Cómo responde la gente a eventos raros


Martin Eichenbaum, Miguel Godinho de Matos, Francisco Lima, Sérgio Rebelo, Mathias Trabandt 14 de noviembre de 2020

Una cuestión central en economía es cómo responde la gente al riesgo. La respuesta a esta pregunta tiene implicaciones fundamentales para muchas áreas de la economía. Por ejemplo, una explicación destacada de la prima de la equidad se basa fundamentalmente en que las personas respondan de manera racional a eventos de baja probabilidad (por ejemplo, Rietz 1988, Barro 2006, Nakamura et al. 2013). La forma en que las personas reaccionan a los eventos de baja probabilidad también es un tema importante en la teoría prospectiva (Kahneman y Tversky 2013).

La cuestión de cómo las personas responden al riesgo es, por supuesto, una consideración central en el diseño de la política pública que se ocupa de eventos de baja probabilidad como epidemias, desastres ambientales y terrorismo. ¿Pueden los gobiernos confiar en que la gente tome medidas acordes con los riesgos asociados con esos eventos? Si la respuesta es no, varias políticas gubernamentales podrían justificarse fácilmente por consideraciones paternalistas. Si, por el contrario, la respuesta es afirmativa, la intervención del gobierno aún podría estar justificada, pero la lógica dependería en gran medida de argumentos de tipo externalidad. Presumiblemente, las políticas resultantes se verían muy diferentes a las motivadas principalmente por el paternalismo.

Por construcción, es difícil recopilar una cantidad sustancial de datos sobre eventos raros. Sin embargo, el brote de la epidemia de COVID-19 proporciona un experimento natural para evaluar cómo reaccionan las personas ante eventos de baja probabilidad, como morir por COVID-19.

En un artículo reciente (Eichenbaum et al.2020), estudiamos cómo personas de diferentes edades cambiaron el nivel y la composición de los gastos de consumo en respuesta a cambios a lo largo del tiempo en el riesgo de contraer COVID-19.

Nuestro trabajo empírico se basa en un conjunto de datos administrativos único de Portugal que incluye datos mensuales anonimizados sobre los gastos de los consumidores individuales detallados. La muestra cubre el período de enero de 2018 a mayo de 2020. Los datos incluyen la edad, el nivel de ingresos y el sexo de todas las personas de la muestra, así como la educación y ocupación de un subconjunto de estas personas.

Construimos los gastos de consumo mensuales totales, así como los gastos en bienes y servicios de alto y bajo contacto para cada individuo de la muestra. Las últimas variables se construyen utilizando una clasificación de industrias en industrias de alto y bajo contacto. Las industrias de alto contacto incluyen, por ejemplo, las actividades de servicios de alimentos y bebidas, mientras que las industrias de bajo contacto incluyen, por ejemplo, los servicios legales y contables. También calculamos los gastos individuales en medicamentos farmacéuticos, que utilizamos como un sustituto de la comorbilidad.

El riesgo asociado con COVID-19 depende en gran medida de la edad de la persona. La probabilidad de morir de COVID-19 es baja para los jóvenes y aumenta con la edad para las personas mayores de 50 años, con un aumento particularmente grande para las personas mayores de 70 (por ejemplo, Dowd et al. 2020). Fundamentalmente, las personas pueden reducir la probabilidad de infectarse al reducir los gastos en bienes y servicios que requieren contacto social (por ejemplo, eventos deportivos y comidas en restaurantes).

En general, las personas pueden reducir el consumo en respuesta a la epidemia por dos razones: (1) han perdido su trabajo o están preocupadas por perder su trabajo debido a la recesión asociada con COVID-19; o (2) quieren reducir el riesgo de infección. Para aislar el segundo canal, enfocamos nuestro análisis en los servidores públicos. Es probable que sus ingresos no se hayan visto relativamente afectados por la crisis y, por lo tanto, su comportamiento de consumo debería reflejar principalmente la influencia del riesgo de infección.

