TEDSalon NY2011
Shlomo Benartzi: Saving for tomorrow, tomorrow
Shlomo Benartzi: Economizando para o amanhã, amanhã.
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É fácil imaginar economizar dinheiro na próxima semana, mas e economizar agora? Geralmente nós queremos gasta-lo. Shlomo Benartzi diz que isto é um dos nosso maiores obstáculos para economizarmos o suficiente para a aposentadoria, e pergunta: Como nos mudamos este comportamento desafiador para uma solução comportamental?
Shlomo Benartzi - Economist
Shlomo Benartzi uses behavioral economics to study how and why we plan well for the future (or fail to), and uses that to develop new programs to encourage saving for retirement. Full bio
Shlomo Benartzi uses behavioral economics to study how and why we plan well for the future (or fail to), and uses that to develop new programs to encourage saving for retirement. Full bio
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00:15
I'm going to talk today about saving more,
0
0
3000
Eu vou falar hoje sobre economizar mais.
00:18
but not today, tomorrow.
1
3000
3000
mas não hoje, amanhã.
00:21
I'm going to talk about Save More Tomorrow.
2
6000
2000
Eu vou falar sobre Economizar Mais Amanhã.
00:23
It's a program that Richard Thaler
3
8000
2000
É um programa que Richard Thaler
00:25
from the University of Chicago and I
4
10000
2000
da Universidade de Chicago e eu
00:27
devised maybe 15 years ago.
5
12000
3000
inventamos talvez 15 anos atrás.
00:30
The program, in a sense,
6
15000
2000
O programa, em um sentido
00:32
is an example of behavioral finance
7
17000
2000
é um exemplo de comportamento financeiro
00:34
on steroids --
8
19000
2000
em esteroides -
00:36
how we could really use behavioral finance.
9
21000
3000
como nos podemos realmente usar o comportamento financeiro.
00:39
Now you might ask, what is behavioral finance?
10
24000
3000
Agora vocês podem perguntar, o que é comportamento financeiro?
00:42
So let's think about how we manage our money.
11
27000
3000
Então vamos pensar sobre como nós administramos nosso dinheiro.
00:45
Let's start with mortgages.
12
30000
3000
Vamos começar com hipotécas.
00:48
It's kind of a recent topic,
13
33000
2000
É um tipo de assunto recente,
00:50
at least in the U.S.
14
35000
2000
pelo menos nos Estados Unidos.
00:52
A lot of people buy
15
37000
2000
Muitas pessoas compram
00:54
the biggest house they can afford,
16
39000
3000
a maior casa que eles podem pagar,
00:57
and actually slightly bigger than that.
17
42000
3000
e na verdade ligeiramente maior que isto.
01:00
And then they foreclose.
18
45000
3000
E então eles são executados.
01:03
And then they blame the banks
19
48000
2000
E então eles reclaman do banco
01:05
for being the bad guys who gave them the mortgages.
20
50000
3000
por ter sido o responsável por ter-lhes dado a hipotéca.
01:08
Let's also think about
21
53000
2000
Vamos também pensar sobre
01:10
how we manage risks --
22
55000
2000
como nós gerenciamos o risco -
01:12
for example, investing in the stock market.
23
57000
2000
por exemplo, investir no mercado de ações
01:14
Two years ago, three years ago, about four years ago,
24
59000
3000
Dois anos atrás, três anos atrás, cerca de quatro anos atrás,
01:17
markets did well.
25
62000
2000
o mercado ia bem.
01:19
We were risk takers, of course.
26
64000
3000
Nós éramos tomadores de risco, sem dúvida.
01:22
Then market stocks seize
27
67000
2000
Então o mercado de ações encolheu
01:24
and we're like, "Wow.
28
69000
2000
e nós estamos como "hüau"
01:26
These losses, they feel, emotionally,
29
71000
3000
Estas perdas, elas sentem, emocionalmente,
01:29
they feel very different
30
74000
3000
elas sentem muito diferente
01:32
from what we actually thought about it
31
77000
3000
do que nós na verdade pensamos sobre elas,
01:35
when markets were going up."
32
80000
2000
quando os mercados estavam subindo."
01:37
So we're probably not doing a great job
33
82000
3000
Então não estamos provavelmente fazendo um bom trabalho
01:40
when it comes to risk taking.
34
85000
2000
quando precisamos assumir riscos.
01:42
How many of you have iPhones?
35
87000
3000
Quantos de vocês tem iPhones?
01:45
Anyone? Wonderful.
36
90000
3000
Alguem? Maravilha.
01:48
I would bet many more of you
37
93000
3000
Eu apostaria que muitos mais de vocês
01:51
insure your iPhone --
38
96000
3000
fazem seguro dos seus iPhones -
01:54
you're implicitly buying insurance by having an extended warranty.
39
99000
3000
vocês estão implicitamente comprando seguro por terem uma garantia extendida.
01:57
What if you lose your iPhone?
40
102000
2000
O que acontece se vocês perdem seus iPhones?
01:59
What if you do this?
41
104000
2000
O que acontece se vocês fazem isto?
02:01
How many of you have kids?
42
106000
2000
Quantos de vocês tem filhos?
02:03
Anyone?
43
108000
2000
Alguém?
02:05
Keep your hands up
44
110000
2000
Levantem suas mãos
02:07
if you have sufficient life insurance.
