|
|
Reinforcement learning in Agent-based macroeconomic model
Vlk, Bořivoj ; Skuhrovec, Jiří (vedoucí práce) ; Holub, Tomáš (oponent)
Za využití teoretický konceptů z teorie her, učících se automatonů a zpětnovazeb- ního učení, práce prezentuje počítačový model (simulaci) založený na všeobecné rovnováze a učebnicovém dynamickém makroekonomickém modelu. Model je založen na interagujících Konstruktivně Racionální agentech. Konstruk- tivní Racionalita je pojmem soudobé literatury, popisujícím rozhodování ekonomick- ých agentů založeném na strojovém učení, který umožňuje uvolnit předpoklady a požadavky modelu na informace, kterými agenti disponují a správnost jejich očekávání. V modelu se periodicky opakují období krizí, charakterizovných jako strmý propad úrovně produkce doprovázený stejně strmým nárůstem nezaměstnanosti. Příčinou krizí je změna v úrovně cen a mezd, na jejihž novou hladinu se firmy a domácnosti v modelu musí adaptovat. Změna úrovně cen a mezd je nezbytná pro zachování rovnováhy na trhu zboží pokud dochází k technologickému pokroku (růstu). Model má dobré teoretické základy a velký potenciál pro další vývoj. Práce se rovněž zabývá obecnými vlastnostmi her vícero interagujících a učících se entit. Zvláštní důraz je kladen na náhlé změny ve hře a chování hráčů při těchto změnách, během kterých se objevují endogenní rigidity. Klasifikace JEL D80, D83, C63, E32, C73, Klíčová...
|
|
|
Reinforcement learning in Agent-based macroeconomic model
Vlk, Bořivoj ; Skuhrovec, Jiří (vedoucí práce) ; Holub, Tomáš (oponent)
Za využití teoretický konceptů z teorie her, učících se automatonů a zpětnovazeb- ního učení, práce prezentuje počítačový model (simulaci) založený na všeobecné rovnováze a učebnicovém dynamickém makroekonomickém modelu. Model je založen na interagujících Konstruktivně Racionální agentech. Konstruk- tivní Racionalita je pojmem soudobé literatury, popisujícím rozhodování ekonomick- ých agentů založeném na strojovém učení, který umožňuje uvolnit předpoklady a požadavky modelu na informace, kterými agenti disponují a správnost jejich očekávání. V modelu se periodicky opakují období krizí, charakterizovných jako strmý propad úrovně produkce doprovázený stejně strmým nárůstem nezaměstnanosti. Příčinou krizí je změna v úrovně cen a mezd, na jejihž novou hladinu se firmy a domácnosti v modelu musí adaptovat. Změna úrovně cen a mezd je nezbytná pro zachování rovnováhy na trhu zboží pokud dochází k technologickému pokroku (růstu). Model má dobré teoretické základy a velký potenciál pro další vývoj. Práce se rovněž zabývá obecnými vlastnostmi her vícero interagujících a učících se entit. Zvláštní důraz je kladen na náhlé změny ve hře a chování hráčů při těchto změnách, během kterých se objevují endogenní rigidity. Klasifikace JEL D80, D83, C63, E32, C73, Klíčová...
|
|
|
Agent-based modeling of dual currency economy
Vlk, Bořivoj ; Skuhrovec, Jiří (vedoucí práce) ; Klinger, Tomáš (oponent)
1 Abstrakt Práce popisuje blízký vztah mezi Dynamickým programováním zpětnovazebním učením, na příkladu modelu oběhu dvou měn. Dynamické programování je metodologickým základem pro popis rovnovážných stavů monetárních "Search- Theoretic" modelů, které umožňují vysvětlit vznik fiat měny, nebo mezinárodně používaných měn, bez jakýchkoli společeských institucí. V konkrétním, dříve publikovaném, "Search-Theoretic" rámci dvou měn je vytvořen původní mul- tiagentní výpočetní model. Oba modely jsou porovnány na základě jejich předpokladů a jejich schopnosti dosáhnou určených rovnovážných stavů. Oba modely jsou si blízké a za stejných předpokladů dosahují stejných výsledků. Multiagentní výpočetní model navíc umožňuje vynechat předpoklady dokonalé informovanosti a statického prostředí. Za těchto okolností dosahuje jiných rovnovážných stavů, které ale lépe odpovídají skutečnému lidskému chování, pozorovanému v dříve publikovaných laboratorních experimentech. Klasifikace JEL D83, E40 Klíčová slova Multiagentní modelování, Měna, Změna měny, Dolarizace E-mail autora borivoj.vlk@gmail.com E-mail vedoucího práce jskuhrovec@gmail.com
|
host ::
RSS.