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利用高维动态规划中的对称性

作者

上市的:
  • 马赫迪·易卜拉希米·卡胡
  • 杰苏斯·费尔南德斯·维拉弗德
  • 杰西·佩拉
  • 阿纳夫·索德

摘要

我们提出了一种利用深度学习解决高维动态规划问题和具有大量(但有限)异构代理的递归竞争均衡的新方法。由于四种互补技术,避免了“维数灾难”:(1)利用近似运动定律和值函数中的对称性确保模型沿感兴趣的流形拟合的采样方法;(4)在不计算平稳分布或不应用横向条件的情况下,选择最具普遍性的过参数化深度学习近似。作为应用,我们求解了经典Lucas and Prescott(1971)模型“不确定性投资”的多公司版本的全球解决方案。“首先,我们将解决方案与线性-二次高斯模型进行比较,以进行验证和基准测试。然后,我们解决带有总冲击的非线性模型。最后,我们描述了我们的方法如何应用于经济学中的一大类模型。

建议引用

  • Mahdi Ebrahimi Kahou和Jesüs Fernández Villaverde&Jesse Perla&Arnav Sood,2021年。"利用高维动态规划中的对称性,"CESifo工作文件系列9161,CESifo。
  • 手柄:RePEc:ces:ceswps:_9161
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    完整参考文献 (包括与IDEAS上的项目不匹配的项目)

    引文

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    引用人:

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    1. Jesüs Fernández‐Villaverde&Samuel Hurtado&Galo Nuño,2023年。"金融摩擦与财富分配,"计量经济学《计量经济学会》,第91卷(3),第869-901页,5月。
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    20. Yves Achdou&Jiequn Han&Jean-Michel Lasry&Pierre-Louis Lions&Benjamin Moll,2017年。"宏观经济学中的收入和财富分配:一种持续时间方法,"NBER工作文件23732,国家经济研究局。

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    动态规划;深度学习;打破维度诅咒;
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