45
112000
3000
se vocês tem um seguro de vida suficiente.
02:10
I see a lot of hands coming down.
46
115000
2000
eu vejo um monte de mãos abaixando.
02:12
I would predict,
47
117000
2000
Eu previria
02:14
if you're a representative sample,
48
119000
2000
se vocês fossem uma amostra representativa
02:16
that many more of you
49
121000
2000
que muitos mais de vocês
02:18
insure your iPhones than your lives,
50
123000
3000
fazem mais seguro do seu iPhone do que de suas vidas,
02:21
even when you have kids.
51
126000
2000
mesmo quando vocês tem filhos.
02:23
We're not doing that well when it comes to insurance.
52
128000
3000
Nós não estamos fazendo direito quando se trata de seguro.
02:26
The average American household
53
131000
4000
O típico lar Norte Americano
02:30
spends 1,000 dollars a year
54
135000
3000
gasta 1.000 dólares por ano
02:33
on lotteries.
55
138000
2000
em loterias.
02:35
And I know it sounds crazy.
56
140000
3000
E eu sei, isto é uma loucura.
02:38
How many of you spend a thousand dollars a year on lotteries?
57
143000
3000
Quantos de vocês gastam mil dólares por ano em loterias?
02:41
No one.
58
146000
2000
Ninguém.
02:43
So that tells us that the people not in this room
59
148000
3000
Então isto nos diz que as pessoas, nesta sala não
02:46
are spending more than a thousand
60
151000
2000
estão gastando mais que que um mil
02:48
to get the average to a thousand.
61
153000
3000
para ficar na média de um mil.
02:51
Low-income people
62
156000
2000
Pessoas de baixa renda
02:53
spend a lot more than a thousand on lotteries.
63
158000
4000
gastam mais do que um mil em loterias.
02:57
So where does it take us?
64
162000
2000
Para onde isto nos leva?
02:59
We're not doing a great job managing money.
65
164000
3000
Nós não estamos fazendo em bom trabalho administrando dinheiro.
03:02
Behavioral finance is really a combination
66
167000
3000
Comportamento financeiro é na verdade uma combinação
03:05
of psychology and economics,
67
170000
2000
de psicologia e economia,
03:07
trying to understand
68
172000
2000
tentando entender
03:09
the money mistakes people make.
69
174000
2000
os erros que as pessoas fazem com o dinheiro.
03:11
And I can keep standing here
70
176000
2000
E eu posso continuar aqui
03:13
for the 12 minutes and 53 seconds that I have left
71
178000
4000
pelos 12 minutos e 53 segundos que eu ainda tenho
03:17
and make fun of all sorts of ways
72
182000
2000
e fazer gozação de todos os tipos e maneiras
03:19
we manage money,
73
184000
2000
que nós administramos dinheiro,
03:21
and at the end you're going to ask, "How can we help people?"
74
186000
3000
e no final vocês irão perguntar, "Como nós podemos ajudar as pessoas?"
03:24
And that's what I really want to focus on today.
75
189000
3000
E isto é exatamente o que eu quero abordar hoje.
03:27
How do we take an understanding
76
192000
2000
Como nós podemos compreender
03:29
of the money mistakes people make,
77
194000
3000
que os erros que as pessoas fazem com o dinheiro
03:32
and then turning the behavioral challenges
78
197000
3000
e então mudar os desafios comportamentais
03:35
into behavioral solutions?
79
200000
2000
em soluções comportamentais?
03:37
And what I'm going to talk about today
80
202000
2000
E o que eu vou falar hoje
03:39
is Save More Tomorrow.
81
204000
2000
é Economize Mais Amanhã.
03:41
I want to address the issue
82
206000
2000
Eu quero dirigir a questão
03:43
of savings.
83
208000
2000
da poupança.
03:45
We have on the screen
84
210000
2000
Nós temos na tela
03:47
a representative sample
85
212000
2000
uma amostra representativa
03:49
of 100 Americans.
86
214000
2000
de 100 norte americanos.
03:51
And we're going to look at their saving behavior.
87
216000
3000
E nós vamos olhar para o comportamento econômico deles.
03:54
First thing to notice is,
88
219000
2000
A primeira coisa a observar é
03:56
half of them
89
221000
2000
metade deles
03:58
do not even have access
90
223000
2000
nem mesmo tem acesso
04:00
to a 401(k) plan.
91
225000
2000
ao plano 401(k) - Plano de investimento para aposentadoria -
04:02
They cannot make savings easy.
92
227000
3000
Eles tem dificuldade para fazer poupança.
04:05
They cannot have money go away from their paycheck
93
230000
3000
Eles não podem ter descontos nos seus cheques de pagamento
04:08
into a 401(k) plan
94
233000
2000
para um plano 401(k) de aposentadoria.
04:10
before they see it,
95
235000
2000
antes que eles o vejam,
04:12
before they can touch it.
96
237000
2000
antes que eles possam tocá-lo.
04:14
What about the remaining half of the people?
97
239000
3000
E sobre a outra metade das pessoas?
04:17
Some of them elect not to save.
98
242000
3000
Algumas delas escolhem não poupar.
04:20
They're just too lazy.
99
245000
2000
Elas são apenas muito preguiçosas.
