論文の概要: A new economic and financial theory of money

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04986v7
• Date: Mon, 14 Oct 2024 14:24:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 21:41:15.228065
• Title: A new economic and financial theory of money
• Title（参考訳）: 貨幣の新しい経済・財政理論
• Authors: Michael E. Glinsky, Sharon Sievert,
• Abstract要約: 電子通貨の評価はマクロ経済学理論と金融政策の基本方程式に基づく。 電子通貨を、サブエコノミーの有形資産に関連付けられた取引株式として捉えていく。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper fundamentally reformulates economic and financial theory to include electronic currencies. The valuation of the electronic currencies will be based on macroeconomic theory and the fundamental equation of monetary policy, not the microeconomic theory of discounted cash flows. The view of electronic currency as a transactional equity associated with tangible assets of a sub-economy will be developed, in contrast to the view of stock as an equity associated mostly with intangible assets of a sub-economy. The view will be developed of the electronic currency management firm as an entity responsible for coordinated monetary (electronic currency supply and value stabilization) and fiscal (investment and operational) policies of a substantial (for liquidity of the electronic currency) sub-economy. The risk model used in the valuations and the decision-making will not be the ubiquitous, yet inappropriate, exponential risk model that leads to discount rates, but will be multi time scale models that capture the true risk. The decision-making will be approached from the perspective of true systems control based on a system response function given by the multi scale risk model and system controllers that utilize the Deep Reinforcement Learning, Generative Pretrained Transformers, and other methods of Generative Artificial Intelligence (genAI). Finally, the sub-economy will be viewed as a nonlinear complex physical system with both stable equilibriums that are associated with short-term exploitation, and unstable equilibriums that need to be stabilized with active nonlinear control based on the multi scale system response functions and genAI.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、電子通貨を含む経済・金融理論を根本的に改革する。 電子通貨の評価は、割引キャッシュフローのミクロ経済理論ではなく、マクロ経済理論と金融政策の基本方程式に基づいて行われる。 サブエコノミーの有形資産に関連する取引株式としての電子通貨の見方は、主にサブエコノミーの無形資産に関連する株式としての株式とは対照的である。 この見解は、実質的な(電子通貨の流動性のために)金融(電子通貨供給及び価値安定化)及び財政(投資及び運用)政策の調整を行う機関として、電子通貨管理会社によって策定される。 評価と意思決定で使用されるリスクモデルは、ディスカウント率につながるユビキタスで不適切な指数的リスクモデルではなく、真のリスクを捉えるマルチタイムスケールモデルになります。 意思決定は、多スケールリスクモデルと、Deep Reinforcement Learning、Generative Pretrained Transformers、およびその他のGenerative Artificial Intelligence(genAI)の手法を利用するシステムコントローラによって与えられるシステム応答関数に基づいて、真のシステム制御の観点からアプローチされる。 最後に、サブエコノミーは、短期的な利用に関連する安定平衡と、マルチスケールのシステム応答関数とgenAIに基づくアクティブな非線形制御で安定化する必要がある不安定平衡の両方を持つ非線形複素物理系と見なされる。

