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: 処理完了
- 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。
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