04:22
They never get around to logging into a complicated website
100
247000
3000
Elas nunca se dispõem a se conectar a um website complicado
04:25
and doing 17 clicks to join the 401(k) plan.
101
250000
3000
e fazerem 17 clicks para se inserir no plano 401(k)
04:28
And then they have to decide how they're going to invest
102
253000
2000
E então elas tem que decidir como irão investir
04:30
in their 52 choices,
103
255000
2000
nas suas 52 escolhas,
04:32
and they never heard about what is a money market fund.
104
257000
4000
e elas nunca ouviram sobre o que é um fundo financeiro de mercado.
04:36
And they get overwhelmed and the just don't join.
105
261000
2000
E elas ficam sobrecarregadas e apenas não se inscrevem.
04:38
How many people end up saving to a 401(k) plan?
106
263000
5000
Quantas pessoas terminam economizando para o plano 401(k)?
04:43
One third of Americans.
107
268000
3000
Um terço dos Americanos.
04:46
Two thirds are not saving now.
108
271000
2000
Dois terços não estão economizando agora.
04:48
Are they saving enough?
109
273000
2000
E elas estão economizando o suficiente?
04:50
Take out those
110
275000
2000
Olhem aqueles
04:52
who say they save too little.
111
277000
2000
que dizem que economizam muito pouco.
04:54
One out of 10
112
279000
2000
Um em cada 10
04:56
are saving enough.
113
281000
3000
está economizando o suficiente.
04:59
Nine out of 10
114
284000
2000
Nove de cada 10
05:01
either cannot save through their 401(k) plan,
115
286000
3000
não podem economizar o suficiente para seu plano 401(k)
05:04
decide not to save -- or don't decide --
116
289000
3000
decidiram não economizar - ou não decidiram -
05:07
or save too little.
117
292000
3000
ou economizam muito pouco.
05:10
We think we have a problem
118
295000
2000
Nós achamos que temos um problema
05:12
of people saving too much.
119
297000
2000
de pessoas economizando demais.
05:14
Let's look at that.
120
299000
2000
Vamos olhar aquilo.
05:16
We have one person --
121
301000
2000
Nós temos uma pessoa -
05:18
well, actually we're going to slice him in half
122
303000
3000
bem, na verdade vamos dividi-la na metade
05:21
because it's less than one percent.
123
306000
3000
porque é menos do que um por cento.
05:24
Roughly half a percent of Americans
124
309000
3000
A grosso modo cerca de meio porr cento dos Americanos
05:27
feel that they save too much.
125
312000
5000
sentem que estão economizando muito.
05:32
What are we going to do about it?
126
317000
2000
O que nós vamos fazer a respeito disso?
05:34
That's what I really want to focus on.
127
319000
2000
É isto exatamente o que eu quero abordar.
05:36
We have to understand
128
321000
2000
Nós temos que entender
05:38
why people are not saving,
129
323000
2000
porquê as pessoas não estão economizando.
05:40
and then we can hopefully flip
130
325000
2000
e então nós podemos com esperança mudar
05:42
the behavioral challenges
131
327000
2000
os desafios comportamentais
05:44
into behavioral solutions,
132
329000
2000
para soluções comportamentais,
05:46
and then see how powerful it might be.
133
331000
3000
e então ver quão poderosas elas podem ser.
05:49
So let me divert for a second
134
334000
2000
Então me permitam desviar por um segundo
05:51
as we're going to identify the problems,
135
336000
2000
a medida que nós vamos identificando os problemas
05:53
the challenges, the behavioral challenges,
136
338000
3000
os desafios, os desafios comportamentais,
05:56
that prevent people from saving.
137
341000
2000
que impedem as pessoas de pouparem.
05:58
I'm going to divert and talk about bananas and chocolate.
138
343000
4000
Eu vou me desviar e falar sobre bananas e chocolate.
06:02
Suppose we had another wonderful TED event next week.
139
347000
3000
Suponham que nós tivéssemos outro magnífico evento do TED na próxima semana
06:05
And during the break
140
350000
2000
E durante o intervalo
06:07
there would be a snack
141
352000
2000
teríamos um lanche
06:09
and you could choose bananas or chocolate.
142
354000
2000
e vocês poderiam escolher entre bananas ou chocolate.
06:11
How many of you think you would like to have bananas
143
356000
3000
Quantos de vocês acham que gostariam de comer bananas
06:14
during this hypothetical TED event next week?
144
359000
2000
durante este hipotético evento TED na próxima semana?
06:16
Who would go for bananas?
145
361000
2000
Quem gostaria de comer bananas?
06:18
Wonderful.
146
363000
2000
Magnífico.
06:20
I predict scientifically
147
365000
2000
Eu prevejo científicamente
06:22
74 percent of you will go for bananas.
148
367000
3000
que 74 por cento de vocês escolheriam as bananas.
06:25
Well that's at least what one wonderful study predicted.
149
370000
4000
Bem isto pelo menos é o que um magnífico estudo previu.
06:30
And then count down the days
150
375000
3000
E então contem os dias
06:33
and see what people ended up eating.
151
378000
4000
e vejam o que as pessoas acabam comendo.
06:38
The same people that imagined themselves
152
383000
3000
As mesmas pessoas que imaginaram-se
06:41
eating the bananas
153
386000
2000
comendo bananas
06:43
ended up eating chocolates
154
388000
2000
terminaram comendo chocolate
06:45
a week later.
