論文の概要: Learning Macroeconomic Policies based on Microfoundations: A Stackelberg Mean Field Game Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12093v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 13:22:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-20 18:51:33.916337
• Title: Learning Macroeconomic Policies based on Microfoundations: A Stackelberg Mean Field Game Approach
• Title（参考訳）: マイクロファウンデーションに基づくマクロ経済政策の学習:Stackelberg平均フィールドゲームアプローチ
• Authors: Qirui Mi, Zhiyu Zhao, Siyu Xia, Yan Song, Jun Wang, Haifeng Zhang,
• Abstract要約: 本稿は、textitStackelberg Mean Field Game (SMFG)に基づく最適マクロ経済政策問題をモデル化する。 また,実データに対する事前学習とモデルフリーなtextitStackelberg平均場強化学習(SMFRL)アルゴリズムを取り入れたSMFGの解を提案する。 実験の結果,SMFG法が他の経済政策よりも性能,効率・等価トレードオフ,SMFGの仮定分析において優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.92769744834052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective macroeconomic policies play a crucial role in promoting economic growth and social stability. This paper models the optimal macroeconomic policy problem based on the \textit{Stackelberg Mean Field Game} (SMFG), where the government acts as the leader in policy-making, and large-scale households dynamically respond as followers. This modeling method captures the asymmetric dynamic game between the government and large-scale households, and interpretably evaluates the effects of macroeconomic policies based on microfoundations, which is difficult for existing methods to achieve. We also propose a solution for SMFGs, incorporating pre-training on real data and a model-free \textit{Stackelberg mean-field reinforcement learning }(SMFRL) algorithm, which operates independently of prior environmental knowledge and transitions. Our experimental results showcase the superiority of the SMFG method over other economic policies in terms of performance, efficiency-equity tradeoff, and SMFG assumption analysis. This paper significantly contributes to the domain of AI for economics by providing a powerful tool for modeling and solving optimal macroeconomic policies.
• Abstract（参考訳）: 効果的なマクロ経済政策は経済成長と社会安定を促進する上で重要な役割を担っている。 本稿では,政策立案のリーダーとして政府が行動する「textit{Stackelberg Mean Field Game} (SMFG) に基づく最適マクロ経済政策問題をモデル化する。 このモデリング手法は、政府と大規模世帯間の非対称なダイナミックゲームをキャプチャし、既存の手法では達成が難しいマイクロファウンデーションに基づくマクロ経済政策の効果を解釈的に評価する。 また,実データに事前学習を組み込んだSMFGの解法と,事前の環境知識や遷移から独立して動作するモデルフリーな \textit{Stackelberg mean-field reinforcement learning (SMFRL) アルゴリズムを提案する。 実験の結果,SMFG法が他の経済政策よりも性能,効率・等価トレードオフ,SMFGの仮定分析において優れていることが示された。 本稿では,最適マクロ経済政策をモデル化し,解決するための強力なツールを提供することで,経済学におけるAI分野に大きく貢献する。

