De Wikipedia, la enciclopedia libre
Saltar a navegación Saltar a búsqueda

La econofísica es un campo de investigación heterodoxo interdisciplinario, que aplica teorías y métodos originalmente desarrollados por físicos para resolver problemas en economía , generalmente aquellos que incluyen incertidumbre o procesos estocásticos y dinámicas no lineales . Algunas de sus aplicaciones al estudio de los mercados financieros también se han denominado finanzas estadísticas en referencia a sus raíces en la física estadística . La econofísica está estrechamente relacionada con la física social .

Historia [ editar ]

El interés de los físicos por las ciencias sociales no es nuevo; Daniel Bernoulli , por ejemplo, fue el creador de las preferencias basadas en la utilidad . Uno de los fundadores de la teoría económica neoclásica , el ex profesor de economía de la Universidad de Yale Irving Fisher , se formó originalmente con el renombrado físico de Yale , Josiah Willard Gibbs . [1] Asimismo, Jan Tinbergen , quien ganó el primer Premio Nobel de Ciencias Económicas en 1969 por haber desarrollado y aplicado modelos dinámicos para el análisis de procesos económicos, estudió física con Paul Ehrenfest enUniversidad de Leiden . En particular, Tinbergen desarrolló el modelo de gravedad del comercio internacional que se ha convertido en el caballo de batalla de la economía internacional.

La econofísica se inició a mediados de la década de 1990 por varios físicos que trabajaban en el subcampo de la mecánica estadística . Insatisfechos con las explicaciones y enfoques tradicionales de los economistas, que generalmente daban prioridad a los enfoques simplificados por el bien de los modelos teóricos solubles sobre el acuerdo con los datos empíricos, aplicaron herramientas y métodos de la física, primero para tratar de hacer coincidir conjuntos de datos financieros y luego para explicar más. Fenómenos económicos generales.

Una fuerza impulsora detrás de la econofísica que surgió en este momento fue la disponibilidad repentina de grandes cantidades de datos financieros, a partir de la década de 1980. Se hizo evidente que los métodos tradicionales de análisis eran insuficientes: los métodos económicos estándar trataban con agentes homogéneos y equilibrio, mientras que muchos de los fenómenos más interesantes en los mercados financieros dependían fundamentalmente de agentes heterogéneos y situaciones lejos del equilibrio.

El término "econofísica" fue acuñado por H. Eugene Stanley , para describir el gran número de artículos escritos por físicos sobre los problemas de los mercados (de valores y otros), en una conferencia sobre física estadística en Kolkata (antigua Calcuta ) en 1995 y por primera vez apareció en su publicación de actas en Physica A 1996. [2] [3] La reunión inaugural sobre econofísica fue organizada en 1998 en Budapest por János Kertész e Imre Kondor . El primer libro sobre econofísica fue de RN Mantegna & HE Stanley en 2000. [4]

La serie de reuniones casi regulares sobre el tema incluye: ECONOPHYS-KOLKATA (celebrada en Kolkata y Delhi), [5] Coloquio de Econofísica, ESHIA / WEHIA.

En los últimos años , la ciencia de las redes , que depende en gran medida de las analogías de la mecánica estadística , se ha aplicado al estudio de los sistemas productivos. Ese es el caso de los trabajos realizados en el Instituto Santa Fe en Proyectos de Investigación Financiados por Europa como Pronóstico de Crisis Financieras y el Observatorio de Complejidad Económica Harvard-MIT.

Si se toma "econofísica" para denotar el principio de aplicar la mecánica estadística al análisis económico, en oposición a una literatura o red en particular, la prioridad de la innovación probablemente se deba a Emmanuel Farjoun y Moshé Machover (1983). Su libro de leyes del caos: un enfoque probabilístico a la economía política propone dis solución de (sus palabras) el problema de la transformación en la economía política de Marx por la re-conceptualización de las cantidades pertinentes como variables aleatorias. [6]

Si, por el contrario, se toma "econofísica" para denotar la aplicación de la física a la economía, se pueden considerar los trabajos de Léon Walras y Vilfredo Pareto como parte de ella. De hecho, como lo muestran Bruna Ingrao y Giorgio Israel , la teoría del equilibrio general en economía se basa en el concepto físico de equilibrio mecánico .