155
390000
2000
uma semana depois.
06:47
Self-control
156
392000
2000
Auto-controle
06:49
is not a problem in the future.
157
394000
3000
não é um problema no futuro.
06:52
It's only a problem now
158
397000
2000
É somente um problema agora
06:54
when the chocolate is next to us.
159
399000
4000
quando o chocolate está próximo de nós.
06:58
What does it have to do with time and savings,
160
403000
3000
O que isto tem a ver com tempo e poupança,
07:01
this issue of immediate gratification?
161
406000
3000
esta questão da gratificação imediata?
07:04
Or as some economists call it, present bias.
162
409000
4000
Ou como alguns economistas a chamam, a preferência presente.
07:08
We think about saving. We know we should be saving.
163
413000
2000
Nós pensamos em poupança. Nós sabemos que deveríamos poupar.
07:10
We know we'll do it next year, but today let us go and spend.
164
415000
3000
Nós sabemos que iremos poupar no próximo ano, mas hoje vamos sair e gastar.
07:13
Christmas is coming,
165
418000
2000
O Natal está chegando,
07:15
we might as well buy a lot of gifts for everyone we know.
166
420000
3000
nós deveríamos comprar um monte de presentes para todos que nós conhecemos.
07:18
So this issue of present bias
167
423000
4000
Então esta questão da preferência presente
07:22
causes us to think about saving,
168
427000
2000
provoca em nós o pensamento sobre a poupança,
07:24
but end up spending.
169
429000
2000
mas terminamos gastando.
07:26
Let me now talk
170
431000
2000
Agora eu vou falar
07:28
about another behavioral obstacle to saving
171
433000
2000
sobre outro obstáculo comportamental para a poupança
07:30
having to do with inertia.
172
435000
2000
e que tem a ver com a inércia.
07:32
But again, a little diversion
173
437000
2000
Mas de novo, uma pequena desvio
07:34
to the topic of organ donation.
174
439000
3000
para o assunto da doação de órgãos.
07:37
Wonderful study comparing different countries.
175
442000
3000
Um magnífico estudo comparando países diferentes.
07:40
We're going to look at two similar countries,
176
445000
3000
Nós vamos olhar para dois países semelhantes,
07:43
Germany and Austria.
177
448000
3000
Alemanha e Áustria.
07:46
And in Germany,
178
451000
2000
E na Alemanha,
07:48
if you would like to donate your organs --
179
453000
2000
se você quisesse doar seus órgãos -
07:50
God forbid something really bad
180
455000
2000
Deus nos livre que uma coisa dessas
07:52
happens to you --
181
457000
2000
te aconteça -
07:54
when you get your driving license or an I.D.,
182
459000
3000
quando você obtém sua carteira de motorista ou identidade,
07:57
you check the box saying,
183
462000
2000
você observa no item que diz,
07:59
"I would like to donate my organs."
184
464000
2000
"Eu gostaria de doar meus órgãos. "
08:01
Not many people like checking boxes.
185
466000
2000
Mas a maioria das pessoas não observa os itens.
08:03
It takes effort. You need to think.
186
468000
2000
Isto exige esforço. Você tem que pensar.
08:05
Twelve percent do.
187
470000
3000
Doze por cento observam.
08:08
Austria, a neighboring country,
188
473000
3000
Áustria, um país fronteiriço
08:11
slightly similar, slightly different.
189
476000
2000
é ligeiramente semelhante, ligeiramente diferente.
08:13
What's the difference?
190
478000
2000
Qual é a diferença?
08:15
Well, you still have choice.
191
480000
2000
Bom, você ainda tem escolha.
08:17
You will decide
192
482000
2000
Você vai decidir
08:19
whether you want to donate your organs or not.
193
484000
3000
se você quer doar seus órgãos ou não.
08:22
But when you get your driving license,
194
487000
2000
Mas quando você obtém sua carteira de motorista,
08:24
you check the box
195
489000
2000
você marca o item
08:26
if you do not want to donate your organ.
196
491000
4000
se você não quiser doar seus órgãos.
08:30
Nobody checks boxes.
197
495000
2000
Ninguém marca os itens.
08:32
That's kind of too much effort.
198
497000
2000
É uma coisa que exige muito esforço.
08:34
One percent check the box. The rest do nothing.
199
499000
3000
Um por cento marca os itens. O restante não.
08:37
Doing nothing is very common.
200
502000
2000
Não fazer nada é muito comum.
08:39
Not many people check boxes.
201
504000
3000
Poucas pessoas observam os itens.
08:42
What are the implications
202
507000
2000
Quais são as implicações
08:44
to saving lives
203
509000
2000
de salvar vidas
08:46
and having organs available?
204
511000
3000
e ter órgãos disponíveis?
08:49
In Germany, 12 percent check the box.
205
514000
2000
Na Alemanha 12 por cento marcam os itens.
08:51
Twelve percent are organ donors.
206
516000
3000
Doze por cento são doadores de órgãos.
08:54
Huge shortage of organs,
207
519000
2000
Há uma grande escassez de órgãos,
08:56
God forbid, if you need one.
208
521000
2000
Deus nos livre, se você precisar de um.
