți-mi doar să spun că, așa cum este standard în multe modele economice, nu toate, dar multe, vom avea ceea ce numim chit de chit , adică luați chitul în termeni foarte consumul maleabil, ceea ce ar putea fi consum, și să- l investească în capital. Și apoi, asta aduce un randament. Cu siguranță puteți mânca fructele, dar puteți mânca și pomul. Deci partea de chit de chit provine din desfacerea copacului. Desigur, în multe situații reale, nu poți mânca mașina. Dar parcă ai putea vinde mașina și ai obține echivalentul consumului. Dacă ai vrea să mănânci tot, ai putea. Și veți vedea asta chiar acum în notație. Vom avea, citați fără ghilimele, „un planificator social”. Dar desigur, știți acum, asta înseamnă doar că vom avea aceste probleme de programare pentru determinarea alocării optime Pareto. Și ne vom comporta ca și cum planificatorul ar face asta. Dar este într-adevăr o problemă de matematică pe care o putem rezolva pentru a merge înainte și înapoi între soluțiile problemei de matematică și diverse alocări Pareto optime. Deci, consumul gospodăriei J la un moment dat -- să zicem un an -- sursele de consum potențial ar fi fructul, câtă activitate I produce un fruct condus de gospodăria J în funcție de capitalizarea KIJ determinată anterior. Însumăm I. Și avem copacul în sine, care, așa cum am spus acum, ar putea fi consumat. Dar din aceste resurse disponibile, putem scădea din capitalizarea pentru perioada următoare. Prime înseamnă mâine sau anul viitor. Iar KIJ este nivelul de capital realizat din acest an până în anul viitor. Deci aceasta este ca depozitarea în acea economie dinamică a satului medieval . Aceasta este o activitate. Sămânța plantată în pământ este un alt tip de activitate. Aceasta este o generalizare. Și, în sfârșit, avem aceste transferuri, tau. Acestea vor fi, printre altele, variabile cheie de control ale așa-numitului planificator, adăugând potențial la resursele gospodăriei, sau, dacă sunt negative, iau. Așadar, ajungem la această problemă de programare pentru determinarea alocărilor optime Pareto. Și, în ciuda unor notări grele, probabil că veți înțelege acest lucru destul de ușor. În primul rând, iată funcția de utilitate a gospodăriei J. Și tot ce face slide-ul este să se lipească de ceea ce ar fi consumul. Consumul este definit în partea de jos a slide-ului precedent - resursele disponibile minus resursele utilizate pentru perioada următoare anului plus transferul. Aceste lambda sunt ponderile Pareto pentru maximizarea unei sume ponderate lambda de utilități astăzi. Iar variabilele de control pentru planificator sunt aceste transferuri, după cum am spus deja, plus nivelul de capitalizare al tuturor proiectelor. Deci încercăm să găsim o alocare optimă a capitalului, precum și o alocare optimă a transferurilor. Scuze mici... acest obiect cu aspect apostrof nu ar trebui să fie acolo deasupra tausului. Nu e prime, pentru că transferurile se decid astăzi, nu perioada următoare. Dar cu siguranță există un prim pe această capitală, pentru că starea actuală a dat deja proiectele cu capitalizările lor. Lucrul asupra căruia trebuie decis este cât de mult capital doriți să investiți în toate diferitele proiecte posibile pentru mâine. PUBLIC: Este mai bine să adăugați o amortizare aici? Pentru că dacă în loc de copac, dacă te gândești la o mașină? Cu siguranta se va deprecia. ROBERT TOWNSEND: Da, este încărcat în această ieșire. Și veți vedea asta în date. Luați profit net, dar scadeți ca cheltuială amortizarea. Dar este adevărat că nu este acolo în mod explicit, dar acolo este. Deci da, ar trebui să fie și este inclus, OK? PUBLIC: OK. ROBERT TOWNSEND: Acum, celălalt lucru care face chestia asta complicată - dar din nou, ești deja pregătit să obții asta imediat - acestea sunt aceste funcții de valoare. Deci, care este starea lumii astăzi? Este bogăția totală care este disponibilă în partea de jos a slide-ului, însumând toate activitățile și gospodăriile, toate fructele și toți copacii. Acest capital lambda este doar ponderile Pareto individuale. Și sunt reparate pentru tot timpul. Și apoi, decideți asupra acestor variabile de control cât să mâncați și cât să economisiți în diferitele tehnologii. Asta va oferi un stat pentru mâine, care este bogăție mâine. Ar fi W prim. La fel cum W este această perioadă, W prim ar fi pentru perioada următoare. Și ai avea un prim pe toate aceste obiecte. Veți avea fructele în copaci în perioada următoare, în perioada de vârf. Acesta este W prim. Această funcție de valoare este ca și cum ar trăi într-o economie cu orizont infinit. Ei reduc perioada următoare cu această taxă. De obicei, folosim beta. Dar beta din această prelegere este rezervată pentru altceva, cum ar fi un coeficient de regresie. Deci, taxa este rata de actualizare comună pentru toate gospodăriile. Și