Nuestro análisis econométrico indica que, al controlar varios factores, incluidas las tendencias previas, los efectos estacionales y los efectos fijos específicos de la persona, las personas mayores reducen sus gastos totales de consumo en mucho más que las personas más jóvenes durante los meses epidémicos de nuestra muestra. Este efecto no lineal por edad sobre el gasto de los consumidores refleja la dependencia no lineal de las tasas de letalidad de la edad.

El gobierno portugués implementó varias medidas de contención entre el 18 de marzo y el 18 de mayo de 2020. Una pregunta natural es si estas medidas explican la sensibilidad diferencial de los gastos de consumo por edad. La respuesta sería afirmativa si esas medidas afectan a los bienes de consumo consumidos predominantemente por personas mayores. Para probar esto, estudiamos el consumo de productos de alto contacto durante la pandemia. Imagínese que la contención fuera el único impulsor del cambio en los gastos de consumo de productos de alto contacto durante los meses de la epidemia. Entonces, el porcentaje de disminución de esos gastos debería ser el mismo para personas de diferentes edades. Sin embargo, si encontramos que las personas mayores reducen su consumo de productos de alto contacto en más que los individuos más jóvenes, inferiríamos que la dependencia de la edad en los patrones de consumo fue impulsada principalmente por el riesgo de infección.

Nuestro análisis indica que las cohortes de mayor edad recortaron sus gastos en bienes y servicios de alto contacto, de hecho, mucho más que las cohortes más jóvenes en todos los meses de la epidemia (ver Figura 1). Por ejemplo, cuando las infecciones alcanzaron su punto máximo en abril, los consumidores de setenta años redujeron sus gastos en productos de alto contacto en un 61,8%, pero solo en un 28,4% en productos de bajo contacto. Los recortes correspondientes en los gastos de las personas menores de 49 años son del 26,0% y el 19,2%, respectivamente. Por lo tanto, las cohortes de mayor edad redujeron sus gastos en bienes de alto contacto de manera mucho más agresiva que las cohortes más jóvenes en todos los meses de la epidemia. Estos recortes son particularmente pronunciados en abril.

Figura 1 Cambios en los gastos de los servidores públicos durante la epidemia en relación con un contrafactual sin COVID-19

a) Bienes y servicios de alto contacto

b) Bienes y servicios de bajo contacto

Nuestros resultados empíricos clave son resistentes a una variedad de controles de solidez. Estas verificaciones incluyen controlar los sustitutos de la comorbilidad (afecciones de salud preexistentes que aumentan la probabilidad de morir por COVID-19), permitir los efectos estacionales y las tendencias de ingresos específicos de la cohorte de edad, y usar nuestro enfoque empírico para estudiar el comportamiento de los jubilados. , otro grupo cuyos ingresos probablemente se hayan mantenido relativamente estables durante la epidemia.

Comparamos nuestros resultados empíricos con las predicciones de un modelo canónico de comportamiento de riesgo en el que las personas tienen preferencias recursivas del tipo considerado por Kreps y Porteus (1978), Weil (1989) y Epstein y Zin (1991). Como en Eichenbaum et al. (2020b), la probabilidad de infectarse depende de las actividades de consumo y la probabilidad de morir aumenta con la edad. El modelo se calibra utilizando datos portugueses detallados.

Centramos nuestro análisis basado en modelos en dos preguntas. Primero, ¿las decisiones de consumo de las personas son consistentes con un modelo estándar de comportamiento de riesgo? Y segundo, ¿qué fracción de la caída en el consumo se debió al comportamiento de evitación del riesgo de las personas en contraposición a las medidas de contención impuestas por el gobierno?

La propiedad cualitativa clave del modelo es que las personas reducen su consumo para disminuir la probabilidad de infectarse, incluso en ausencia de contención. Las personas mayores reducen su consumo en más que las personas más jóvenes porque su riesgo de morir por COVID-19 es mayor.