La econofísica no tiene nada que ver con el "enfoque de las cantidades físicas" de la economía, defendido por Ian Steedman y otros asociados con el neoricardianismo . Econofísicos notables son Jean-Philippe Bouchaud , Bikas K Chakrabarti , J. Doyne Farmer , Tiziana Di Matteo , Diego Garlaschelli , Dirk Helbing , János Kertész , Rosario N. Mantegna , Matteo Marsili, Joseph L. McCauley , Enrico Scalas, Didier Sornette , H . Eugene Stanley , Victor Yakovenkoy Yi-Cheng Zhang. Entre los cursos formales de econofísica, destaca el que imparte Diego Garlaschelli en el Departamento de Física de la Universidad de Leiden . [7] [8] Desde septiembre de 2014, King's College ha otorgado el primer puesto de Profesora Titular de Econofísica ( Tiziana Di Matteo ).

Herramientas básicas [ editar ]

Las herramientas básicas de la econofísica son métodos probabilísticos y estadísticos que a menudo se toman de la física estadística.

Los modelos de física que se han aplicado en economía incluyen la teoría cinética del gas (llamados modelos de intercambio cinético de mercados [9] ), modelos de percolación , modelos caóticos desarrollados para estudiar el paro cardíaco y modelos con criticidad autoorganizada , así como otros modelos. desarrollado para la predicción de terremotos . [10] Además, ha habido intentos de utilizar la teoría matemática de la complejidad y la teoría de la información , desarrollada por muchos científicos entre los que se encuentran Murray Gell-Mann y Claude E. Shannon , respectivamente.

Para juegos potenciales , se ha demostrado que un equilibrio que produce emergencias basado en información a través de la entropía de información de Shannon produce la misma medida de equilibrio ( medida de Gibbs a partir de la mecánica estadística) que una ecuación dinámica estocástica, ambas basadas en modelos de racionalidad acotada utilizados por economistas. El teorema de fluctuación-disipación conecta los dos para establecer una correspondencia concreta de "temperatura", "entropía", "potencial / energía libre" y otras nociones físicas con un sistema económico. El modelo de mecánica estadística no se construye a priori, es el resultado de una suposición racional limitada y de un modelo sobre modelos neoclásicos existentes. Se ha utilizado para demostrar la "inevitabilidad de la colusión".resultado deHuw Dixon [11] en un caso para el que la versión neoclásica del modelo no predice la colusión. [12] Aquí la demanda está aumentando, al igual que con los productos Veblen , los compradores de acciones con la falacia de la "mano caliente" prefieren comprar acciones más exitosas y vender las que tienen menos éxito, [13] o entre los comerciantes en corto durante una pequeña contracción como ocurrió con la colusión del grupo WallStreetBets para impulsar el precio de las acciones de GameStop en 2021 . [14]

Los cuantificadores derivados de la teoría de la información fueron utilizados en varios trabajos del economista Aurelio F. Bariviera y sus coautores para evaluar el grado en la eficiencia informativa de los mercados de valores. [15]Zunino y col. utilizar una herramienta estadística innovadora en la literatura financiera: el plano de causalidad complejidad-entropía. Esta representación cartesiana establece una clasificación de eficiencia de diferentes mercados y distingue diferentes dinámicas del mercado de bonos. Se encontró que los países más desarrollados tienen mercados de valores con mayor entropía y menor complejidad, mientras que aquellos mercados de países emergentes tienen menor entropía y mayor complejidad. Además, los autores concluyen que la clasificación derivada del plano de causalidad complejidad-entropía es consistente con las calificaciones asignadas por las principales empresas calificadoras a los instrumentos soberanos. Un estudio similar desarrollado por Bariviera et al. [dieciséis]explorar la relación entre las calificaciones crediticias y la eficiencia informativa de una muestra de bonos corporativos de compañías petroleras y energéticas estadounidenses utilizando también el plano de causalidad complejidad-entropía. Encuentran que esta clasificación concuerda con las calificaciones crediticias asignadas por Moody's.

