Network Science e Economia

Estou trabalhando com redes complexas (complex network approach) em Economia há algum tempo e às vezes me deparo com perguntas como: mas isso é heterodoxia? Há algum autor relevante trabalhando com essa abordagem quantitativa? Essa área de pesquisa é "quente"? Etc. e etc. ..
Não é heterodoxia, pois as ferramentas da network science - que incluem teoria dos jogos, teoria dos grafos, mecânica estatística e econometria - já é utilizada amplamente por físicos, cientistas de dados, matemáticos, biólogos, engenheiros e outros profissionais há bastante tempo.
No exterior já há alguns autores bastante conhecidos com artigos solidamente embasados e elevados fatores de impacto.
Há físicos como os celebrados Cesar Hidalgo (chileno) e Albert-Lászlo Barabási (húngaro).
E entre os economistas, podemos citar o Daron Acemoglu e o Matthew Jackson (um dos mais profícuos pesquisadores desse linha de investigação).
Alguns links para materiais didáticos, artigos, blogs e artigos de revista desses e de outros autores podem ajudar a entender melhor a importância crescente do uso das ferramentas da network science em Economia.

Artigos e material didático do Daron Acemoglu:

Networks and the Macroeconomy: An Empirical Exploration
Systemic Risk and Stability in Financial Networks
Networks: Propagation of Shocks over EconomicNetworks
State Capacity and Economic Development:A Network Approach
 Networks: Games over Networks and Peer Effects
Networks and the Macroeconomy: An Empirical Exploration
The Network Origins of Aggregate Fluctuations
Endogenous production networks
Networks, Shocks and Systemic Risk

Artigos do Matthew O. Jackson:

Networks: An Economic Perspective
The Economic Consequences of Social-Network Structure (subscribers only)
Connections in the Modern World: Network-Based Insights
An Overview of Social Networks and Economic Applications
Networks and Economic Behaviour
The Study of Social Networks In Economics
The Economics of Social Networks
A Survey of Models of Network Formation: Stability and Efficiency
Centrality Measures in Networks
A Typology of Social Capital and Associated Network Measures

Livro e Artigos do Albert-Lászlo Barabási:

Network Science (book)
Emergence of Scaling in Random Networks
Statistical Mechanics of Complex Networks
Error and Attack Tolerance of Complex Networks
Topology of Evolving Networks: Local Events and Universality
The Network Takeover
Scale-Free Networks: A Decade and Beyond
Scale-Free Networks
Universal Resilience Patterns in Complex Networks

Blogs

Network Science
Applied Network Science
Neo4j Blog
Network Science - World Bank Blogs
Introdução às Redes Complexas Blog DP6
Blog do Wesley Cota


Outros artigos (em português):

A Economia Mundial Como Rede Complexa (Renan Abrantes da Silva)
Redes Complexas Bipartites para Entender a Riqueza e a Pobreza das Nações (Paulo Gala)
Grafo é Tudo? Indo Além da Topologia das Redes (Isabela Pimentel para o Instituto Brasileiro de Análise de Dados - IBPAD)
A Ciência que Luta Contra as Redes de Corrupção (Vera Batista para o Correio Braziliense)

R, Python ou SAS: qual o melhor para data science?

São os três programas mais usados pelos cientistas de dados.
O R é a grande referência para estatísticos, econometristas e para todos que usem métodos estatísticos.
O Python é mais flexível, ainda que menos "especializado" em recursos estatísticos.
O SAS é útil e poderoso também. Mas padece de um "vício de origem": é pago.
Para uma melhor comparação, veja este artigo.

