弗朗西斯科·兰佩蒂;安德里亚·罗文蒂尼;阿米尔·萨尼 使用机器学习代理进行基于代理的模型校准。 （英语） Zbl 1401.91461号 《经济学杂志》。动态。控制 90, 366-389 (2018). 概要：有效地将基于代理的模型（ABM）校准为真实数据是一个公开的挑战。本文将机器学习和智能迭代采样相结合，明确解决了ABM的参数空间探索和校准问题。该方法使用有限数量的ABM评估“学习”快速代理元模型，并近似ABM输入（初始条件和参数）和输出之间的非线性关系。性能评估基于W.A.Brock公司和C.H.霍姆斯资产定价模型[同上，第8-9号，1235-1274（1998年；Zbl 0913.90042号)]和“岛屿”内生增长模型[G.法吉奥洛和G.多西，“具有本地交互作用的内生增长模型中的开发、探索和创新”，Struct。青稞酒。经济。动态。14，第3号，237-273（2003年；doi:10.1016/s0954-349x（03）00022-5)]. 结果表明，使用所提出的迭代学习过程获得的机器学习代理提供了真实模型的相当准确的代理，并大大减少了大规模参数空间探索和校准所需的计算时间。 引用于9文件 MSC公司： 91B69型 异构代理模型 62K99型 统计实验设计 62第20页 统计学在经济学中的应用 关键词：基于agent的模型;校准;机器学习;代理;元模型 引文：Zbl 0913.90042号 软件：生物战;XGBoost公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Lamperti}等人，J.Econ。动态。控制90，366--389（2018；Zbl 1401.91461） 全文： 内政部 arXiv公司 链接 参考文献： [1] 阿法拉诺，S。；勒克斯，T。；Wagner，F.，《基于主体模型的估计：非对称羊群模型的案例》，计算。经济。，26, 1, 19-49, (2005) ·Zbl 1161.91364号 [2] 阿法拉诺，S。；勒克斯，T。；Wagner，F.，《金融市场基于代理的简单模型的估计：澳大利亚股票和外汇数据的应用》，Physica a:Stat.Mech。申请。，370，1，38-42，（2006年） [3] 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