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随机重新规划下的政策模型。 (英语) Zbl 0674.90014号

根据以下环境,定义了一个具有无限时域的随机重新规划模型。决策者面临\[(1) 四E_ty(t+1)-ρy(t)=x(t)+E(t),\]其中y(t)是反映公众决策的内生随机变量,\(rho)是带有\(rho>1)的参数,x(t)为当前政策管理可控制的变量,e(t)则是强制随机过程的当前实现。假设给药周转遵循一系列独立的伯努利随机变量\(\{\)S(t)\(\}\),其中,如果计划(即新的给药)发生,则\(S(t)=0\),否则\(S(t)=1\)。政府的目标是尽量减少\[\lim_{T\to\infty}E_T\sum^{T}(T)_{j=0}\β^j[y(t+j)^2+\λx(t+j)^2]\]其中,假设给出了\(lambda>0),\(1>\beta>0)和未来政府的计划。然后,该模型的随机重新规划平衡由一对最优序列((x^*(t))、(y^*(t))定义,这样,对于任何实现的路径((x)S(t)和(x)e(t),上述公众的期望方程(1)都成立,对于所有t\)反映了现任政府的最佳选择。对于稳定性、延迟信息和其他策略性能的情况,对随机重新规划平衡进行了各种表征。
审核人:J.K.Sengupta公司

理学硕士:

91B62型 经济增长模型
60焦耳10 马尔可夫链(离散状态空间上的离散时间马尔可夫过程)
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全文: 内政部 内政部