Here's how you can improve the accuracy of economic models and simulations through teamwork.

This is as simple as the old adage 'two heads are better than one.' Any time we can look at a problem from different viewpoints, we can find varying ways to approach the problem. Even amongst people within the same discipline, we can have differing life experiences to draw from.

Improving the accuracy of economic models and simulations can be significantly enhanced through teamwork and diverse inputs. By assembling interdisciplinary teams that include experts from various fields and cultural backgrounds, you can integrate a wide range of perspectives. Engaging a broad spectrum of stakeholders, including industry experts, policymakers, and community representatives, ensures comprehensive insights. Implementing structured feedback mechanisms allows for continuous integration of these diverse inputs, leading to more robust and accurate economic models and simulations.

In recent times, it has been recognized that we need to form teams of professionals with different backgrounds in order to create better products and services. Economic modelling (and research) is no different. A data scientist will be able to extract different data than what an accountant will be looking for, and conversely, a product manager will bring different considerations to the table. Although this need has been recognized, many teams and companies are still far too siloed to see this 'bigger picture' mindset.

Economia é uma ciência que analisa o ambiente produtivo e comercial, buscando compreender a lógica por trás das a??es e rela??es entre os diferentes agentes sócio-econ?mico-produtivos que se interrelacionam. Quando se tem amostras muito restritas, com baixa qualidade, pouca quantidade ou mesmo desatualizadas as análises ser?o pouco precisas e úteis. Ter amostras mais amplas, diversas e atualizadas potencializam a busca pelo entendimento da correla??o entre fatos que parecem desconexos, mas que na verdade tem muita interferencia nas decis?es dos atores econ?mico-sociais.

Models are only as good as the logic that underpins them. Technicians build models but artists design them. A big mistake a lot of firms make is letting builders serve as designers.

It's been proven that people who visualize and are very specific with their goals tend to be more successful. A project is no different. Having a leader who can establish very clear expectations out of the project will help everyone to visualize and share that same shared objective.

A determina??o de metas específicas, mensuráveis, atingíveis e relevantes é fundamental para o sucesso de times que trabalham com modelagem econ?mica. Além disso, comunicá-las de forma clara e compreensível para equipe promove engajamento e sinergia, auxilia na escolha assertiva das variáveis, na análise e interpreta??o dos dados e consequentemente no alcance dos objetivos.

Estabelecer objetivos específicos, como prever tendências de mercado, avaliar impactos de políticas ou explorar cenários econ?micos, é fundamental. Garantir que todos os membros da equipe compreendam esses objetivos promove uma vis?o comum que orienta o desenvolvimento do modelo. Isso ajuda a manter o foco e a produtividade, assegurando que os resultados obtidos sejam relevantes e úteis para os propósitos estabelecidos. A clareza nos objetivos e a comunica??o eficaz s?o elementos indispensáveis para a eficácia do trabalho em equipe.

Uma vez que estabelecemos metas desafiadoras, porém dentro do alcan?ável, o segundo passo é realmente deixá-las bem claras para a equipe, e mesmo que seja bem comunicada, o refor?o é essencial, pois dessa maneira o executivo precisa incentivar a equipe de modo que andem todos na mesma dire??o, com vistas ao seu objetivo. Ao cascatear as metas da equipe, todos precisam entender como o seu trabalho contribui e gera impacto na estratégia da companhia e o motivo dele ser t?o importante. é mais do que apenas definir metas e objetivos, mas dar um sentido para o trabalho do associado, guiando na dire??o da estratégia

We gain nothing from closing off communication in a project. Openly sharing ideas, progress, and alternative viewpoints will help everyone to approach a question from different perspectives. I believe the quality of work will be much improved when researchers are allowed to collaborate and share with one another. This can be seen with open-source software, for example.

Une communication ouverte est cruciale pour un environnement collaboratif dans la modélisation économique. Elle permet aux membres de partager librement idées et commentaires, remettant en question les hypothèses et suggérant des améliorations. Des réunions régulières et des canaux ouverts garantissent l'alignement de l'équipe et la résolution rapide des problèmes. Cela améliore la précision des modèles et encourage une culture d'apprentissage et de perfectionnement continus, essentielle pour des résultats fiables et pertinents.

A comunica??o aberta e integrada de Times que trabalham com modelagem econ?mica favorece a realiza??o de análises precisas do modelo. Divergir e convergir s?o atitudes fundamentais para que as análises se aproximem da realidade e ofere?am o suporte para tomada de decis?o em diferentes contextos e segmentos econ?micos

Um exemplo prático desse conceito pode ser uma equipe de modelagem econ?mica trabalhando em um projeto para prever os impactos econ?micos de uma nova política fiscal. Durante uma reuni?o semanal, um membro da equipe, que é especialista em economia comportamental, sugere que o modelo atual subestima o efeito psicológico das mudan?as tributárias nos consumidores. Gra?as à comunica??o aberta e ao ambiente colaborativo, a sugest?o é discutida sem hesita??o. Outros membros, como os cientistas de dados e especialistas do setor, analisam essa perspectiva e concordam que a inclus?o desse fator poderia melhorar a precis?o do modelo. Em seguida, a equipe ajusta as suposi??es e parametros do modelo para incorporar essa nova variável.

?? Refine Through Iteration: Adopt an iterative approach to model development, where continuous refinement based on feedback and new data improves accuracy over time. We used an iterative approach, regularly testing and refining our model based on new data and feedback, significantly enhancing its reliability.