Otro buen ejemplo es la teoría de matrices aleatorias , que se puede utilizar para identificar el ruido en las matrices de correlación financiera. Un artículo ha argumentado que esta técnica puede mejorar el rendimiento de las carteras, por ejemplo, si se aplica en la optimización de carteras . [17]

Sin embargo, hay varias otras herramientas de la física que se han utilizado hasta ahora, como la dinámica de fluidos , la mecánica clásica y la mecánica cuántica (incluida la llamada economía clásica , la economía cuántica y las finanzas cuánticas ), [18] y la formulación integral de la trayectoria. de la mecánica estadística. [19]

El concepto de índice de complejidad económica , introducido por el físico César A. Hidalgo y el economista de Harvard Ricardo Hausmann y puesto a disposición en el Observatorio de Complejidad Económica del MIT , ha sido ideado como una herramienta de predicción del crecimiento económico en el "The Atlas of Economic Complexity" de Harvard Growth Lab. Complejidad " .Según las estimaciones de Hausmann e Hidalgo, el ICE es mucho más preciso para predecir el crecimiento del PIB que las medidas tradicionales de gobernanza del Banco Mundial . [20]

También existen analogías entre la teoría financiera y la teoría de la difusión . Por ejemplo, la ecuación de Black-Scholes para el precio de las opciones es una ecuación de difusión - advección (ver sin embargo [21] [22] para una crítica de la metodología de Black-Scholes). La teoría de Black-Scholes puede ampliarse para proporcionar una teoría analítica de los principales factores de las actividades económicas. [19]

Influencia [ editar ]

Los artículos sobre econofísica se han publicado principalmente en revistas dedicadas a la física y la mecánica estadística, más que en las principales revistas de economía. A algunos economistas de la corriente principal generalmente no les ha impresionado este trabajo. [23] Otros economistas, incluidos Mauro Gallegati , Steve Keen , Paul Ormerod y Alan Kirman, han mostrado más interés, pero también han criticado algunas tendencias en econofísica.

La econofísica está teniendo algunos impactos en el campo más aplicado de las finanzas cuantitativas , cuyo alcance y objetivos difieren significativamente de los de la teoría económica. Varios economistas han introducido modelos para las fluctuaciones de precios en la física de los mercados financieros o puntos de vista originales sobre modelos establecidos. [21] [24] [25] También se han encontrado varias leyes de escala en varios datos económicos. [26] [27] [28]

Resultados principales [ editar ]

En la actualidad, uno de los principales resultados de la econofísica comprende la explicación de las "colas gruesas" en la distribución de muchos tipos de datos financieros como una propiedad de escala universal auto-similar (es decir, escala invariante en muchos órdenes de magnitud en los datos), [ 29] que surgen de la tendencia de los competidores individuales del mercado, o de grupos de ellos, a explotar de manera sistemática y óptima las "microtendencias" predominantes (por ejemplo, precios al alza o a la baja). Estas "colas gordas" no solo son matemáticamente importantes, porque comprenden los riesgos, que pueden ser, por un lado, muy pequeños de tal manera que uno puede tender a descuidarlos, pero que, por otro lado, no son despreciables en absoluto, es decir, nunca pueden hacerse exponencialmente diminutos, sino que siguen un orden algebraico decreciente mensurable. ley de potencia, por ejemplo con una probabilidad de falla de solo donde x es una variable cada vez más grande en la región de cola de la distribución considerada (es decir, una estadística de precios con mucho más de 10 8 datos). Es decir, los eventos considerados no son simplemente "valores atípicos", sino que realmente deben tenerse en cuenta y no se pueden "asegurar". [30]Parece que también juega un papel que cerca de un cambio de tendencia (por ejemplo, de precios descendentes a ascendentes) hay típicas "reacciones de pánico" de los agentes vendedores o compradores con velocidades y volúmenes de negociación que aumentan algebraicamente. [30] Las "colas gordas" también se observan en los mercados de productos básicos .

Como en la teoría cuántica de campos, las "colas gruesas" pueden obtenerse mediante complicados métodos " no perturbativos ", principalmente numéricos, ya que contienen las desviaciones de las aproximaciones gaussianas habituales , por ejemplo, la teoría de Black-Scholes . Sin embargo, las colas gruesas también pueden deberse a otros fenómenos, como un número aleatorio de términos en el teorema del límite central, o cualquier número de otros modelos no económicos. Debido a la dificultad de probar dichos modelos, han recibido menos atención en el análisis económico tradicional.

