<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=iso-8859-1">
<style type="text/css" style="display:none;"><!-- P {margin-top:0;margin-bottom:0;} --></style>
</head>
<body dir="ltr">
<div id="divtagdefaultwrapper" style="font-size:12pt;color:#000000;font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;" dir="ltr">
<p></p>
<div><span style="font-size: 12pt;">Hi all,</span><br>
</div>
<div><br>
</div>
<div>This week at the Applied Statistics workshop we will be welcoming <b>David Parkes</b>, the George F. Colony Professor of Computer Science and Area Dean for Computer Science at&nbsp;Harvard University. &nbsp;He will be presenting work entitled
<b>&quot;Long-term causal effects via behavioral game theory.&quot;</b> &nbsp;Please find the abstract below and on the website. &nbsp;The paper can be found here:&nbsp;<a href="https://arxiv.org/abs/1501.02315" class="OWAAutoLink" id="LPlnk122801" previewremoved="true">https://arxiv.org/abs/1501.02315</a></div>
<div><br>
</div>
<div>We will meet in CGIS Knafel Room 354 at noon and lunch will be provided.</div>
<div><br>
</div>
<div>Best,</div>
<div>Pam</div>
<div><br>
</div>
<div><br>
</div>
<div><u>Title:</u> Long-term causal effects via behavioral game theory</div>
<div><br>
</div>
<div><u>Abstract:</u> Random experiments are the gold standard in reliably comparing the causal effect of switching from a baseline policy to a new policy on&nbsp;<span style="font-size: 12pt;">socio-economic platforms. One critical shortcoming of classical methods,&nbsp;</span></div>
<div>however, is that they do not take into account the dynamic nature of&nbsp;<span style="font-size: 12pt;">response to policy changes and may fail to capture long-term effects. We&nbsp;</span><span style="font-size: 12pt;">formalize a framework to define and estimate
 long-term causal effects of&nbsp;</span><span style="font-size: 12pt;">policy changes in multiagent economies, using behavioral game theory and a&nbsp;</span><span style="font-size: 12pt;">latent space approach, where a model of how agents act conditional on&nbsp;</span><span style="font-size: 12pt;">latent
 behaviors is combined with a temporal model of how behaviors evolve&nbsp;</span></div>
<div>over time.</div>
<div><br>
</div>
<div>To appear in NIPS 2016. Joint work with Panos Toulis, Econometrics and&nbsp;</div>
<div>Statistics, University of Chicago, Booth School.</div>
<div>https://arxiv.org/abs/1501.02315</div>
<p></p>
</div>
</body>
</html>