Pensar grande ou pensar pequeno? : uma análise de metas como pontos de referência em um ambiente simulado

DSpace Repository

A- A A+

Pensar grande ou pensar pequeno? : uma análise de metas como pontos de referência em um ambiente simulado

Show simple item record

dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina
dc.contributor.advisor Meurer, Roberto
dc.contributor.author Lorenzi, Yuri Hakim
dc.date.accessioned 2021-08-23T14:07:56Z
dc.date.available 2021-08-23T14:07:56Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.other 371695
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/227137
dc.description Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico, Programa de Pós-Graduação em Economia, Florianópolis, 2021.
dc.description.abstract O Sistema Elo de ratings é um método estatístico que visa estimar habilidades de jogadores. Foi originalmente desenvolvido para o xadrez e se tornou um dos principais métodos de estimação das habilidades de competidores em vários esportes. O Sistema Elo fornece um ambiente propício para simulações, pois resultados de partidas podem ser simulados com base nas habilidades dos competidores e existe um mecanismo objetivo para a atualização dos ratings. A presente dissertação se aproveita desse ambiente para estudar o comportamento de agentes com preferências dependentes de um ponto de referência, um comportamento descrito pela teoria de prospecto. Nos modelos desenvolvidos que incorporam essas preferências, o ponto de referência dos indivíduos são metas de rating que eles mesmos estipulam. O esforço que o indivíduo escolhe em uma partida depende da distância do rating em relação a sua meta. A formação da meta está relacionada à habilidade do indivíduo. Indivíduos realistas escolhem a meta igual à habilidade. Indivíduos otimistas escolhem uma meta maior que a habilidade, e indivíduos pessimistas, uma meta menor que a habilidade. Os resultados de simulações apontaram que um otimismo moderado produziu os maiores ratings em média. Esse resultado está em concordância com a evidência empírica de diversas áreas de pesquisa que apontam que as metas que induzem os melhores resultados devem ser levemente desafiadoras.
dc.description.abstract Abstract: The Elo rating System is a statistical method that aims to estimate player ability. It was originally developed for chess and has become one of the main methods of estimating competitor skills in various sports. The Elo System framework provides an environment for simulations, as match results can be simulated based on the skills of the competitors and there is an objective mechanism for updating the ratings. The present dissertation makes use of this environment to study the behavior of agents with reference dependent preferences, as described by prospect theory. In the developed models that incorporate these preferences, the reference point of the individuals are rating goals set by themselves. The effort that the individual chooses in a match depends on the distance of the rating relative to his goal. The choice of the goal is related to the individual?s ability. Realistic individuals choose goals equal to their skill. Optimistic individuals choose a goal greater than their skill, and pessimistic individuals, a goal below their skill. The results from simulations showed that moderate optimism produced the highest average ratings. This result is in agreement with the empirical evidence from several research areas that point out that the goals that induce the best results should be slightly challenging. en
dc.format.extent 63 p.| il., gráfs.
dc.language.iso por
dc.subject.classification Economia
dc.subject.classification Perspectiva
dc.subject.classification Jogadores
dc.subject.classification Aptidão
dc.title Pensar grande ou pensar pequeno? : uma análise de metas como pontos de referência em um ambiente simulado
dc.type Dissertação (Mestrado)


Files in this item

Files Size Format View
PCNM0364-D.pdf 3.281Mb PDF View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Browse

My Account

Statistics

Compartilhar