08:58
In Austria, again, nobody checks the box.
209
523000
3000
Na Áustria, de novo, ninguém marca os itens.
09:01
Therefore, 99 percent of people
210
526000
3000
Entretanto, 98 por cento das pessoas
09:04
are organ donors.
211
529000
2000
são doadoras de órgãos.
09:06
Inertia, lack of action.
212
531000
2000
Inércia, falta de ação.
09:08
What is the default setting
213
533000
2000
Qual é o padrão de configuração
09:10
if people do nothing,
214
535000
2000
se as pessoas não fazem nada,
09:12
if they keep procrastinating, if they don't check the boxes?
215
537000
3000
se elas continuam procrastinando, se elas não marcam os itens?
09:15
Very powerful.
216
540000
2000
Muito importante.
09:17
We're going to talk
217
542000
2000
Nós vamos falar
09:19
about what happens if people are overwhelmed and scared
218
544000
4000
sobre o que acontece se as pessoas estão sobrecarregadas e com medo
09:23
to make their 401(k) choices.
219
548000
3000
de fazer suas escolhas do plano 401(k).
09:26
Are we going to make them automatically join the plan,
220
551000
3000
Nós vamos faze-las aderir automaticamente ao plano,
09:29
or are they going to be left out?
221
554000
2000
ou elas serão deixadas de fora?
09:31
In too many 401(k) plans,
222
556000
3000
Em muitos planos 401(k)
09:34
if people do nothing,
223
559000
2000
se as pessoas não fazem nada
09:36
it means they're not saving for retirement,
224
561000
3000
isto significa que elas não estão poupando para a aposentadoria,
09:39
if they don't check the box.
225
564000
2000
se elas não observam o item.
09:41
And checking the box takes effort.
226
566000
3000
E observar o item exige esforço.
09:44
So we've chatted about a couple of behavioral challenges.
227
569000
3000
Então nós viemos conversando sobre dois desafios comportamentais.
09:47
One more before we flip the challenges into solutions,
228
572000
3000
Mais um antes que mudemos os desafios para soluções,
09:50
having to do with monkeys and apples.
229
575000
2000
tem a ver com macacos e maçãs.
09:52
No, no, no, this is a real study
230
577000
2000
Não, não, não, isto é um estudo real
09:54
and it's got a lot to do with behavioral economics.
231
579000
4000
e tem muito a ver com o comportamento econômico.
09:58
One group of monkeys gets an apple, they're pretty happy.
232
583000
3000
Um grupo de macacos ganhou uma maça, e eles estão muito contentes.
10:01
The other group gets two apples, one is taken away.
233
586000
2000
Outro grupo ganhou duas maçãs, uma foi tirada.
10:03
They still have an apple left.
234
588000
2000
Eles ainda tem uma maçã.
10:05
They're really mad.
235
590000
3000
Eles estão bem zangados.
10:08
Why have you taken our apple?
236
593000
3000
Por que vocês nos tiraram uma maçã?
10:11
This is the notion of loss aversion.
237
596000
3000
Esta é a noção da aversão de perda.
10:14
We hate losing stuff,
238
599000
2000
Nós detestamos perder coisas,
10:16
even if it doesn't mean a lot of risk.
239
601000
3000
mesmo que isto não signifique um risco muito grande.
10:19
You would hate to go to the ATM,
240
604000
3000
Vocês detestariam ir um caixa eletrônico
10:22
take out 100 dollars
241
607000
2000
sacar 100 dólares
10:24
and notice that you lost one of those $20 bills.
242
609000
2000
e se dar conta que perderam uma nota de US$ 20.
10:26
It's very painful,
243
611000
2000
É muito doloroso.
10:28
even though it doesn't mean anything.
244
613000
2000
mesmo que não represente nada.
10:30
Those 20 dollars might have been a quick lunch.
245
615000
4000
Aqueles 20 dólares poderiam pagar um lanche rápido.
10:34
So this notion of loss aversion
246
619000
4000
Então esta noção de aversão a perda
10:38
kicks in when it comes to savings too,
247
623000
3000
é significativa também quando se trata de poupar,
10:41
because people, mentally
248
626000
2000
porque mentalmente, as pessoas
10:43
and emotionally and intuitively
249
628000
3000
e emocionalmente e intuitivamente
10:46
frame savings as a loss
250
631000
2000
visualizam poupar como uma perda
10:48
because I have to cut my spending.
251
633000
3000
porque eu tenho que cortar os meus gastos.
10:51
So we talked about
252
636000
2000
Então nós falamos sobre
10:53
all sorts of behavioral challenges
253
638000
2000
todo o tipo de desafios comportamentais
10:55
having to do with savings eventually.
254
640000
4000
que tem a ver com eventuais poupanças.
10:59
Whether you think about immediate gratification,
255
644000
3000
Se vocês pensarem sobre gratificação imediata
11:02
and the chocolates versus bananas,
256
647000
3000
e o chocolate contra as bananas,
11:05
it's just painful to save now.
257
650000
3000
é doloroso poupar agora.
11:08
It's a lot more fun
258
653000
2000
É muito mais divertido
11:10
to spend now.
259
655000
2000
gastar agora.
11:12
We talked about inertia and organ donations
260
657000
3000
Nós falamos sobre inércia e doação de órgãos
11:15
and checking the box.