Ver también [ editar ]

  • Condensación de Bose-Einstein (teoría de redes)
  • Juego potencial
  • Economía de la complejidad
  • Red compleja
  • Análisis de fluctuación sin tendencia
  • Modelos de intercambio cinético de mercados
  • Dependencia de largo alcance
  • Teoría de redes
  • Ciencia de la red
  • Termoeconomía
  • Finanzas cuánticas

Referencias [ editar ]

  1. ^ Revisión económica de Yale, obtenido el 25 de octubre de 2009 Archivado el 8 de mayo de 2008 en Wayback Machine
  2. ^ Entrevista de HE Stanley sobre Econofísica (publicada en "IIM Kozhikode Society & Management Review", publicación Sage (EE. UU.), Vol. 2, número 2 (julio), págs. 73-78 (2013))
  3. ^ Investigación de Econofísica en India en las últimas dos décadas (1993-2013) (Publicado en "IIM Kozhikode Society & Management Review", publicación Sage (EE. UU.), Vol. 2 Número 2 (julio), págs. 135-146 (2013) )
  4. ^ "Introducción a la econofísica", Cambridge University Press, Cambridge (2000)
  5. ^ "Econofísica de la distribución de la riqueza", Eds. A. Chatterjee et al., New Economic Windows, Springer, Milán (2005), y los ocho siguientes Proc. Volúmenes publicados en 2006, 2007, 2010, 2011, 2013, 2014, 2015 y 2019 en la serie New Economic Windows de Springer
  6. ↑ Farjoun y Machover renuncian a la originalidad total: su libro está dedicado al fallecido Robert H. Langston, a quien citan como inspiración directa (página 12), y también señalan una sugerencia independiente en un documento de discusión de ET Jaynes (página 239)
  7. ^ "Econofísica, 2012-2013 ~ e-Prospectus, Universidad de Leiden" . studiegids.leidenuniv.nl . Consultado el 10 de septiembre de 2018 .
  8. ^ "Econofísica, 2020-2021 ~ e-Prospectus, Universidad de Leiden" . studiegids.leidenuniv.nl . Consultado el 5 de septiembre de 2020 .
  9. ^ Bikas K Chakrabarti , Anirban Chakraborti, Satya R Chakravarty, Arnab Chatterjee (2012). Econofísica de la distribución de la renta y la riqueza . Prensa de la Universidad de Cambridge , Cambridge . Bibcode : 2013eiwd.book ..... C .CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  10. ^ Didier Sornette (2003). ¿Por qué se desploman los mercados de valores? . Prensa de la Universidad de Princeton .
  11. ^ Dixon, Huw (2000). "mantenerse al día con los Joneses: la competencia y la evolución de la colusión". Revista de organización y comportamiento económico . 43 (2): 223–238. doi : 10.1016 / s0167-2681 (00) 00117-7 .
  12. ^ Campbell, Michael J. (2016). "Inevitabilidad de la colusión en un modelo de Cournot racional delimitado por cooperativas con demanda creciente" . Revista de Economía y Finanzas Matemáticas . 2 (1): 7-20.
  13. ^ Johnson, Joseph; Tellis, GJ; Macinnis, DJ (2005). "Perdedores, ganadores y operaciones sesgadas". Revista de investigación del consumidor . 2 (32): 324–329. doi : 10.1086 / 432241 . S2CID 145211986 . 
  14. ^ Levine, Matt (18 de febrero de 2021). "El Congreso quiere hablar de GameStop" . Bloomberg .CS1 maint: date and year (link)
  15. ^ Zunino, L., Bariviera, AF, Guercio, MB, Martinez, LB y Rosso, OA (2012). "Sobre la eficiencia de los mercados de bonos soberanos" (PDF) . Physica A: Mecánica estadística y sus aplicaciones . 391 (18): 4342–4349. Código bibliográfico : 2012PhyA..391.4342Z . doi : 10.1016 / j.physa.2012.04.009 . hdl : 11336/59368 . S2CID 122129979 .  CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  16. ^ Bariviera, AF, Zunino, L., Guercio, MB, Martinez, LB y Rosso, OA (2013). "Eficiencia y calificaciones crediticias: un análisis de la teoría de la información de permutación" (PDF) . Revista de Mecánica Estadística: Teoría y Experimento . 