Tarefa closed_form.welfare_change.uniform_growth_e1

Veredito

Pergunta feita ao analista

Tarefa de ferramenta: nenhuma pergunta; a especificação de referência é chamada direto.

Como o agente resolveu e como foi validado

Resumo passo a passo do que o agente executou, por que o caminho está correto e como cada verificação conferiu o resultado.

1. 1Preparação da base de dados
   grid— lognormal income, log-SD 0.8, 100,000 points (grid at the quantiles (i − ½)/n); columns income and weight, after = 1.1·income^1
2. 2Chamada que gerou a resposta finalcore.welfare_changecitada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_95776783 nos detalhes
   Argumentos principais

   dataset:

   "grid"

   epsilon:

   11

   income_after:

   "after"

   income_before:

   "income"

   Resultado calculado

   • welfare_change = 109,663unit of after 109.6633158428458
     Change in equally-distributed-equivalent income at ε = 1, income to after
   • ede_before = 1.096,63unit of after 1096.6331584284585
     Equally-distributed-equivalent income at ε = 1
   • ede_after = 1.206,3unit of after 1206.2964742713043
     Equally-distributed-equivalent after at ε = 1
   Diagnósticos: n_obs = 100.000100000 (rows used) · weighted_population = 100.000100000 (no weights: the number of rows) · weights_used = false (every row counts as one person; wrong for a survey sample) · epsilon = 11 (inequality aversion)
3. 3Conferência de lastro e resposta final
   • ✓
     #0figura próximawelfare_change

     Compara a figura "welfare_change" contra o valor esperado dentro da tolerância.

Valores esperados e de onde vêm

Nenhuma fonte citada pelas verificações.

Verificações

Caminho de referência e caminho do agente

A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

Trajetória

Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.

1. 0Início

   Tarefa de ferramenta: nenhuma pergunta; a especificação de referência é chamada direto.

   grid (agent)

   lognormal income, log-SD 0.8, 100,000 points (grid at the quantiles (i − ½)/n); columns income and weight, after = 1.1·income^1

   file — · frame —
2. 1Ferramenta
   core.welfare_changev0.1.0call_95776783decidido pelo códigoreexecutável

   Argumentos

   {
     "dataset": "grid",
     "epsilon": 1,
     "income_after": "after",
     "income_before": "income",
     "weights": null
   }

   Figuras call_95776783

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   welfare_change Change in equally-distributed-equivalent income at ε = 1, income to after	109,663unit of after	109.6633158428458	—	—
   ede_before Equally-distributed-equivalent income at ε = 1	1.096,63unit of after	1096.6331584284585	—	—
   ede_after Equally-distributed-equivalent after at ε = 1	1.206,3unit of after	1206.2964742713043	—	—

   Diagnósticos

   • n_obs = 100.000100000 (rows used)
   • weighted_population = 100.000100000 (no weights: the number of rows)
   • weights_used = false (every row counts as one person; wrong for a survey sample)
   • epsilon = 11 (inequality aversion)

   Derivação matemática e pressupostos

   welfare_change

   1. Com ε = 1, a renda equivalente igualmente distribuída de income é a média geométrica ponderada.EDE_antes = exp(Σw·ln(y_antes) / Σw)→ 1.096,63 (1096.6331584284585)
   2. Com ε = 1, a renda equivalente igualmente distribuída de after é a média geométrica ponderada.EDE_depois = exp(Σw·ln(y_depois) / Σw)→ 1.206,3 (1206.2964742713043)
   3. A variação do bem-estar social, em dinheiro, é a variação da renda equivalente igualmente distribuída.ΔW = EDE_depois − EDE_antes→ 109,663 (109.6633158428458)

   ede_before

   1. Com ε = 1, a renda equivalente igualmente distribuída de income é a média geométrica ponderada.EDE_antes = exp(Σw·ln(y_antes) / Σw)→ 1.096,63 (1096.6331584284585)

   ede_after

   1. Com ε = 1, a renda equivalente igualmente distribuída de after é a média geométrica ponderada.EDE_depois = exp(Σw·ln(y_depois) / Σw)→ 1.206,3 (1206.2964742713043)

   • no weight column: every row counts as one person. That is right for a census or an equal-probability sample and wrong for survey data such as PNADc or POF; pass weights=

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   grid 95a8b9f0827f6c55ce580cd7d0794d2bf25ac355a5dbbbfdc36c6efc09ac376f

   sha256 do resultado

   04ebcd8f3c00257b18811fe934742a97ee8ff13db2e283d5ac6a729e6fa31374

3. 2Pontuação
   #0figura próximapassouobrigatória109.6633158 vs 109.66331584284586

Épocas × verificações

Tentativas

Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.

• época 1, tentativa 1passoupontuada(exibindo)

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