261
660000
2000
e observar os items.
11:17
If people have to check a lot of boxes
262
662000
2000
Se as pessoas tem que observar muitos items
11:19
to join a 401(k) plan,
263
664000
2000
para se juntar ao plano 401(k)
11:21
they're going to keep procrastinating
264
666000
2000
elas continuarão procrastinando
11:23
and not join.
265
668000
2000
e não irão se juntar.
11:25
And last, we talked about loss aversion,
266
670000
2000
E por último, nós falamos sobre a aversão a perda,
11:27
and the monkeys and the apples.
267
672000
2000
e os macacos e as maçãs.
11:29
If people frame mentally
268
674000
3000
Se as pessoas visualizarem mentalmente
11:32
saving for retirement as a loss,
269
677000
3000
a poupança para a aposentadoria como uma perda,
11:35
they're not going to be saving for retirement.
270
680000
3000
elas não irão poupar para a sua aposentadoria.
11:38
So we've got these challenges,
271
683000
2000
Então nós temos estes desafios
11:40
and what Richard Thaler and I
272
685000
2000
e o que Richard Thaler e eu
11:42
were always fascinated by --
273
687000
2000
sempre fomos fascinados -
11:44
take behavioral finance,
274
689000
2000
tomar o comportamento de finanças
11:46
make it behavioral finance on steroids
275
691000
2000
e fazê-lo comportamento de finanças com esteróides
11:48
or behavioral finance 2.0
276
693000
2000
ou comportamento de finanças 2.0
11:50
or behavioral finance in action --
277
695000
2000
ou comportamento de finanças em ação -
11:52
flip the challenges into solutions.
278
697000
4000
mudando os desafios para soluções.
11:56
And we came up with an embarrassingly simple solution
279
701000
3000
E nós chegamos a uma embaraçosa e simples solução
11:59
called Save More, not today, Tomorrow.
280
704000
4000
chamada Poupe mais, não hoje, Amanhã.
12:03
How is it going to solve the challenges
281
708000
2000
Como isto irá resolver os desafios
12:05
we chatted about?
282
710000
2000
sobre os quais falamos?
12:07
If you think about the problem
283
712000
2000
Se vocês pensarem sobre o problema
12:09
of bananas versus chocolates,
284
714000
2000
das bananas versus chocolate,
12:11
we think we're going to eat bananas next week.
285
716000
3000
nós pensamos que iremos comer bananas na semana que vem.
12:14
We think we're going to save more next year.
286
719000
3000
Nós pensamos que iremos economizar mais no próximo ano.
12:17
Save More Tomorrow
287
722000
3000
Poupe Mais Amanhã
12:20
invites employees
288
725000
2000
convide os funcionários
12:22
to save more maybe next year --
289
727000
2000
a pouparem mais talvez no próximo ano -
12:24
sometime in the future
290
729000
2000
em algum tempo no futuro
12:26
when we can imagine ourselves
291
731000
2000
onde nós podemos imaginar-nos
12:28
eating bananas,
292
733000
2000
comendo bananas,
12:30
volunteering more in the community,
293
735000
2000
fazendo mais trabalhos voluntários na comunidade,
12:32
exercising more and doing all the right things on the planet.
294
737000
4000
nos exercitando mais e fazendo todas as coisas certas no planeta.
12:36
Now we also talked about checking the box
295
741000
3000
Nós também falamos sobre observar os items
12:39
and the difficulty of taking action.
296
744000
3000
e da dificuldade em tomarmos ações.
12:42
Save More Tomorrow
297
747000
2000
Poupe Mais Amanhã
12:44
makes it easy.
298
749000
2000
faça-o mais fácil.
12:46
It's an autopilot.
299
751000
2000
É um piloto automático.
12:48
Once you tell me you would like to save more in the future,
300
753000
4000
Uma vez que vocês me digam que gostariam de economizar mais no futuro,
12:52
let's say every January
301
757000
2000
vamos dizer cada Janeiro
12:54
you're going to be saving more automatically
302
759000
3000
vocês irão economizar mais automaticamente
12:57
and it's going to go away from your paycheck to the 401(k) plan
303
762000
3000
e isto sairá do seu cheque de pagamento para o plano 401(k)
13:00
before you see it, before you touch it,
304
765000
2000
antes que vocês vejam, antes que vocês toquem,
13:02
before you get the issue
305
767000
2000
antes que vocês percebam a questão
13:04
of immediate gratification.
306
769000
3000
da gratificação imediata.
13:07
But what are we going to do about the monkeys
307
772000
3000
Mas o que nos iremos fazer a respeito dos macacos
13:10
and loss aversion?
308
775000
2000
e da aversão a perda?
13:12
Next January comes
309
777000
2000
O Janeiro próximo vem
13:14
and people might feel that if they save more,
310
779000
2000
e as pessoas podem sentir que se elas pouparem mais,
13:16
they have to spend less, and that's painful.
311
781000
3000
elas terão que gastar menos, e isto é doloroso.
13:20
Well, maybe it shouldn't be just January.
312
785000
2000
Bom, talvez isto não devesse ser justamente em Janeiro.
13:22
Maybe we should make people save more
313
787000
3000
Talvez nós devêssemos fazer as pessoas pouparem mais
13:25
when they make more money.
