Sendhil Mullainathan
Le Sendhil Mullainathan est un professeur des sciences économiques à l'Université de Harvard . Il a été engagé avec la tenure par Harvard en 2004 ayant ensuite passé six ans au MIT , d'abord en tant que membre de la faculté junior et puis en tant que plein professeur. Il est un destinataire d'un " de la base de MacArthur de ; grant" de génie ; et recherche de conduites sur les sciences économiques de développement , les sciences économiques comportementales , et les finances de corporation . Il est actuellement un directeur de l'initiative financière d'accès de . Mullainathan a reçu son B. dans de l'informatique, des mathématiques, et des sciences économiques de l'Université de Cornell en 1993 et son Ph. de dans les sciences économiques de Harvard en 1998. Bien qu'il ait été né dans un petit village agricole en Inde, Mullainathan s'est déplacé au Los Angeles-area à l'âge sept.
Dans un article récent édité dans la revue économique américaine , lui et co-auteur Marianne Bertrand examiné pour l'existence de la location course-basée sur les marchés du travail de Boston et de Chicago en envoyant les résumés identiques aux employeurs, moitié avec traditionnellement des noms d'Afro-américain et l'autre moitié avec des noms traditionnellement caucasiens. Ils observent une différence de 53 pour cent dans des taux de rappel de service entre les deux échantillons.
Un autre papier avec facteurs psychologiques d'expositions de co-auteurs (Marianne Bertrand, doyen Karlan, Eldar Shafir et Jon Zinman) de petits peut avoir de grands effets même en grandes décisions. Ils envoient des lettres offrant un prêt aux clients d'une banque en Afrique du Sud. Ces lettres ne sont aléatoirement variées pour inclure ou pas les changements psychologiquement importants de hugel, tels qu'inclure une photo femelle ou pas. Ils constatent que ces petits changements peuvent avoir le même impact sur la réceptrice du prêt en tant que chute du taux d'intérêt par 2 à 5 points. Ces grands effets soulèvent des questions sérieuses au sujet de ce qui conduit vraiment des décisions et de si le modèle est une bonne approximation.
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