El modelo calibrado explica bastante bien las diferencias cuantitativas en las respuestas de consumo de jóvenes y ancianos. Usamos el modelo para argumentar que esas respuestas habrían sido similares si el gobierno portugués no hubiera impuesto medidas de contención durante los meses de la epidemia en nuestra muestra. Esta conclusión es consistente con los hallazgos de Goolsbee y Syverson (2020) y Villas-Boas et al. (2020) basado en datos de movilidad. También es consistente con las conclusiones de Chetty et al. (2020).

Tanto nuestros resultados empíricos como los basados ​​en modelos son sorprendentes a la luz de una gran cantidad de literatura que destaca las dificultades que tienen las personas para evaluar y responder a eventos de baja probabilidad. Nuestros resultados empíricos sugieren que, al menos para eventos que reciben mucha atención de los medios como la epidemia de COVID-19, las personas responden de una manera acorde con los riesgos que enfrentan.

El hecho de que la gente se comporte, en promedio, de manera racional ante tales eventos, no implica que no haya ningún papel para la intervención del gobierno durante la actual epidemia. Eichenbaum y col. (2020b) argumentan que, en una epidemia, el equilibrio competitivo no es socialmente óptimo. La razón es que las personas infectadas no internalizan completamente el efecto de sus decisiones económicas en la propagación del virus. Esa externalidad implica que las políticas gubernamentales como las pruebas obligatorias y las cuarentenas pueden mejorar el bienestar.

Referencias

Barro, RJ (2006), “Desastres raros y mercados de activos en el siglo XX”, The Quarterly Journal of Economics 121 (3): 823–866.

Chetty, R, JN Friedman, N Hendren, M Stepner (2020), “¿Cómo afectaron el covid-19 y las políticas de estabilización al gasto y al empleo? un nuevo rastreador económico en tiempo real basado en datos del sector privado ”, NBER Working Paper 27431.

Dowd, JB, L Andriano, DM Brazel, V Rotondi, P Block, X Ding, Y Liu y MC Mills (2020), “La ciencia demográfica ayuda a comprender la propagación y las tasas de mortalidad del COVID-19”, procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias 117 (18): 9696–9698.

Eichenbaum, M, M Godinho de Matos, F Lima, S Rebelo y M Trabandt (2020a), “¿Cómo responden las personas a eventos de pequeña probabilidad con grandes consecuencias negativas?”, Documento de trabajo CEPR DP15373.

Eichenbaum, MS, S Rebelo y M Trabandt (2020b), “La macroeconomía de las epidemias”. Documento de trabajo NBER 26882

Epstein, LG y SE Zin (1991), “Sustitución, aversión al riesgo y comportamiento temporal del consumo y los rendimientos de los activos: un análisis empírico”, Revista de Economía Política 99 (2): 263–286.

Goolsbee, A y C Syverson (2020), “Miedo, bloqueo y desviación: comparación de los impulsores del declive económico pandémico 2020”, Documento de trabajo de la Oficina Nacional de Economía 27432.

Kahneman, D y A Tversky (2013), “Prospect theory: An analysis of decision under risk”, en Manual de los fundamentos de la toma de decisiones financieras: Parte I, 99-127, World Scientific.

Kreps, DM y EL Porteus (1978), “Resolución temporal de la incertidumbre y teoría de la elección dinámica”, Econometrica: Revista de la sociedad econométrica: 185-200.

Nakamura, E, J Steinsson, R Barro y J Ursúa (2013), “Crisis y recuperaciones en un modelo empírico de desastres de consumo”, American Economic Journal: Macroeconomics 5 (3): 35–74.

Rietz, TA (1988), “The equity risk premium a solution”, Revista de economía monetaria 22 (1): 117-131.

Villas-Boas, SB, J Sears, M Villas-Boas y V Villas-Boas (2020), “¿Nos quedamos en casa para aplanar la curva?” manuscrito, Universidad de Berkeley.

Weil, P (1989), “The Equity Premium Puzzle and the Risk-free Rate Puzzle”, Revista de economía monetaria 24: 401-421.

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