関連論文リスト

• Action Dependency Graphs for Globally Optimal Coordinated Reinforcement Learning [0.0]
  行動依存型個別政策は多エージェント強化学習におけるグローバルな最適性を達成するための有望なパラダイムとして浮上している。 本研究では、必ずしも自己回帰形式に従わない、より一般化された行動依存型ポリシーを考察する。 協調グラフによって構成されたMARL問題の文脈内では、疎ADGを用いた行動依存ポリシーがグローバルな最適性を達成することが証明される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-01T02:58:20Z)
• AgentRM: Enhancing Agent Generalization with Reward Modeling [78.52623118224385]
  報酬モデルを微調整して政策モデルを導くことは、政策モデルを直接微調整するよりも、より堅牢であることがわかった。 本稿では,効率的なテスト時間探索のためのポリシーモデルを導出するために,一般化可能な報酬モデルであるAgentRMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-25T17:58:02Z)
• STEER-ME: Assessing the Microeconomic Reasoning of Large Language Models [8.60556939977361]
  マイクロエコノミック推論のための大規模言語モデル(LLM)を評価するためのベンチマークを開発する。 供給と需要のロジックに重点を置いており、それぞれが最大10ドルドメイン、5ドルパースペクティブ、3ドルタイプで構成されています。 我々は,小規模なオープンソースモデルから最先端技術まで,27ドルのLLMのケーススタディを通じて,我々のベンチマークの有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T18:42:09Z)
• A Multi-agent Market Model Can Explain the Impact of AI Traders in Financial Markets -- A New Microfoundations of GARCH model [3.655221783356311]
  本稿では,ノイズトレーダー,基本トレーダー,AIトレーダーの3種類のエージェントを組み込んだマルチエージェント市場モデルを提案する。 我々は,このモデルをマルチエージェントシミュレーションにより検証し,金融市場のスタイル化された事実を再現する能力を確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T07:14:13Z)
• Evaluating Real-World Robot Manipulation Policies in Simulation [91.55267186958892]
  実環境と模擬環境の制御と視覚的格差は、信頼性のある模擬評価の鍵となる課題である。 実環境に完全忠実なデジタル双生児を作らなくても、これらのギャップを軽減できる手法を提案する。 シミュレーション環境の集合体であるSIMPLERを作成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-09T17:30:16Z)
• Simulating the Economic Impact of Rationality through Reinforcement Learning and Agent-Based Modelling [1.7546137756031712]
  我々はエージェントベースモデル(ABM)の能力を拡大するためにマルチエージェント強化学習(RL)を活用している。 RLエージェントは、市場競争のレベルと合理性に応じて、利益を最大化するための3つの異なる戦略を自発的に学習することを示します。 また、独立した政策を持つRLエージェントと、相互にコミュニケーションする能力のないエージェントは、自発的に異なる戦略グループに分離することを学び、市場力と全体的な利益を増大させます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T15:08:25Z)
• Blending Data-Driven Priors in Dynamic Games [9.085463548798366]
  Kullback-Leibler (KL) 正規化による非協調的ダイナミックゲームの解法を定式化する。 我々は,KLGameのNash平衡戦略を,マルチモーダル近似フィードバックをリアルタイムに計算するための効率的なアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T23:22:32Z)
• Structured Dynamic Pricing: Optimal Regret in a Global Shrinkage Model [50.06663781566795]
  消費者の嗜好と価格感が時間とともに変化する動的モデルを考える。 我々は,モデルパラメータの順序を事前に把握している透視者と比較して,収益損失が予想される,後悔による動的価格政策の性能を計測する。 提案した政策の最適性を示すだけでなく,政策立案のためには,利用可能な構造情報を組み込むことが不可欠であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T00:23:23Z)
• Finding Regularized Competitive Equilibria of Heterogeneous Agent Macroeconomic Models with Reinforcement Learning [151.03738099494765]
  労働市場に参入する世帯や企業を無限に数える異種エージェントマクロ経済モデルについて検討する。 本稿では,モデルの正規化競争均衡を求めるデータ駆動強化学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-24T17:16:27Z)
• Towards a more efficient computation of individual attribute and policy contribution for post-hoc explanation of cooperative multi-agent systems using Myerson values [0.0]
  チームにおけるエージェントのグローバルな重要性の定量的評価は、ストラテジスト、意思決定者、スポーツコーチにとって、金と同じくらいの価値がある。 マルチエージェントシステムにおけるエージェントのポリシーと特徴の階層的知識グラフを決定する手法を提案する。 提案手法を,Deep Reinforcement Learningを通じて得られたハードコードされたポリシーとポリシーの両方をデプロイする実例実証環境で検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-06T15:15:00Z)
• Latent State Marginalization as a Low-cost Approach for Improving Exploration [79.12247903178934]
  我々はMaxEntフレームワークにおける潜在変数ポリシーの採用を提案する。 我々は、潜在変数ポリシーが、潜在信念状態を持つ世界モデルの下で自然に現れることを示す。 提案手法を連続制御タスクに対して実験的に検証し, 有効限界化がよりよい探索とより堅牢な訓練につながることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T15:09:12Z)
• Weak Supervision in Analysis of News: Application to Economic Policy Uncertainty [0.0]
  我々の研究は、経済政策の不確実性(EPU)を測定するためのテキストデータ、特にニュース作品の可能性の研究に焦点を当てている。 経済政策の不確実性は、新しい政策と将来の経済基本の下で、決定の結果を予測できないと定義されている。 本研究は、経済政策の不確実性に関して、ニュース記事の分類を弱くする機械学習ベースのソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-10T09:08:29Z)
• 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)
• Building a Foundation for Data-Driven, Interpretable, and Robust Policy Design using the AI Economist [67.08543240320756]
  AIエコノミストフレームワークは,2段階強化学習とデータ駆動型シミュレーションを用いて,効果的な,柔軟な,解釈可能なポリシー設計を可能にする。 RLを用いて訓練されたログリニア政策は、過去の結果と比較して、公衆衛生と経済の両面から社会福祉を著しく改善することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-06T01:30:41Z)
• 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)
• ERMAS: Becoming Robust to Reward Function Sim-to-Real Gaps in Multi-Agent Simulations [110.72725220033983]
  Epsilon-Robust Multi-Agent Simulation (ERMAS)は、このようなマルチエージェントのsim-to-realギャップに対して堅牢なAIポリシーを学ぶためのフレームワークである。 ERMASは、エージェントリスク回避の変化に対して堅牢な税政策を学び、複雑な時間シミュレーションで最大15%社会福祉を改善する。 特に、ERMASは、エージェントリスク回避の変化に対して堅牢な税制政策を学び、複雑な時間シミュレーションにおいて、社会福祉を最大15%改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T04:32:20Z)
• MPC-based Reinforcement Learning for Economic Problems with Application to Battery Storage [0.0]
  モデル予測制御(MPC)に基づく政策近似に焦点を当てます。 政策勾配法は,政策が(ほぼ)バンバン構造を持つ場合,政策パラメータに意味のあるステップを生じさせることに苦慮する。 本稿では,内点法に基づくホモトピー戦略を提案し,学習中に方針を緩和する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-06T10:37:14Z)
• Global Convergence of Policy Gradient for Linear-Quadratic Mean-Field Control/Game in Continuous Time [109.06623773924737]
  線形二乗平均場制御とゲームに対するポリシー勾配法について検討する。 線形速度で最適解に収束し, 合成シミュレーションにより検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-16T06:34:11Z)

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。