関連論文リスト

• Modeling Systemic Risk: A Time-Varying Nonparametric Causal Inference Framework [27.025720728622897]
  時系列ネットワークにおける因果構造を推定するための非パラメトリック・時間変化指向情報グラフ(TV-DIG)フレームワークを提案する。 本枠組みは、金融ネットワーク内の主要資産・産業セクター間の相互接続性とシステム的リスクの進化を特定し、監視するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-27T20:09:57Z)
• Quantum Computational Algorithms for Derivative Pricing and Credit Risk in a Regime Switching Economy [0.0]
  金融市場のリスクを模倣する観点からも現実的なプロセスのクラスを紹介します。 ゲート型量子コンピュータにおける信用リスクとオプション価格を推定するアルゴリズムについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T20:15:59Z)
• Modeling Inverse Demand Function with Explainable Dual Neural Networks [7.502222179088035]
  本稿では、2つの連続した段階で動作する新しいデュアルニューラルネットワーク構造を提案する。 第1のニューラルネットワークは初期ショックを予測された資産の流動にマッピングし、第2のネットワークはこれらの流動を利用して平衡価格を導出する。 我々のモデルは、予測と真の清算の間に強い整合性を示しながら、初期ショックのみに基づいて均衡資産価格を正確に予測することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T17:41:51Z)
• Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [51.3422222472898]
  ニュース見出しを用いて,ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の株価変動を予測する能力について述べる。 我々は,情報容量制約,過小反応,制限対アビタージュ,LLMを組み込んだ理論モデルを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-15T19:22:37Z)
• Forecasting and stabilizing chaotic regimes in two macroeconomic models via artificial intelligence technologies and control methods [0.3670422696827526]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-20T11:55:15Z)
• Bayesian Bilinear Neural Network for Predicting the Mid-price Dynamics in Limit-Order Book Markets [84.90242084523565]
  伝統的な時系列計量法は、価格力学を駆動する多層相互作用の真の複雑さを捉えることができないことが多い。 最先端の2次最適化アルゴリズムを採用することで、時間的注意を払ってベイジアン双線形ニューラルネットワークを訓練する。 予測分布を用いて推定パラメータとモデル予測に関連する誤差や不確実性を解析することにより、ベイズモデルと従来のML代替品を徹底的に比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-07T18:59:54Z)
• Finding General Equilibria in Many-Agent Economic Simulations Using Deep Reinforcement Learning [72.23843557783533]
  本研究では,エージェント種別のメタゲームに対して,エプシロン・ナッシュ平衡である安定解を求めることができることを示す。 私たちのアプローチはより柔軟で、例えば市場クリア化のような非現実的な仮定は必要ありません。 当社のアプローチは、実際のビジネスサイクルモデル、DGEモデルの代表的なファミリー、100人の労働者消費者、10社の企業、税金と再分配を行う政府で実証しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-03T17:00:17Z)
• The AI Economist: Optimal Economic Policy Design via Two-level Deep Reinforcement Learning [126.37520136341094]
  機械学習に基づく経済シミュレーションは強力な政策・メカニズム設計の枠組みであることを示す。 AIエコノミスト(AI Economist)は、エージェントと共同適応するソーシャルプランナーの両方を訓練する2段階のディープRLフレームワークである。 単純な一段階の経済では、AIエコノミストは経済理論の最適税制を回復する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-05T17:42:35Z)
• Solving Heterogeneous General Equilibrium Economic Models with Deep Reinforcement Learning [0.0]
  一般均衡マクロ経済モデルは、政策立案者が国の経済を理解するために使う中核ツールである。 私たちは強化学習の手法を使って、単純で異種で計算効率の良い方法でこれらのモデルを解く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T10:55:10Z)
• Adaptive Control and Regret Minimization in Linear Quadratic Gaussian (LQG) Setting [91.43582419264763]
  我々は不確実性に直面した楽観主義の原理に基づく新しい強化学習アルゴリズムLqgOptを提案する。 LqgOptはシステムのダイナミクスを効率的に探索し、モデルのパラメータを信頼区間まで推定し、最も楽観的なモデルのコントローラをデプロイする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-12T19:56:38Z)
• Reinforcement-Learning based Portfolio Management with Augmented Asset Movement Prediction States [71.54651874063865]
  ポートフォリオマネジメント(PM)は、最大利益や最小リスクといった投資目標を達成することを目的としている。 本稿では,PMのための新しいステート拡張RLフレームワークであるSARLを提案する。 当社の枠組みは, 金融PMにおける2つのユニークな課題に対処することを目的としている。(1) データの異種データ -- 資産毎の収集情報は通常, 多様性, ノイズ, 不均衡(ニュース記事など), (2) 環境の不確実性 -- 金融市場は多様で非定常である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-09T08:10:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。