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复杂环境下的预测：基于库存流一致性agent仿真模型中的机器学习销售期望

作者

上市的：
  • 卡图洛，埃尔曼诺
  • 毛罗·加勒加蒂
  • 阿尔贝托·拉索

摘要

本文的目的是研究代理人行为规则的不同复杂程度如何影响个人和宏观经济表现。特别是，我们分析了引入基于代理的宏观模型公司的影响，这些公司能够使用简单的机器学习算法制定有效的销售预测。这些技术能够提供无偏见的预测，并呈现出一定程度的准确性，特别是在遗传算法的情况下。我们观察到，机器学习允许企业增加利润，尽管这会导致工资份额下降和长期增长率下降。此外，预测方法能够在震荡不大时制定出保持无偏见的预期，从而为企业提供预测能力，在一定程度上可能与卢卡斯评论一致。

建议引用

  • 卡图洛、埃尔曼诺和加勒加蒂、毛罗和鲁索、阿尔贝托，2022年。"复杂环境下的预测：基于库存流一致性agent仿真模型中的机器学习销售期望,"经济动力学与控制杂志爱思唯尔，第139（C）卷。
    • 手柄：RePEc:eee:dyncon:v:139:y:2022:i:c:s0165188922001117
    DOI:10.1016/j.jedc.2022.104405
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    1. Eugenio Caverzasi和Alberto Russo，2018年。"危机后走向新的微观宏观经济学,"工业和企业变革，牛津大学出版社和国际商会协会，第27卷（6），第999-1014页。
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