<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><div><div><img src="cid:ii_jvcq1psf0" alt="CDAC_Logo smaller.png" width="392" height="266"><br></div></div><div><b><font size="4"><br></font></b></div><div><b><font size="4">Peter Ganong</font></b></div><div><b>Assistant Professor at Harris School of Public Policy</b><br></div><div><b>University of Chicago</b></div></div><div><b><br></b></div><div><p style="box-sizing:border-box;margin:0px;padding:0px 0px 1em;border:0px;outline:0px;background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial;font-size:16px;vertical-align:baseline;color:rgb(0,0,0);font-family:"Open Sans",Helvetica,Arial,Lucida,sans-serif"><strong style="box-sizing:border-box;margin:0px;padding:0px;border:0px;outline:0px;background:transparent;vertical-align:baseline">Consumer Spending During Unemployment: Positive and Normative Implications</strong></p></div><div><div><b>Wednesday, May 8, 2019 @ 12:00pm</b></div><div><b><a href="https://goo.gl/maps/5h7saQhVerqW8gYA9" target="_blank">John Crerar Library</a>, Room 390</b></div></div><div><b>Lunch Provided</b></div><div><br></div><div><div><b>Abstract:</b></div><div><font color="#212121">Using de-identified bank account data, we show that spending drops sharply at the large and predictable decrease in income arising from the exhaustion of unemployment insurance (UI) benefits. We use the high-frequency response to a predictable income decline as a new test to distinguish between alternative consumption models. The sensitivity of spending to income we document is inconsistent with rational models of liquidity-constrained households, but is consistent with behavioral models with present biased or myopic households. Depressed spending after exhaustion also implies that the consumption-smoothing gains from extending UI benefits are four times larger than from raising UI benefit levels. You can read the paper <a href="https://cpb-us-w2.wpmucdn.com/voices.uchicago.edu/dist/1/801/files/2018/12/ganong_noel_ui-2mdz1nn.pdf">here</a>.</font><br></div></div><div><font color="#212121"><br></font></div><div><div><b>Bio:</b></div><div><font color="#212121">Peter is an Assistant Professor at Harris Public Policy. He studies income volatility and policies to mitigate its consequences. In one recent paper, he studied how households respond to UI benefit exhaustion. In ongoing work, he is studying the origins of mortgage default and the best way to design mortgage modifications to prevent foreclosure. He received a BA in 2009 and a PhD in 2016, both in economics from Harvard. He worked at the White House Council of Economic Advisers from 2009 to 2010, helped to start the City of Boston's Citywide Analytics Team from 2014 to 2015, and helped start <a href="http://immigrantdoctors.org">immigrantdoctors.org</a>.</font><br></div></div><div><font color="#212121"><br></font></div><div><div><b>CENTER FOR DATA AND COMPUTING MAY 2019 SPEAKER SERIES</b></div><div><br></div><div>The <a href="http://cdac.uchicago.edu/" target="_blank">Center for Data and Computing (CDAC)</a> is the incubator for new multidisciplinary data science research at the University of Chicago. We catalyze discoveries by fusing fundamental and applied research with real-world applications.</div><div><br></div><div>Join us this May for five illuminating talks from experts at the intersection of data science and domain research, hear about CDAC funding and research opportunities, and connect with the growing UChicago Data Science Community.</div><div><br></div><div>All talks will take place 12:00 - 1:00 PM at John Crerar Library, 5730 S. Ellis Ave., Room 390. Lunch will be served. More information is available at <a href="http://cdac.uchicago.edu/events">cdac.uchicago.edu/events</a></div></div><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><i style="font-size:12.8px">Rob Mitchum</i></div><div dir="ltr"><i>Associate Director of Communications for Data Science and Computing<br></i><div style="font-size:12.8px"><i style="font-size:12.8px">University of Chicago</i><br></div><div style="font-size:12.8px"><i style="font-size:12.8px"><a href="mailto:rmitchum@ci.uchicago.edu" target="_blank">rmitchum@uchicago.edu</a></i><br></div><div style="font-size:12.8px"><i style="font-size:12.8px">773-484-9890</i><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>