O Economics and Politics Research Group, EPRG (http://www.econpolrg.com) e o Programa de Pós-Graduação em Economia da Universidade de Brasília têm o prazer de convidá-lo(a) para o Seminário do Ciclo de Seminários 2023.2:
Apresentador: Douglas Silveira, University of Alberta, Canada
Título: Information and Transparency: Using Machine Learning to Detect Communication
Data: SEXTA-FEIRA, 22 DE SETEMBRO DE 2023
Horário: 12:00h-13:00h
Formato: Virtual, via plataforma ZOOM, endereço:
https://us06web.zoom.us/j/87535543468?pwd=df7fYcRkbld4zjBsOqaB2KC6gUEr95.1
Resumo: A transparência da informação e dos dados tem demonstrado ter um impacto importante no comportamento competitivo e nos resultados de mercado. A transparência de mercado pode aumentar a concorrência ao permitir que as empresas respondam de forma eficiente a um ambiente de mercado em constante mudança. No entanto, um alto grau de informação pode facilitar a coordenação ao aprimorar a comunicação e o monitoramento do comportamento dos concorrentes. Um exemplo recente que destaca preocupações sobre o uso de informações publicamente disponíveis para comunicar entre empresas envolve o mercado de eletricidade no atacado de Alberta. Este mercado costumava divulgar informações anonimizadas sobre as estratégias de preços das empresas em tempo quase real. Foram feitas alegações de que as empresas estavam usando padrões únicos em seus preços para revelar suas identidades às empresas concorrentes e coordenar preços mais altos. Este artigo utiliza técnicas de aprendizado de máquina para investigar como as empresas poderiam usar informações publicamente disponíveis anonimizadas para se comunicar com seus concorrentes. Essas técnicas podem ser empregadas como uma possível ferramenta para avaliar se as informações publicamente disponíveis podem ser usadas para identificar o comportamento dos concorrentes e facilitar a coordenação. Com base nesses resultados, os reguladores podem determinar se o grau de transparência de mercado é prejudicial à concorrência no mercado.
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