îți amintești cum am obținut aceste V-uri, nu? Am avut un slide la sfârșitul uneia dintre... la prelegerea dinamică. Comportați-vă ca și cum ar fi o perioadă finită. Deci, pentru optim, care ar fi, nu finanțați totul, mâncați totul la vedere. Și apoi, treceți la următoarea perioadă și până la ultima perioadă. Și apoi, continuați să repetați cât mai departe posibil în prezent. Și această funcție de valoare, care ar avea un T pe ea pentru lungimea orizontului, va merge la ceva stabil, de parcă am fi rezolvat problema orizontului infinit. Deci totul este încărcat și aici. Întrebări despre acest slide? Oh, un ultim lucru. Nu poți pune capital negativ în pământ. Capitalul ar putea fi 0, caz în care nu desfășurați acea activitate. Sau este pozitiv, caz în care faci activitatea. Acest lucru este valabil pentru toate proiectele I din toate gospodăriile J. Puteți configura acel lucru ca lagrangian cu prețurile umbră și puteți rezolva. Și vei obține o stare familiară. Dacă faceți diferențe în ceea ce privește consumurile sau transferurile, de altfel, veți obține că aceste utilități în marjă ponderată lambda ar trebui să fie aceleași pentru toate gospodăriile și egale cu un multiplicator Lagrange comun pe constrângerea actuală a resurselor mu. Deci ai mai văzut asta înainte. Este exact egal cu ceea ce aveam înainte în satul India, fără a lua în considerare producția. Dar vom lua altceva. Și anume, când ne uităm la variabilele de control, la variabilele de control al capitalului , vom obține ceva care leagă utilitatea marginală astăzi de utilitatea marginală în perioada următoare. Și aceasta este că utilitatea marginală ponderată lambda a consumului de astăzi pentru gospodăria J -- dacă aceasta ar fi egală -- ar trebui să fie egală cu utilitatea viitoare a marjei. Ei bine, dacă luați o unitate de resursă astăzi infinit de mică și, în loc să o mâncați, o investiți, ceea ce veți obține mâine ar fi derivatul din funcția de producție a investiției respective. În plus, primești copacul înapoi, acea unitate înapoi. Și acel flux de rentabilitate va fi evaluat la utilitatea marginală a bogăției, care este derivata acestei funcții de valoare la averea de mâine . Deci, din nou, luăm doar un derivat al acestui termen din partea dreaptă. Întrebări? Deci este scris ca o inegalitate slabă. Ar putea fi mai mic de 0. Dacă este mai mic de 0, să luăm utilitatea marjei a consumului de astăzi, care este minus, iar în partea stângă, să o punem în partea dreaptă. Și asta ar spune, utilitatea marjei ponderate a consumului de astăzi este strict mai mare decât utilitatea marjei pe care ați obține-o mâine. Așa că vor da un colț. Ei ar dori, de fapt, ca nivelul capitalului să devină negativ, pentru că sunt disperați să mănânce astăzi. Rentabilitatea marginală a utilității astăzi este mai mare decât va fi în perioada următoare. Dar, desigur, nu le permitem să devină negative, de aici și inegalitatea. Pentru a vă aminti în alte contexte, scriem întregul program lagrangian. Punem un multiplicator Lagrange suplimentar acestor constrângeri de non-negativitate . Atunci toată chestia asta ar fi la egalitate. Dar ar avea și multiplicatorul Lagrange potențial pozitiv. Oricum, concluzia este că nu toate activitățile trebuie finanțate. S- ar putea să doriți de fapt să le definanțați și să extrageți din ele resurse care nu există. Nu poți face asta. Deci le setați egale cu 0. Alții sunt finanțați la un nivel pozitiv. Ne vom concentra foarte mult pe acest set de activități asupra gospodăriilor pentru care acesta este egal cu 0. Și acestea sunt proiecte finanțate. OK, deci se pare că aceasta este o economie complet închisă. Dar, așa cum am spus, aceste tehnici se generalizează. Deci ne putem gândi la un sat ca la o mică economie deschisă. Și poate că ei pot merge la o bancă din afara și să împrumute bani, caz în care ar trebui să schimbăm variabila de avere pentru a scădea din principalul și dobânda care urmează să fie scadente astăzi, dar să adăugăm datoria pe care o intră astăzi. Asta se va datora în perioada următoare. Nimic nu se schimba. Aceste condiții de primă comandă nu se schimbă. Oh, e bine pentru ei în ceea ce privește netezirea. Dacă averea satului este scăzută, satul în ansamblu ar putea dori să se împrumute. Asta e bine. Deci soluția cantitativă se poate schimba, dar caracterizarea noastră în ceea ce privește aceste condiții de ordinul întâi nu se va schimba. Deci nu trebuie să presupunem o economie închisă. În regulă. Deci, ce naiba este asta? Ei bine, acest mu este utilitatea marginală ponderată lambda. Am înlocuit asta în partea stângă a celei de-a doua expresii, setați-o egal cu 0. Și apoi, aveți doi termeni. Împărțind prin aceasta, ai seta totul egal cu 1. Deci, este de fapt mai ușor să te uiți la algebră decât să o spui în cuvinte. Luăm