Economia e Finanças Comportamentais na Folha de São Paulo

Para Richard Thaler, agraciado com o Nobel de Economia de 2017, as pessoas costumam não tomar decisões racionais quando se trata de Finanças ou mesmo em várias outras áreas sob domínio da teoria econômica: escolha de empregos, compra de bens de consumo e serviços, votar em candidatos a cargos políticos etc.
Ainda assim - e mesmo que durante muito tempo a teoria econômica tenha assumido que os indivíduos eram 100% racionais (suposição feita apenas para facilitar as boas previsões e conclusões de seus modelos teórico-matemáticos) - Thaler descobriu que há várias maneiras de fazer com que as pessoas fiquem dispostas a tomarem decisões mais racionais ou mais lógicas. Para isso, Thaler propôs a adoção de nudges (um incentivo, um estímulo, um reforço positivo baseado em sugestões indiretas).
A nudge theory (teoria dos nudges) de Thaler trata das formas pelas quais tais estímulos podem contribuir para melhores decisões coletivas em áreas como a Educação, a Saúde, o Direito.
Suas contribuições ajudaram no desenho de mecanismos institucionais (mechanism design) de políticas públicas de países e organismos multilaterais como Reino Unido,  Estados Unidos, países da OCDE,  ONU,  Banco Mundial etc.
Thaler concedeu uma entrevista para a Folha de São Paulo que vale a pena ser lida por profissionais de economia e também por aqueles que se interessam por psicologia social e melhores práticas institucionais.
Outro artigo interessante para uma introdução ao tema é o de Cass Sustain, advogado e regulador formado em Harvard e co-autor de Richard Thaler no best-seller Nudge: Improving Decisions about Health, Wealth, and Happiness. Esse artigo está, em português, no blog Economia Comportamental.

Economia Euclidiana no Wolfram Mathematica

Sophocles Michaelides escreveu esse livro em grego. Mas ele foi atualizado e traduzido para o inglês.
O livro é ótima referência para quem deseja estudar modelagem macroeconômica no Wolfram Mathematica.
A ideia de Michaelides é que a economia "mainstream" pode ser estudada e utilizada com base nas leis gerais da matemática e em um mínimo de hipóteses fundamentais (tal como Euclides, que praticamente construiu a Geometria moderna na sua obra máxima: "Os Elementos").
Assim, o autor adota 12 proposições principais (postulados ou aximas, para manter a terminologia Euclideana), e demonstra que as redes de troca fechadas podem ser replicadas com base em um conjunto de  sistemas de equações diferenciais lineares não homogêneas, do tipo 2n, de primeira ordem. São elas que simulam os recebimentos e pagamentos dos indivíduos (ou famílias), do comércio, dos bancos e do governo. As redes descritas por Michaelidas estão definidas no espaço vetorial (R2n, t), sendo n é o número de setores ou mercados e países ou moedas, enquanto t é o tempo decorrido.
O estado estacionário, tal como o livro demonstra, apresenta os requisitos fundamentais de  singularidade, estabilidade e controlabilidade.
As receitas e despesas são entendidas como funções de coeficientes de comportamento e parâmetros de política econômica.
As vendas anuais de serviços, produtos e títulos divididos por salários médios, preços e valores geram as horas/homem, os itens de produção e  as unidades de liquidez negociadas.
As quantidades demandadas não coincidem com as quantidades ofertadas disponíveis.
A inflação ou deflação potencial é assumida como sendo  proporcional ao déficit (entendido como sendo o excedente ponderado de bens de mercado).
Finalmente, o autor utiliza códigos do Wolfram Mathematica e faz a  animação digital das variáveis ​​endógenas (com base em dados históricos, projetados ou hipotéticos) sobre as variáveis ​​exógenas.

Macroeconomia e Teoria dos Grafos

Neste site, Geoffrey Wyatt, da Heriot-Watt University (Edimburgo, Escócia), mostra como apresentar um pouco da teoria macroeconômica em grafos direcionados conforme as relações de causalidade previstas na Macroeconomia.
Útil para quem gosta de redes, grafos e de Macro.
O autor também escreveu o livro "Macroeconomic Models in a Causal Framework", que custa cerca de US$ 25,00.

Um blog bacana sobre Análise de Redes Sociais

É o "Mundo Conectado" do Manoel Camilo Netto.

Modelagem macro baseada em agentes

Esta tese do Christian Albrechts merece ser lida por todos aqueles que se interessam sobre aplicações de modelos de agentes nas áreas de Macroeconomia e Economia Monetária.
Sobretudo o capítulo 4, que descreve o modelo fundamental para iniciar os estudos nessa linha de pesquisa.