314
790000
3000
quando elas tem mais dinheiro.
13:28
That way, when they make more money, when they get a pay raise,
315
793000
3000
Desta maneira, quando elas tem mais dinheiro, quando elas tem um aumento no pagamento
13:31
they don't have to cut their spending.
316
796000
4000
elas não tenham que cortar seus gastos.
13:35
They take a little bit
317
800000
2000
Elas pegam um pouco mais
13:37
of the increase in the paycheck home
318
802000
2000
do aumento no cheque de pagamento
13:39
and spend more --
319
804000
2000
e gastam mais -
13:41
take a little bit of the increase
320
806000
2000
pegam um pouco do aumento
13:43
and put it in a 401(k) plan.
321
808000
2000
e o colocam num plano 401(k).
13:45
So that is the program,
322
810000
2000
Então este é o programa,
13:47
embarrassingly simple,
323
812000
2000
embaraçosamente simples
13:49
but as we're going to see,
324
814000
2000
mas como iremos ver,
13:51
extremely powerful.
325
816000
2000
extremamente potente.
13:53
We first implemented it,
326
818000
2000
Nós primeiro o implementamos,
13:55
Richard Thaler and I,
327
820000
2000
Richard Thaler e eu
13:57
back in 1998.
328
822000
3000
no ano de 1998.
14:00
Mid-sized company in the Midwest,
329
825000
3000
Uma companhia de porte médio no Meio Oeste
14:03
blue collar employees
330
828000
2000
o chão de fábrica estava
14:05
struggling to pay their bills
331
830000
2000
lutando para pagar as suas contas
14:07
repeatedly told us
332
832000
2000
repetidamente nos diziam
14:09
they cannot save more right away.
333
834000
3000
que eles não podiam economizar mais imediatamente.
14:12
Saving more today is not an option.
334
837000
3000
Poupar mais hoje não é uma opção.
14:15
We invited them to save
335
840000
2000
Nós os convidamos a poupar
14:17
three percentage points more
336
842000
3000
três pontos percentuais mais
14:20
every time they get a pay raise.
337
845000
3000
toda a vez que eles tivessem um aumento no pagamento.
14:23
And here are the results.
338
848000
3000
E aqui está o resultado.
14:26
We're seeing here a three and a half-year period,
339
851000
2000
Nós estamos vendo aqui um período de três anos e meio,
14:28
four pay raises,
340
853000
2000
quatro aumentos nos pagamentos
14:30
people who were struggling to save,
341
855000
2000
as pessoas que estavam lutando para poupar
14:32
were saving three percent of their paycheck,
342
857000
2000
estavam poupando três por cento dos seus pagamento,
14:34
three and a half years later
343
859000
2000
três anos e meio depois
14:36
saving almost four times as much,
344
861000
3000
poupavam quase quatro vezes mais,
14:39
almost 14 percent.
345
864000
3000
quase 14 por cento.
14:42
And there's shoes and bicycles
346
867000
2000
E há sapatos e bicicletas
14:44
and things on this chart
347
869000
2000
e coisas nesta transparência
14:46
because I don't want to just throw numbers
348
871000
2000
porque nós não queremos apenas jogar números
14:48
in a vacuum.
349
873000
2000
no vácuo.
14:50
I want, really, to think about the fact
350
875000
3000
Eu quero, de verdade, pensar sobre o fato
14:53
that saving four times more
351
878000
2000
que poupar quatro vezes mais
14:55
is a huge difference
352
880000
2000
é uma grande diferença
14:57
in terms of the lifestyle
353
882000
2000
em termos de estilo de vida
14:59
that people will be able to afford.
354
884000
2000
que as pessoas serão capazes de pagar.
15:01
It's real.
355
886000
2000
É real
15:03
It's not just numbers on a piece of paper.
356
888000
3000
Não são apenas números num pedaço de papel.
15:06
Whereas with saving three percent,
357
891000
2000
Enquanto que economizando três por cento,
15:08
people might have to add nice sneakers
358
893000
2000
as pessoas poderiam ter que comprar tênis melhores
15:10
so they can walk,
359
895000
2000
para que possam caminhar,
15:12
because they won't be able to afford anything else,
360
897000
4000
porque elas não poderão ser capazes de pagar por nada mais,
15:16
when they save 14 percent
361
901000
2000
quando elas poupam 14 por cento
15:18
they might be able to maybe have nice dress shoes
362
903000
3000
elas poderiam ser capazes talvez de terem melhores sapatos
15:21
to walk to the car to drive.
363
906000
3000
para caminharem até o carro para dirigir.
15:24
This is a real difference.
364
909000
2000
Este é a diferença real.
15:26
By now, about 60 percent of the large companies
365
911000
5000
Mas agora, cerca de 60 por cento das maiores companhias
15:31
actually have programs like this in place.
366
916000
3000
na verdade tem programas como este em andamento.
15:34
It's been part of the Pension Protection Act.
367
919000
3000
Isto é parte do Ato de Proteção de Pensão. (Legislação estabelecida em 2006 nos EUA com incentivos fiscais visando aumentar e proteger a poupança para a aposentadoria)
15:37
And needless to say that Thaler and I
368
922000
2000
E nem é necessário dize que Thaler e eu
15:39
have been blessed to be part of this program
369
924000
3000
temos sido abençoados por fazermos parte deste programa
15:42
and make a difference.