mu aici și împărțim acest termen la mu, ceea ce îl face egal cu unitatea, iar al doilea termen la mu, care este ceea ce este afișat aici. Și apoi, restul este algebră, deși este revelator că putem lua acest operator de așteptare în afara întregii expresii, că aceste returnări sunt aleatorii. Nu sunt sigur că am subliniat suficient asta. Păreau constante, pentru că ai doar nivelul de capital. Dar rentabilitatea unei unități de capital este aleatorie. Unde a început să se întâmple asta? Ar fi trebuit să spun asta chiar aici când am avut acel operator de așteptare. Deci, oricum, aduceți operatorul de așteptare în fața tuturor. Și apoi, adoptați o notație foarte criptică, M-- de fapt, M prim-- pentru acest termen, care este în esență multiplicatorul Lagrange actualizat următoarea perioadă împărțit la multiplicatorul Lagrange de astăzi. Deci, acesta este un factor de reducere. Numiți-o M prim, iar acest R, capital R, este rentabilitatea totală a proiectului în curs de desfășurare, activitatea R condusă de gospodăria J. Rentabilitatea-- primiți pomul înapoi, plus veți primi fructele. Și acesta este un prim aici. Este randamentul marginal, evident. Pentru că atunci când ne-am uitat la condiția de prim ordin, am variat nivelul capitalului. Deci am luat o derivată în funcția de producție. Deci aceasta este doar notație. Dar este o notație foarte convenabilă. Deci, înseamnă că pentru toate activitățile R desfășurate de gospodăriile J, acest produs, acest produs așteptat, este egal cu 1. În plus, uitându-ne la acel produs așteptat, există un rezultat în statistici pe care nu l-am inclus în prelegerea despre incertitudine. Dar este destul de ușor de afirmat, adică așteptarea a două variabile aleatoare este egală cu produsul așteptărilor ajustate de covarianța celor două variabile. Dacă covarianța este 0, atunci aceste variabile individuale sunt independente. Și este doar produsul așteptărilor. Dar covarianța este o modalitate ușoară de a se ajusta dacă nu sunt independente. Așa că acum, pur și simplu înlocuim acea formulă din diapozitivul anterior, care avea această expresie în stânga. Acum înlocuim în expresia din dreapta și manipulăm prin împărțirea prin această așteptare a lui M prim. Și obținem acest obiect aici. Deci, randamentul așteptat al activității pe care o desfășoară de către gospodăria J -- randamentul așteptat în perioada următoare -- are o interceptare într-un fel de termen al produsului. Și sunt pe cale să vă dau o interpretare a ceea ce sunt acestea. Și în unele privințe, această versiune beta va fi un coeficient de regresie. Și lambda va fi o măsură a riscului social. În special, în cele din urmă, dacă ne imaginăm că acele funcții de producție sunt liniare, atunci randamentul activității pe care I o conduce de către gospodăria J este liniară în capital. Reveniri constante la scară. Totuși, așa cum am încercat să spun, acest return-- acest mic lucru r-- este o variabilă aleatorie. Oricum, randamentul marginal este acel mic r. Deci, de asemenea, este rentabilitatea medie, de altfel. Și putem vorbi despre rata de creștere a rentabilității egală cu 1 plus rata netă de rentabilitate ca o definiție a capitalului R. Doar ca să vă simțiți puțin mai confortabil, dacă avem o rentabilitate constantă la scară, funcția de producție modelând în cele din urmă alte inputuri cum ar fi forța de muncă și materialele și așa mai departe, dacă optimizați asta și puneți intrările optimizate înapoi în funcție, veți obține această funcție derivată, care este liniară în stocul de capital. Deci de acolo vine. Dar nu ți-am dat acea algebră. În al doilea rând, cum rămâne cu preferințele? Să lăsăm funcția valoare să fie pătratică. Deci le-ai mai văzut pe astea. Steaua W este un punct de fericire. Și mai puțin decât stea W, astfel încât utilitatea marginală a bogăției este întotdeauna strict pozitivă. Deci, dacă ne întoarcem la tipul ăsta de aici și începem să înlocuim ceea ce am presupus despre funcția de producție și funcția de utilitate, atunci vom obține de fapt o expresie care spune: rentabilitatea medie sau așteptată a activităților gospodăriei J, mai puțin lipsa riscurilor. rata este egală cu beta J pentru gospodăria J ori randamentul așteptat în întregul sat minus rata fără risc. De fapt, puteți pune acest R prim F, rata fără risc, în partea dreaptă. Deci asta ar fi constanta. Deci este constant plus theta ori tipul ăsta. Și permiteți-mi să definesc puțin acești termeni. R prim J nu mai are un I pe el, deoarece este randamentul ponderat pentru toate activitățile desfășurate de gospodăria J. De asemenea, randamentul pentru întregul sat-- piață, dacă doriți-- M, este rentabilitatea medie ponderată peste toate activitățile și toate gospodăriile. Deci, luați capitalizarea activității pe care o desfășuresc de către gospodăria