2013 (8): P08007. arXiv : 1509.01839 . Código bibliográfico : 2013JSMTE..08..007F . doi : 10.1088 / 1742-5468 / 2013/08 / P08007 . hdl : 11336/2007 . S2CID 122829948 .  CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  17. ^ Vasiliki Plerou; Parameswaran Gopikrishnan; Bernd Rosenow; Luis Amaral; Thomas Guhr; H. Eugene Stanley (2002). "Enfoque de matriz aleatoria para correlaciones cruzadas en datos financieros". Revisión E física . 65 (6): 066126. arXiv : cond-mat / 0108023 . Código bibliográfico : 2002PhRvE..65f6126P . doi : 10.1103 / PhysRevE.65.066126 . PMID 12188802 . S2CID 2753508 .  
  18. ^ Anatoly V. Kondratenko (2015). Teoría económica probabilística . Nauka . ISBN 978-5-02-019121-1.
  19. ↑ a b Chen, Jing (2015). La unidad de la ciencia y la economía: una nueva base de la teoría económica . https://www.springer.com/us/book/9781493934645 : Springer.CS1 maint: location (link)
  20. ^ Ricardo Hausmann; Cesar Hidalgo; et al. "El Atlas de la Complejidad Económica" . El Observatorio de la Complejidad Económica (MIT Media Lab) . Consultado el 26 de abril de 2012 .
  21. ↑ a b Jean-Philippe Bouchaud; Marc Potters (2003). Teoría del Riesgo Financiero y Fijación de Precios de Derivados . Prensa de la Universidad de Cambridge.
  22. ↑ Bouchaud, JP .; Potter, M. (2001). "Bienvenidos a un mundo no Black-Scholes". Finanzas cuantitativas . 1 (5): 482–483. doi : 10.1080 / 713665871 . S2CID 154368053 . 
  23. ^ Philip Ball (2006). "Econofísica: colapso cultural". Naturaleza . 441 (7094): 686–688. Código Bibliográfico : 2006Natur.441..686B . CiteSeerX 10.1.1.188.8120 . doi : 10.1038 / 441686a . PMID 16760949 . S2CID 4319192 .   
  24. ^ Enrico Scalas (2006). "La aplicación de paseos aleatorios de tiempo continuo en finanzas y economía". Un Physica . 362 (2): 225–239. Código Bibliográfico : 2006PhyA..362..225S . doi : 10.1016 / j.physa.2005.11.024 .
  25. ^ Y. Shapira; Y. Berman; E. Ben-Jacob (2014). "Modelado del comportamiento de pastoreo a corto plazo de los mercados de valores" . Nueva Revista de Física . 16 (5): 053040. Código bibliográfico : 2014NJPh ... 16e3040S . doi : 10.1088 / 1367-2630 / 16/5/053040 .
  26. ^ Y. Liu; P. Gopikrishnan; P. Cizeau; M. Meyer; C.-K. Peng; HE Stanley (1999). "Propiedades estadísticas de la volatilidad de las fluctuaciones de precios". Revisión E física . 60 (2): 1390–400. arXiv : cond-mat / 9903369 . Código Bibliográfico : 1999PhRvE..60.1390L . CiteSeerX 10.1.1.241.9346 . doi : 10.1103 / PhysRevE.60.1390 . PMID 11969899 . S2CID 7512788 .   
  27. ^ MHR Stanley; LAN Amaral; SV Buldyrev; S. Havlin; H. Leschhorn; P. Maass; MA Salinger; HE Stanley (1996). "Comportamiento de escala en el crecimiento de las empresas" . Naturaleza . 379 (6568): 804. Bibcode : 1996Natur.379..804S . doi : 10.1038 / 379804a0 . S2CID 4361375 . 
  28. ^ K. Yamasaki; L. Muchnik; S. Havlin; A. Bunde; HE Stanley (2005). "Escalado y memoria en intervalos de retorno de volatilidad en mercados financieros" . PNAS . 102 (26): 9424–8. Código bibliográfico : 2005PNAS..102.9424Y . doi : 10.1073 / pnas.0502613102 . PMC 1166612 . PMID 15980152 .  
  29. ^ Los físicos notaron el comportamiento de escalamiento de las "colas gordas" a través de una carta a la revista científica Nature por Rosario N. Mantegna y H. Eugene Stanley: Comportamiento de escala en la dinámica de un índice económico , Nature Vol. 376, páginas 46-49 (1995)
  30. ^ a b Véase, por ejemplo, Preis, Mantegna, 2003.