O que mais me interessam no mestrado é a dedica??o dos pesquisadores. Buscam, muitas vezes, sanar uma curiosidade acadêmica: saber se algo no mundo real corresponde a um modelo teórico. Essas pesquisas s?o complementadas por outros profissionais com focos parecidos, gera ainda mais o conhecimento. Um exemplo disso aconteceu durante o meu mestrado. Busquei replicar no mercado brasileiro estudos que já s?o aplicados em outros países, como Estados Unidos e índia. Esse processo de vários profissionais trabalhando de diferentes maneiras, com seus respectivos conhecimentos, e complementando os resultados uns dos outros cria um movimento de crescimento para a ciência que enobrece tanto os resultados quanto os profissionais envolvidos.

A qualidade do modelo econ?mico está diretamente associada com o grau de refinamento. No processo de constru??o de um modelo, ajustes baseados na opini?o de uma equipe multidisciplinar, integrada e foca em objetivos comuns, embasa o alcance de excelentes resultados.

Tu primer modelo es la base de la medición y el punto de partida de tu análisis. Tu modelo es una creación que hay que alimentar, mantener y mejorar constantemente. Cada movimiento de tiempo es una oportunidad de detectar un cambio que nos permita identificar las variables que impactan más a nuestros resultados Crea una matriz de control iterativo, en la que definas inicialmente tus variables fijas o ancla, para iniciar un proceso ordenado por variable, así tendrás una bitácora e incluso podrás realizar un análisis de mapas de calor por variable para encontrar relaciones de por conducta de datos. Una vez definida tu matriz, con la IA puedes desarrollar una herramienta que te permita realizar iteraciones paralelas y evaluar los resultados

Reliability of data: The reliability of data must be ensured to get better results. Ensuring reliability leads to less error and better outcomes.

La précision d'un modèle économique dépend de la qualité des données utilisées. Prioriser des données de haute qualité est crucial. Les scientifiques des données doivent nettoyer et prétraiter les données, tandis que les économistes s'assurent de leur alignement avec les théories économiques. Les experts du secteur apportent un contexte essentiel pour une interprétation correcte et des ajustements pertinents. La collaboration entre ces experts garantit un modèle robuste, fiable et pertinent.

?? Ensure High Standards: Prioritize the use of high-quality, reliable data sources to feed into the models and regularly verify data accuracy. By implementing a stringent data verification process, our team ensured that the inputs to our models were accurate, reducing the margin of error significantly.

Regla de oro de todo modelo matemático: En el DAR está el RECIBIR La salud del modelo al igual que tú salud, dependen en gran medida de la alimentación. ?Cómo alimentas a tus modelos? ?Qué tan verdadero es tu modelo?<?Qué tan verdaderas son tus variables? ?Qué tan certero es tu modelo?<?Qué tan certeras son tus variables? ?Qué tan manipulado está tu modelo? <?Qué tan manipuladas están tus variables? Detalles finos como la limpieza, la homologación, la integración y el proceso más importante… la estandarización ecualizada de las variables, son filtros naturales para la detección de oportunidades en el tratamiento de la data MEGA IMPORTANTE: Integra la experiencia de otras áreas en la estandarización antes y después de correr tu modelo

La calidad de los datos a la hora de formular un modelo es absolutamente esencial. Un modelo fundamentado en datos de dudosa calidad o relevancia no será capaz de explicar la realidad económica con adecuación a la realidad; de modo que un trabajo de filtrado y depurado es esencial a la hora de trabajar con información estadístico-aritmética.

Si cambia la realidad, pueden cambiar los supuestos de partida de un modelo, de modo que estar atentos a los cambios que se vayan produciendo e introducir las novedades que surjan dotará de mayor calidad y adecuación al trabajo realizado.

?? Commit to Improvement: Promote a culture of continuous learning where team members stay updated on the latest modeling techniques and best practices. We encouraged team members to attend workshops and webinars, which helped us incorporate cutting-edge techniques and improve our overall modeling process.

La formation ou l'apprentissage est le l'évier principal de toute évolution pour ne pas rester figé ou statique surtout avec le changement avec les différents modèles economiques qui remontent et qui se ruinent en cours de route il faut en chercher à travers la formation continue donc inverstir dans le personels c'est bénéfique sur tous les niveaux

"Nunca jovens demais para aprender e nem velhos demais para ensinar". Essa frase eu coloquei no último comentário e caiu como uma luva neste tópico. Com o passar do tempo, a sociedade evolui. Descobrimos e implementamos novas solu??es e com isso mais quest?es aparecem. Cada gera??o vem com um pensamento diferente e dotada de tudo que aprendemos no passado e as ensinamos, sendo assim elas sempre ir?o aprender coisas novas e isso é a evolu??o constante da sociedade, que vem sempre mudando os caminhos. Um executivo precisa sempre estar atento a novas tendências e direcionar a companhia para esse caminho, porém ele irá conseguir isso, apenas tendo um pensamento aberto e estar sempre se atualizando e buscando aprender cada dia um pouco

?? Utilize Advanced Tools: Invest in advanced software and tools that facilitate more accurate and efficient modeling and simulations. ?? Cross-Functional Collaboration: Engage with other departments or external experts to gain additional insights and enhance the robustness of your economic models.

Es esencial tener en cuenta los supuestos de partida de un modelo y realizar analogías y extrapolaciones con mucho cuidado, pues la realidad de un lugar y un tiempo no tiene por qué coincidir con otro lugar en el mismo tiempo o el mismo lugar en otro tiempo (por ejemplo). Así, tener en cuenta unos presupuestos claros y concisos es necesario para tener un terreno de trabajo sólido.

Keep the model SIMPLE, with BEST available data from past patterns and Team aligned on future scenarios and forecasts. Keep updating the model whenever major scenarios expected to occur