J, uitați-vă la randamentul acesteia ca activitate de la egal la egal pe care o desfășoară de către gospodăria J, însumați pentru gospodăria toate activitățile I, suma tuturor gospodăriilor J, obțineți un total rentabilitate asupra tuturor activităților din toate gospodăriile. Și pentru a obține o rată de rentabilitate, împărțiți la nivelul de capitalizare. Iar nivelul total de capitalizare este doar suma capitalurilor pentru toate activitățile și proiectele. Și ce este beta asta? Această versiune beta este doar o covarianță împărțită la o varianță. După cum am spus, va fi un coeficient de regresie. Dacă sunteți obișnuit cu cele mai mici pătrate obișnuite, știți că un coeficient de regresie este x prim x invers x prim y. Deci, x trebuie să fie la numitor aici, ceea ce înseamnă că rulăm pe partea dreaptă, randamentul total al satului din piață. Și în partea stângă, variabila dependentă va fi randamentul gospodăriei J. Deci vom regresa randamentul gospodăriei J pe toate perioadele eșantionului pe randamentul agregat la nivel de sat și vom obține o regresie. coeficient. Și asta va fi beta J. Și asta va surprinde cât de mult covariază activitățile conduse de gospodăria J cu ceea ce face satul în ansamblu. Acum, așa cum cred că ți-am explicat data trecută, aș putea să merg de aici în aici. Și totul ar arăta ca un fel de revendicare. Du-te să vezi ziarul. Dacă nu citești ziarul, rămâne misterios. Ai un nivel suplimentar de abstractizare. Nu crezi rezultatele. Deci am scris de fapt în algebră. Nu am de gând să trec prin asta astăzi, pentru că nu este altceva decât algebră. Dar este cum să luăm acele două ipoteze despre utilitatea pătratică și funcțiile de producție și să manipulăm de fapt ecuațiile pe care le aveam deja, înlocuind aceste expresii particulare și obținând, în partea de jos, expresia care corespunde acesteia, OK? Dar voi sări peste asta. Deci, din nou, mecanic, luați randamentul gospodăriei J în anul T. Regresați-l pe constantă și pe seria temporală a randamentului pieței. Și acesta este de fapt un prim aici. Întâmpinăm probleme la editarea acestor fișiere latex, cred. Deci acesta este un prim. Deci avem prime. Asta ar putea fi totul astăzi, astăzi, sau ar putea fi următoarea perioadă, următoarea perioadă. Doar fii consecvent în privința asta. Deci, randamentul gospodăriei J în ziua T a regresat la nivelul satului la datele T, trecând peste tot T. Deci eșantionul ar putea-- vă arăt într-un minut-- ceva de genul 10 ani de date, un pic Mai mult. În plus, un epsilon este termenul de eroare. După ce rulați această regresie folosind seria temporală pentru fiecare gospodărie, una câte una și după ce ați estimat aceste J-uri beta, rulăm acum următoarea regresie, care este o regresie în întregime transversală. Calculăm pentru fiecare gospodărie rentabilitatea medie a întregului eșantion, care este un proxy pentru randamentul așteptat al gospodăriei, datele analoge. Și regresăm că pentru fiecare gospodărie J pe beta-ul său J așa cum este derivat în prima ecuație - deci 1. Deci, economia aici este, rentabilitatea proiectului condus de gospodăria J, randamentul așteptat, ar trebui să fie egal, să zicem aproximativ, rata fara risc. Dar are o primă de risc - prima dată când o folosesc acum cu notația. Iar prima de risc are de-a face cu comutarea activității gospodăriei J cu agregatul satului. Așa că am vorbit despre diversificare la începutul orei. Și ideea aici este că, dacă lucrurile pe care le face gospodăria J sunt foarte corelate cu randamentul a ceea ce fac alți oameni , atunci gospodăria J nu merită prea mult. Gospodăria J nu diversifică riscul la nivel de sat. Deci, pentru a justifica setul de activități pe care le face gospodăria J , trebuie să creștem rata de rentabilitate așteptată. Într-un anumit sens, folosim cuvântul primă de risc, ceea ce înseamnă că activitățile gospodăriei J sunt destul de riscante. De ce? Pentru că sunt corelate cu media satului. Deci diversificarea nu este... și trebuie să compensăm această lipsă de diversificare. Opusul este mai revelator, poate, și anume, dacă această corelație este scăzută sau chiar 0, este un gard viu minunat. Chiar dacă nu multe gospodării fac acele lucruri, dacă gospodăria J le face și reușește să producă un flux de retur, care nu este atât de corelat cu fluxurile de retur ale celorlalte gospodării, este grozav, caz în care, nu trebuie să facem au o primă de risc mare. Pentru că, de fapt, reduce riscul. Deci asta este economia. Totul este, de asemenea, în întregime aici în ceea ce privește ecuațiile. În regulă. PUBLIC: Îmi pare rău. Am o întrebare despre un slide anterior. ROBERT TOWNSEND: Da? PUBLIC: Deci este mai degrabă chestii de econometrie, pentru că cred că ar trebui să existe o eroare de estimare aici, pentru că beta este estimată. Și la pasul 2, doar