Lectura adicional [ editar ]

  • Rosario N. Mantegna , H. Eugene Stanley , Introducción a la econofísica: correlaciones y complejidad en las finanzas , Cambridge University Press (Cambridge, Reino Unido, 1999)
  • Sitabhra Sinha, Arnab Chatterjee, Anirban Chakraborti, Bikas K Chakrabarti . Econofísica: Introducción , Wiley-VCH (2010)
  • Bikas K Chakrabarti , Anirban Chakraborti, Arnab Chatterjee, Econophysics and Sociophysics: Trends and Perspectives , Wiley-VCH, Berlín (2006)
  • Joseph McCauley , Dynamics of Markets, Econophysics and Finance , Cambridge University Press (Cambridge, Reino Unido, 2004)
  • Bertrand Roehner , Patterns of Speculation - A Study in Observational Econophysics , Cambridge University Press (Cambridge, Reino Unido, 2002)
  • Surya Y. , Situngkir, H. , Dahlan, RM, Hariadi, Y., Suroso, R. (2004). Aplikasi Fisika dalam Analisis Keuangan (Aplicaciones de la física en el análisis financiero . Bina Sumber Daya MIPA. ISBN 9793073527 
  • Arnab Chatterjee, Sudhakar Yarlagadda , Bikas K Chakrabarti , Econophysics of Wealth Distributions , Springer-Verlag Italia (Milán, 2005) [ enlace muerto permanente ]
  • Philip Mirowski , Más calor que luz - Economía como física social, Física como economía de la naturaleza , Cambridge University Press (Cambridge, Reino Unido, 1989)
  • Ubaldo Garibaldi y Enrico Scalas, Finitary Probabilistic Methods in Econophysics , Cambridge University Press (Cambridge, Reino Unido, 2010) .
  • Emmanual Farjoun y Moshé Machover, Laws of Chaos: un enfoque probabilístico de la economía política , Verso (Londres, 1983) ISBN 0 86091 768 1 
  • Marcelo Byrro Ribeiro, Income Distribution Dynamics of Economic Systems: An Econophysical Approach , Cambridge University Press (Cambridge, Reino Unido, 2020) .
  • Nature Physics Número de enfoque: Redes complejas en las finanzas Marzo de 2013 Volumen 9 No 3 pp 119–128
  • Mark Buchanan, ¿Qué ha hecho la econofísica por nosotros? , Naturaleza 2013
  • Un tratamiento analítico del comportamiento de Gibbs-Pareto en la distribución de la riqueza por Arnab Das y Sudhakar Yarlagadda arXiv : cond-mat / 0409329
  • Un análisis de la función de distribución de la distribución de la riqueza por Arnab Das y Sudhakar Yarlagadda arXiv : cond-mat / 0310343
  • Tratamiento analítico de un modelo de mercado de negociación por Arnab Das arXiv : cond-mat / 030468
  • Martin Shubik y Eric Smith, The Guidance of an Enterprise Economy , MIT Press, [1] MIT Press (2016)
  • Abergel, F., Aoyama, H., Chakrabarti, BK, Chakraborti, A., Deo, N., Raina, D., Vodenska, I. (Eds.), Econophysics and Sociophysics: Recent Progress and Future Directions , [2 ] , Nueva serie de ventanas económicas, Springer (2017)
  • Anatoly V. Kondratenko. Modelización física de sistemas económicos. Economías clásicas y cuánticas. Novosibirsk, "Nauka" (2005), ISBN 5-02-032479-5 

Conferencias [ editar ]

  • Fluctuaciones económicas y física estadística: cuantificación de eventos extremadamente raros y mucho menos raros, Eugene Stanley , Videolectures.net
  • Aplicaciones de la física estadística para comprender sistemas complejos, Eugene Stanley , Videolectures.net
  • Burbujas financieras, burbujas inmobiliarias, burbujas derivadas y la crisis económica y financiera, Didier Sornette , Videolectures.net
  • Crisis financieras y gestión de riesgos, Didier Sornette , Videolectures.net
  • Problema de burbujas: cómo la física puede cuantificar las caídas del mercado de valores, Tobias Preis , Physics World Online Lecture Series
  • Un enfoque de humanómica elemental para los juegos de potencial acotado y racional, Michael J. Campbell y Vernon L. Smith , Harvard Growth Lab

Enlaces externos [ editar ]

  • ¿Es inevitable la desigualdad ?; Scientific American, noviembre de 2019
  • Cuando la física se volvió indisciplinada (y padres de la econofísica): Tesis de la Universidad de Cambridge (2018)
  • Foro de Econofísica
  • Conferencia para conmemorar el 25 aniversario del libro de Farjoun y Machover
  • Coloquio de Econofísica