論文の概要: Forecasting and stabilizing chaotic regimes in two macroeconomic models via artificial intelligence technologies and control methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12019v1
• Date: Mon, 20 Feb 2023 11:55:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-24 15:07:42.294325
• Title: Forecasting and stabilizing chaotic regimes in two macroeconomic models via artificial intelligence technologies and control methods
• Title（参考訳）: 人工知能技術と制御方法による2つのマクロ経済モデルにおけるカオス状態の予測と安定化
• Authors: Tatyana Alexeeva and Quoc Bao Diep and Nikolay Kuznetsov and Ivan Zelinka
• Abstract要約: 経済における重要な課題の1つは、将来の経済変数の値に対する経済エージェントの期待を予測することである。 数学的モデルの振る舞いはカオスを含む不規則であり、予測力を低下させる。 2つの経済モデルの振舞いの状況を調査し、不規則な力学を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3670422696827526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the key tasks in the economy is forecasting the economic agents' expectations of the future values of economic variables using mathematical models. The behavior of mathematical models can be irregular, including chaotic, which reduces their predictive power. In this paper, we study the regimes of behavior of two economic models and identify irregular dynamics in them. Using these models as an example, we demonstrate the effectiveness of evolutionary algorithms and the continuous deep Q-learning method in combination with Pyragas control method for deriving a control action that stabilizes unstable periodic trajectories and suppresses chaotic dynamics. We compare qualitative and quantitative characteristics of the model's dynamics before and after applying control and verify the obtained results by numerical simulation. Proposed approach can improve the reliability of forecasting and tuning of the economic mechanism to achieve maximum decision-making efficiency.
• Abstract（参考訳）: 経済における重要な課題の1つは、数学モデルを用いて将来の経済変数の値に対する経済エージェントの期待を予測することである。 数学的モデルの振る舞いはカオスを含む不規則であり、予測力を低下させる。 本稿では,2つの経済モデルの振舞いの状況を調査し,不規則な力学を同定する。 これらのモデルを用いて,不安定周期軌道を安定させカオスダイナミクスを抑制する制御作用を導出するためのピラガス制御法と組み合わせ,進化アルゴリズムと連続的深層q学習法の有効性を示す。 制御の適用前後におけるモデル力学の質的・定量的特性の比較を行い, 数値シミュレーションにより得られた結果の検証を行った。 提案するアプローチは、最大意思決定効率を達成するための経済メカニズムの予測とチューニングの信頼性を向上させることができる。

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