regresezi. Revenirea regresivă a unei beta estimate, nu? Deci doar regresezi niște date adevărate sau niște date estimative? Și cred că lambda de aici va avea o rată de eroare. ROBERT TOWNSEND: Ei bine, sunt două lucruri pentru care să te adaptezi. Unu, acesta este un coeficient de regresie. Deci se măsoară cu eroare. Are o eroare standard. Și ajustăm versiunea beta pe care o folosim pentru a permite această incertitudine. Asta face parte din ceea ce întrebi. Despre asta întrebi? PUBLIC: Da, probabil. Dar da, OK. OK, da. ROBERT TOWNSEND: Celălalt lucru este că aici regresăm un randament J individual la media satului. Deci, trebuie să vă faceți griji cu privire la regresarea variabilelor dependente din stânga cu media lor în dreapta. Și asta tinde să polarească această versiune beta către 1. Aceasta este o altă problemă econometrică, cu excepția faptului că aici, suntem de fapt interesați de dispersia între diferitele beta. Deci suntem OK. PUBLIC: OK. ROBERT TOWNSEND: Și acesta este Fama, francez, pe care bănuiesc că îl cunoști. PUBLIC: Da, știu asta, da. ROBERT TOWNSEND: Da. Așa că facem doar ceea ce au făcut ei cu acțiunile din New York -- o facem aici, în satele thailandeze, bine? Am început sondajul nostru în 1998 cu o bază mare. Îl actualizăm în fiecare lună după aceea. Acestea fiind spuse, la momentul în care am scris lucrarea, sondajul era încă în desfășurare, deși nici atunci, lunile din urmă nu erau gata. Așa că am ajuns să folosim date lunare din luna 5 până în luna 160 a sondajului. Celălalt lucru care induce în eroare-- nu mai este în curs. Proiectul s-a încheiat în urmă cu aproximativ 18 luni. Dar am ajuns să avem aproape 20 de ani de date lunare. Deci este un depozit vast de proiecte potențiale care pot fi realizate cu el. Și mă bucur să vă spun mai multe. Dar astăzi, vreau să mă concentrez pe această lucrare. Deci am inclus doar gospodăriile care au fost efectiv în sat pe toată perioada. Uneori, gospodării întregi au luat mize și pleacă. I-am exclus. De asemenea, ne uităm doar la gospodăriile cu activități de producție. Este inclusă ferma, dar și pește, creveți, animale, comerț și artizanat. Dar nu doar veniturile salariale, de ce? Pentru că, cu veniturile salariale, ei nu produc nimic. Ei câștigă ceva lucrând pentru alții. Deci nu sunt antreprenori. Deci nu le-am inclus. Și există rețele extinse de familie în aceste sate. Și voi reveni la asta puțin mai târziu, spre final. Deci, doar pentru a vă oferi o impresie despre date, avem venit net, ceea ce înseamnă venit din întreprinderea casnică. Este diferența dintre veniturile și costurile tuturor intrărilor. Venitul se realizează în momentul vânzării, sau dacă este o recoltă, ar putea fi mâncat. Ar putea fi oferit ca un cadou de la alții în orice punct de vedere. Le adunăm pe toate. Veniturile provin chiar din închirierea activelor. Includem asta. Costurile sunt toate inputurile utilizate în producție, fie că sunt achiziționate în numerar sau în natură, cu credit sau cadouri. Le numărăm pe toate. Le punem o evaluare dacă nu este achiziționată pe piață. Deci luăm venituri minus costurile, includem amortizarea... asta a apărut mai devreme. Scădeți-l. Și obținem un venit net. Și aceste active despre care vorbim... avem active agricole, de afaceri, animale. Avem, de asemenea, terenuri și bunuri casnice. Activele agricole, ca să vă dau un exemplu, includ tractoare de mers -- vă amintiți, în prelegerea de producție, v-am arătat o poză cu acel tip care se plimba cu tractorul -- sau tractoare cu patru roți mai mari, aeratoare pentru iazuri, mașini pentru puneți semințe în pământ, mașini precum aspersoare etc. Deci ești în sat acum. Vă puteți imagina că trăiți acolo, cred. Acesta este nivelul de detaliu pe care îl avem. Am pus bunuri gospodărești. Aceasta este o decizie, deoarece unele dintre lucrurile care arată ca un bun durabil ajung să fie folosite în agricultură, cum ar fi un camion. Ei îl folosesc. Deci, mai degrabă decât... dar am făcut verificări de robustețe. Dar aici, le includem pe toate, bine? Așa că lasă-mă să sar aici. Dacă ne uităm la aceste date, acesta este randamentul activelor, rentabilitatea așteptată a gospodăriei J. Fiecare J corespunde unui punct aici. Și este doar rentabilitatea medie pentru gospodăria J. Pe axa y și pe beta, coeficientul de regresie pe media satului este pe axa x. Deci, puteți vedea că gospodăriile care au randamente mai mari sunt gospodăriile care au beta mai mari pentru trei dintre cele patru, potențial pentru toate patru, deși Buriram nu este cel mai bun exemplu. Și le-am arătat această poză unor băieți care lucrează în finanțe cu New York Stock Exchange sau Swedish Data. Și ei văd acest grad de corelare. Și sunt ca, wow, asta este cu adevărat uimitor. Deci teoria merge destul de bine. Și aceasta este regresia. Nu