Aplicação clássica

Hal Varian e leilões do Google Ads:

Mecanismo: Second-price auction
Métricas de qualidade: landing page experience e usuários definem a relevância com os cliques.

Leilão:

Compradores: preço de reserva é info privada e querem minimizar o custo da compra
Vendedores: querem maximizar o preço de venda

Truth-telling mechanism

Lances com preço de reserva

Mecanismo

Qualidade

Preço de reserva

Big-Data Mechanisms and Energy-Policy Design :

Fonte: Pat, Larson & Keshav (2016).

Aplicação no setor elétrico

Empirical Mechanism Design:

a) técnicas de busca e aprendizagem para estimar as características dos resultados de interesse como função dos parametros dos incentivos;

b) uma série de experimentos para determinar como diferentes políticas mudavam a participação dos usuários e quais mudanças de temperatura eles suportariam em cada política de incentivo.

c) o benefício marginal dos incentivos focados em 'viés de status quo' e 'viés de normas sociais' era maiores do que comparados com outras esturuturas de incentivos.

Problema: Empresa (principal) quer reduzir a carga de energia do sistema aumentando a temperatura dos termostatos, que são dados sem custo aos usuários (agente), estes porém tem liberdade de participação no programa de redução de consumo. Por isso empresa deveria oferecer incentivos para promover participação.

Peaksaver Plus Program (Canadá)

Simulação computacional:

a) usando dados do Sistema de Saúde Chines e comparando diferentes mecanismos em um modelo com múltiplos agentes (4 tipos: paciente, segurador, agente fiscal e agente de saúde) e propor-se uma reforma.

b) resultados mostraram que um sistema híbrido, combinando elementos dos sistemas de saúde rural e urbano, promovia equidade sem comprometer efficiência.

Fonte: Liang, Yamaki & Sheng (2009).

Aplicação no setor de saúde

Problema: Em 2005, sistema de saúde chinês cobria apenas 70% da população e aproximadamente 56% dos custos médicos era pagos pelos pacientes. Objetivo do país era reduzir o custo para os pacientes.

Mechanism Design Simulation for Healthcare Reform in China:

Mechanism Design

Problema 'principal-agente': duas partes com interesses diferentes e informações assimétricas, e o principal não pode garantir diretamente que o agente esteja sempre agindo de acordo com seu melhor interesse;
Modelagem de comportamento estratégico usando Teoria dos Jogos;
Engenharia reversa: define-se os objetivos e busca-se que tipo de regras do jogo (mecanismo) possibilitam que estes sejam atingidos mesmo que os agentes estejam agindo visando interesse próprio.
Dependendo do contexto, os mecanismos de incentivo podem ser monetários ou não, mas visam causar uma mudança no comportamento dos agentes.

Modelando Desenho de Mecanismo

Escolhas / Comportamentos

Metas / Resultados

Regulação / Coberturas dos Planos / Orçamento

Situação Real

Problema de Otimização

Variáveis

Função Objetivo

Restrições

Incentivos

A ideia da modelagem é traduzir uma situação real como um problema matemático e, a partir disso, com os dados reais testar quais estruturas de incentivo, no contexto específico, influenciam as decisões de forma a gerar os melhores resultados, dado o objetivo estabelecido.

Possibilidades para setor de saúde

Modelos Computacionais de Desenho de Mecanismo:

Desenvolvimento de um modelo personalizado que represente o contexto específico;
Estimações de padrões de comportamento estratégico dos agentes de interesse (pacientes, médicos, clínicas, laboratórios);
Comparação da eficácia de diferentes propostas de incentivo;
Proposição de novas estruturas de incentivo com embasamento empírico-teórico robusto.