370
927000
2000
e fazer a diferença.
15:44
Let me wrap
371
929000
2000
Deixem-me terminar
15:46
with two key messages.
372
931000
3000
com duas mensagens importantes.
15:49
One is behavioral finance
373
934000
3000
Uma é o comportamento financeiro
15:52
is extremely powerful.
374
937000
3000
é extremamente poderoso.
15:55
This is just one example.
375
940000
3000
Isto é apenas um exemplo.
15:58
Message two
376
943000
2000
Mensagem dois
16:00
is there's still a lot to do.
377
945000
2000
ainda há muito a fazer.
16:02
This is really the tip of the iceberg.
378
947000
3000
Isto é na verdade apenas a ponta do iceberg
16:05
If you think about people and mortgages
379
950000
3000
se vocês pensarem sobre pessoas e hipotécas
16:08
and buying houses and then not being able to pay for it,
380
953000
3000
e comprar casas e então não ser capaz de pagar por ela,
16:11
we need to think about that.
381
956000
2000
nós precisamos pensar sobre isto.
16:13
If you're thinking about people taking too much risk
382
958000
3000
Se vocês estão pensando sobre as pessoas assumirem muitos riscos
16:16
and not understanding how much risk they're taking
383
961000
3000
e não entenderem quanto risco estão estão assumindo
16:19
or taking too little risk,
384
964000
2000
ou assumindo pouquíssimos riscos
16:21
we need to think about that.
385
966000
2000
nós precisamos pensar sobre isto.
16:23
If you think about people spending a thousand dollars a year
386
968000
3000
Se vocês pensarem sobre as pessoas gastando um mil dólares por ano
16:26
on lottery tickets,
387
971000
2000
em bilhetes de loterias
16:28
we need to think about that.
388
973000
2000
nós precisamos pensar sobre isto.
16:30
The average actually,
389
975000
2000
A média na verdade
16:32
the record is in Singapore.
390
977000
2000
o recorde é em Singapura.
16:34
The average household
391
979000
2000
O lar norte americano médio
16:36
spends $4,000 a year on lottery tickets.
392
981000
3000
gasta $ 4 mil por ano em bilhetes de loteria.
16:39
We've got a lot to do,
393
984000
2000
Nós temos muito a fazer
16:41
a lot to solve,
394
986000
2000
muito a resolver,
16:43
also in the retirement area
395
988000
3000
também na área da aposentadoria
16:46
when it comes to what people do with their money
396
991000
2000
quando pensamos o que as pessoas fazem com o seu dinheiro
16:48
after retirement.
397
993000
2000
depois da aposentadoria.
16:50
One last question:
398
995000
2000
Uma última questão.
16:52
How many of you feel comfortable
399
997000
3000
Quantos de vocês se sentem confortáveis
16:55
that as you're planning for retirement
400
1000000
2000
a medida que vocês estão planejando sua aposentadoria
16:57
you have a really solid plan
401
1002000
3000
vocês tem um plano verdadeiramento sólido
17:00
when you're going to retire,
402
1005000
2000
quando vocês se aposentarem,
17:02
when you're going to claim Social Security benefits,
403
1007000
3000
quando vocês reivindicarem os benefícios do Seguro Social,
17:05
what lifestyle to expect,
404
1010000
2000
que estilo de vida esperam,
17:07
how much to spend every month
405
1012000
2000
quanto irão gastar todos os meses
17:09
so you're not going to run out of money?
406
1014000
2000
de maneira que não fiquem sem dinheiro?
17:11
How many of you feel you have a solid plan for the future
407
1016000
3000
Quantos de vocês sentem que tem um plano sólido para o futuro
17:14
when it comes to post-retirement decisions.
408
1019000
4000
quando se trata de tomar decisões sobre o pós aposentadoria.
17:19
One, two, three, four.
409
1024000
3000
Um, dois, três, quatro,
17:22
Less than three percent
410
1027000
2000
Menos que três por cento
17:24
of a very sophisticated audience.
411
1029000
2000
de uma audiência sofisticada.
17:26
Behavioral finance has a long way.
412
1031000
3000
Comportamento financeiro tem um longo caminho.
17:29
There's a lot of opportunities
413
1034000
2000
Existem muitas oportunidades
17:31
to make it powerful again and again and again.
414
1036000
4000
de faze-lo poderoso de novo e de novo e de novo.
17:35
Thank you.
415
1040000
2000
Muito obrigado
17:37
(Applause)
416
1042000
2000
Aplausos
ABOUT THE SPEAKER
Shlomo Benartzi - EconomistShlomo Benartzi uses behavioral economics to study how and why we plan well for the future (or fail to), and uses that to develop new programs to encourage saving for retirement.
Why you should listen
Shlomo Benartzi studies behavioral finance with a special interest in personal finance. He is co-founder of the Behavioral Finance Forum (www.behavioralfinanceforum.com), a collective of 40 prominent academics and 40 major financial institutions from around the globe. The Forum helps consumers make better financial decisions by fostering collaborative research efforts between academics and industry leaders.
Benartzi’s most significant research contribution is the development of Save More Tomorrow™ (SMarT), a behavioral prescription designed to help employees increase their savings rates gradually over time.
Shlomo Benartzi | Speaker | TED.com