prea adaugă mai mult. Aceasta este regresia de la acel pas 1 cu corespunzătoare-- scuze, pasul 2, este, cu beta corespunzătoare. Și nu este semnificativ în Buriram, dar este în celelalte trei provincii. Nu sunt sigur dacă ți-am arătat această hartă. Nu cred că am făcut-o. Chachoengsao și Lopburi sunt relativ aproape de Bangkok. Și Buriram și Srisaket sunt în regiunile agrare din nord-est. Deci tipuri foarte diferite de mostre. Bine, deci să vorbim despre riscul idiosincratic. Rentabilitatea gospodăriei J este determinată de beta J despre care am tot vorbit. X este pentru a face argumentul mai general. Deci coeficientul de regresie înmulțit cu obiectul și apoi un termen de eroare. Deci, dacă luați varianța ambelor părți făcând o descompunere a varianței, varianța randamentului este varianța explicată de variabila dependentă cu coeficientul său plus varianța termenului de eroare. Deci, când vorbim despre riscul idiosincratic, vorbim aici despre termenul de eroare, spre deosebire de cât de mult din variație este determinată de agregatul satului. Și așa vă puteți imagina luând acest termen de variație și împărțindu-l prin ambele părți. Și apoi, veți avea un like, 100% este egal cu contribuția randamentului satului plus contribuția variației idiosincratice la total. Deci asta nu este teorie. Acesta este o modalitate de a cuantifica cât de mult riscul mediu agregat al satului există și cât de mult risc idiosincratic există în rentabilitatea unui individ J. Acum, următorul lucru -- înapoi la regresie -- după cum am spus, în linia de bază, rulăm rentabilitatea medie a gospodăriei J pe o constantă plus coeficientul beta J înmulțit cu beta J. Și acum, facem ceva in plus. Adăugăm în sigma J, unde sigma J aici este varianța acestui termen epsilon. Cât de mult se mișcă... oh, e chiar aici, cu excepția faptului că nu l-am numit sigma J aici. Varianța epsilonului J este sigma J. Introduceți- o în această regresie transversală ca o variabilă suplimentară din partea dreaptă. Și obțineți un coeficient pe el. Deci, acum, putem face un calcul similar. Putem lua prima de risc, care este suma atât a randamentului peste rata fără risc care se datorează rentabilității agregate, cât și a riscului idiosincratic. Și astfel putem descompune riscul agregat ca proporție din total și, la fel, riscul idiosincratic ca proporție din total. Întrebare? Făcând asta, rezumăm rezultatele -- contribuția riscului idiosincratic la riscul total și contribuția riscului idiosincratic la prima de risc. Contribuția riscului idiosincratic la varianța totală este uriașă. Rândul ăsta care trece prin sate și uitându-se la quartile, inclusiv mediana, ai 98%, 97%, 94% din el. 65% din risc provine din componenta idiosincratică, provenind de la acest tip. Lasă-mă să dau înapoi. Venind de la acest tip. Al doilea rând al acestui tabel reprezintă o contribuție la prima de risc a riscului idiosincratic. Și este destul de mic. Două lucruri de remarcat -- este aproape întotdeauna mai mică decât cantitatea. Deci și prima de risc aici este mică. Aici, este 21%, ceea ce nu este banal. Sau chiar aici, 45%. Dar 45% este tot mai puțin decât 99%. Deci, contribuția la prima de risc în ceea ce privește randamentele compensatorii necesare gospodăriei pentru a utiliza acele tehnologii este întotdeauna -- contribuția la riscul total este întotdeauna mai mare decât prima de risc. Cu excepția faptului că Buriram se dă peste cap aici. Dar, după cum ați văzut, Buriram strica în alte moduri. Și apoi, facem o verificare a robusteței. Întrebare? OK, revenim la economie. Și în satele medievale împrăștiate în jur, întoarceri aleatorii. Ar trebui să se diversifice? Fac ei activități diferite, etc.? Ei bine, asta depinde de nivelul de risc. Și se dovedește că există o mulțime de riscuri, dar multe sunt specifice parcelei sau specifice activității. Cea mai mare parte este idiosincratică și nu agregată. Nu este adevărat că randamentele se schimbă mult în toate aceste activități. Deci este un loc foarte riscant , ca în India. Dar există o mulțime de posibilități de diversificare prin desfășurarea de activități multiple, etc. Așa că ne-am întors la o versiune a ceea ce am făcut în satele medievale, nu? Cât de mult au deținut diferite parcele? Aici, ne întrebăm, cât de mult dețin diferite activități și ce se poate realiza făcând asta? Și mai mult, din moment ce este idiosincratic, poți spera că s-ar putea obține... prima de risc pentru lucrurile idiosincratice ar putea deveni mică. Oricum, toate acestea provin din datele de producție. Să ne uităm la datele de consum și, în special, la cadouri. Deci, acum, trecem de la satele medievale, ca să spunem așa, în ceea ce privește parcelele și producția, în India în ceea ce privește netezirea ex-post a consumului. Cadourile și transferurile sunt partea ex-post. Este cât de mult și-ar da bani unul altuia pornind de la -- de fapt își dau bani unul altuia -- pornind de la randamentele activităților lor de producție. Deci, dacă te uiți înapoi aici din nou, ai vedea acești epsiloni. Deci asta ar putea fi mare. Acest lucru ar putea fi scăzut. Dacă varianța este mare, înseamnă că randamentele sunt mutate. Ce se întâmplă când este cu adevărat mare? Apoi, această gospodărie a avut noroc. A avut un randament mare. Doar norocos. Ce face? Oferă lucruri. Sau o altă versiune... au ghinion. Epsilonul este scăzut. Ce fac ei? Oamenii le fac cadouri. Ei bine, de fapt nu ți-am arătat rezultatul. Dar exact asta se întâmplă în date. Deci, dacă regresezi acele șocuri, acele șocuri idiosincratice din partea dreaptă în cadouri și împrumuturi nete, etc., le poți vedea pe ambele. Există un impact final asupra consumului, da, dar este mic în raport cu modul în care atenuează riscul. Și anume, când șocul este mare, ei dau lucruri și le împrumută. Și invers, când șocul este scăzut, ei introduc aceste lucruri. Depinde de semn. Acesta este fluxul net de cadou atunci când șocul este mare. Este pozitiv. Este semnificativ statistic. Puteți adăuga atât cadouri, cât și împrumuturi și împrumuturi și puteți obține un coeficient mai mare aici. Este 40. Deci 40 în raport cu impactul asupra consumului, care este 4. Cu alte cuvinte, pentru fiecare unitate de șoc idiosincratic, aproximativ 10% din aceasta se îndreaptă spre consum, ceea ce nu ar trebui. Încalcă teoria partajării riscurilor. Însă 90% din ea este adunată prin acest mecanism de oferire de cadouri din sat. Întrebări? În economie, numim asta pistolul fumegând. Teoretizezi mult. Crezi că știi ce sa întâmplat. Dar care sunt dovezile? Ei bine, s-au netezit foarte mult. Trebuie să fie cadourile. OK bine. Daca tu crezi. Ei bine, aici sunt dovezile. Ei chiar o fac. Și nu numai atât, ei ne spun deschis că o fac. Sunt foarte conștienți că se ajută unul pe altul. Cred că s-ar putea să fi văzut videoclipul până acum... filmul meu, ca să spun așa. Dacă nu, aruncați o privire. Pentru că descrie... veți vedea de fapt decorul acestor sate thailandeze și cum am adunat datele și așa mai departe. Michael plănuiește să arate asta la un moment dat. Dar este disponibil. Este un film de 32 de minute. Nu este atât de o povară. Și vei vedea cum îmi petrec 20 de ani din viața mea. OK, așa că am vorbit despre asta. Acum, să revenim la șocurile de sănătate. Nu, nu este COVID. Dar este o boală trăită de gospodărie. Și nu este acoperit de asigurare. Și cheltuielile cresc. Deci acest lucru este normalizat, astfel încât evenimentul să se întâmple aici. Și cheltuielile pentru sănătate sunt mari și alte lucruri de genul, spun că sunt bolnavi. Ne raportează simptomele. Măsurăm și asta. Deci suntem aproape siguri că am reușit episodul și cetera. Și zilele de boală cresc și stă treaz o vreme, înainte de a se întoarce din nou. BINE. Și ce se întâmplă? Vin cadourile. Din nou, centrat în jurul episodului, evenimentului. Imediat ce evenimentul are loc, este de fapt minus 1. Imediat ce evenimentul are loc, cadourile sunt pozitive și statistic diferite de cele pentru gospodăriile care nu au suferit acele șocuri de sănătate. Aici, comparăm gospodăriile placebo, dacă doriți, ceea ce este o metaforă periculoasă, având în vedere partea de boală a acesteia și COVID. Luăm gospodăriile în perechi din punct de vedere conceptual -- un set a suferit aceste șocuri de sănătate, și altele care nu, și analizează diferența dintre cadourile pe care le primesc. Deci, dacă sunt bolnavi, este mult mai probabil să primească cadouri decât ceilalți. Aceasta este aceeași setare cu ceea ce v-am arătat în ratele de rentabilitate, cu excepția faptului că am schimbat subiectul de la șocuri la producție la șocuri de boală. Acum, de fapt înrudiți, ei încă produc sau încearcă. Și faptul că și-au dublat, să zicem, cheltuielile cu sănătatea este o mare problemă pentru ei. Pentru că au doar atâta lichiditate. Și ar trebui să cumpere inputuri și așa mai departe pentru a-și finanța agricultura și așa mai departe. Deci, acesta este un șoc de lichiditate. Nu este doar un șoc pentru sănătate. De fapt, uneori, este o persoană în vârstă din gospodărie care nici măcar nu contribuie la producție. Deci, ne uităm la impactul economic al cuiva care ia bani din bugetul său, în esență. OK, există diferite tipuri de rețele în aceste sate. Aceasta este rețeaua de rudenie, cine este rudă cu cine. Aceasta este rețeaua financiară în ceea ce privește oferirea de cadouri unul altuia. Aceasta este rețeaua de vânzări, căruia îi vând în sat. Și de la cine angajează. Deci, modul în care aceste imagini sunt produse cu software-ul, aproximativ vorbind, gospodăriile din mijloc sunt conectate la multe alte gospodării. Gospodăriile de la margine nu au atât de multe conexiuni, în funcție de variabilă. Și rețeaua financiară de cadouri este diferită de rețeaua de vânzări și producție. Și o să vă arăt ce se întâmplă din cauza asta. Nu am un diapozitiv care să vă arăt asta, dar dacă fac parte din această rețea de cadouri măsurată în funcție de câte ori au primit cadouri înainte de a se produce șocul, atunci cea mai mare parte a impactului șocului este acoperită de cadourile primite. Dar ce avem noi în SUA? Aceasta este o problemă. O gospodărie se îmbolnăvește. Guvernul va putea să-i ajute? Avem aceste programe de protecție a plăților PPP și așa mai departe. Rudele ajută? Probabil asa. Nu știm în ce măsură. Nu se măsoară. Tindem să credem că gospodăriile sunt independente. Sunt vulnerabili. În special, gospodăriile care conduc afaceri sunt supuse unui șoc de lichiditate. Și, în principal, nu au vânzări cu COVID. Sau angajații lor nu pot lucra. Deci nu generează venituri. Ei bine, dacă ar fi acoperit cu cadouri, așa cum este pentru unii oameni din Thailanda, atunci aceștia își îndepărtează riscul. Excelent sistem. Dacă nu sunt, există și alte consecințe. Deci, în special, ne putem uita la cine este conectat la cine în ceea ce privește rețeaua. Gospodăriile care suferă șocuri și vindeau altor gospodării -- vânzările lor scad. Este puțin contraintuitiv, pentru că ai crede că ar vrea banii din vânzări. Dar problema este că au trebuit să reducă intrările. Au trebuit să reducă producția. Și astfel au mai puține venituri ca urmare. Vânzările au scăzut. Stocurile au crescut. Ei bine, ar trebui să... lasă-mă să revin și să clarific. Acestea sunt gospodării legate de gospodăria care a suferit un șoc. Tipii ăștia vindeau... Am spus greșit. Îmi pare rău. Acești tipi vindeau venituri gospodăriei care a avut șoc. Acum, vând mai puțin. La fel, pentru că vând mai puțin, acumulează stocuri. Și păstrează inventarul mai mult timp. Acesta este raportul de rotație a stocurilor. Aceasta este o măsură de-- Mă duc la [? lega it--?] Este o măsură a ineficienței. Este, de asemenea, negativ cu un efect advers. Facem asta pentru toate șocuri și o facem pentru șocuri mari. Așadar, acum vedem conexiunea COVID, adică o gospodărie suferă cheltuieli asociate cu boala, chiar dacă nu este un membru care lucrează. Cum acoperă aceste cheltuieli? Ei încearcă să reducă. Au redus cheltuielile. În aceste economii sate, afacerile sunt conectate. Ei cumpără și vând intrări unul de la celălalt și vând rezultate. Deci, dacă trebuie să reducă și nu au veniturile pe care le aveau înainte, oamenii care cumpăraseră le vindeau nu mai au vânzările. La fel cum o afacere este conectată la alta, toate merg în lanțul de aprovizionare, pentru că sunt conectate. La final am avut o prelegere despre interconexiunile dintre gospodării. L-am făcut pe Leontief. Am făcut matricea de intrare și ieșire. Ți-am arătat Fukujima și Shima și efectul cutremurului de acolo. Și toate acestea erau lanțuri de aprovizionare. Un sector este conectat la altul. O firmă este conectată la alta. Aceste gospodării thailandeze sunt conectate la alta. Și ideea acestui lucru -- cred că nu am spus asta -- este, totuși, cu cât sunt mai aproape de gospodăria afectată negativ, cu atât suferă mai mult. Deci crezi că rețelele sunt lucruri bune. Rețelele sunt un lucru bun când vine vorba de oferirea de cadouri financiare. Dar dacă oferirea de cadouri nu acoperă șocul advers, de fapt obținem o amplificare în această economie care se manifestă în termeni de salarii pierdute și producție mai mică și vânzări mai puține. Și, în sfârșit, această distincție, pe care am insistat astăzi, despre șocurile agregate și idiosincratice -- merge la una dintre zone, Chachoengsao, unde au iazuri cu pești, în special iazuri pentru creveți. Și este destul de poluat. Și nu aveau agricultura verde, ca să spunem așa. Și UE a interzis creveții. Apropo, dacă mergi la Walmart... spui, sate? Cui îi pasă? Oricum, ei produc creveții pe care îi cumpărați din Walmart. Dar UE a interzis creveții, pentru că se spune că nu era curat, ceea ce nu era. Ideea este că majoritatea, dar nu toate gospodăriile, fac acele iazuri cu creveți. Iar interdicția este ca un șoc total. Așadar, putem compara șocul agregat, care reprezintă majoritatea gospodăriilor, cu șocurile de boală idiosincratică . Și puteți vedea că, deși cadourile cresc-- Ți-am arătat deja că-- pentru șocurile idiosincratice, inclusiv în acest sat, nu există o imagine atât de clară când vine vorba de șocul cu creveți. Pentru că este un șoc total, nu există multe modalități-- scuzați-- de a realoca acest risc. Și acesta este declinul asociat al ocupării forței de muncă, care este mai mare sub șocul agregat. OK, întrebări? BINE. Asta am pentru azi. Și vom continua joi. Vă mulțumesc că ați venit astăzi. Vorbim curand.