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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12093v3
• Date: Thu, 17 Oct 2024 08:08:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:31.441778
• 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: 本稿では,マイクロファウンデーションに基づくマクロ経済政策をモデル化するStackelberg Mean Field Game (SMFG) アプローチを提案する。 このアプローチは、大規模なマイクロエージェントを集団として扱い、このマイクロ集団の動的応答を学習することで、マクロ経済政策を最適化する。
• 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: The Lucas critique emphasizes the importance of considering microfoundations, how micro-agents (i.e., households) respond to policy changes, in macroeconomic policymaking. However, due to the vast scale and complex dynamics among micro-agents, predicting microfoundations is challenging. Consequently, this paper introduces a Stackelberg Mean Field Game (SMFG) approach that models macroeconomic policymaking based on microfoundations, with the government as the leader and micro-agents as dynamic followers. This approach treats large-scale micro-agents as a population, to optimize macroeconomic policies by learning the dynamic response of this micro-population. Our experimental results indicate that the SMFG approach outperforms real-world macroeconomic policies, existing AI-based and economic methods, enabling the learned macroeconomic policy to achieve the highest performance while guiding large-scale micro-agents toward maximal social welfare. Additionally, when extended to real-world scenarios, households that do not adopt the SMFG policy experience lower utility and wealth than adopters, thereby increasing the attractiveness of our policy. In summary, this paper contributes to the field of AI for economics by offering an effective tool for modeling and solving macroeconomic policymaking issues.
• Abstract（参考訳）: ルーカス批判は、マイクロファウンデーション、すなわちマクロ経済政策におけるマイクロエージェント(世帯)が政策変化にどのように反応するかを考えることの重要性を強調している。 しかし、マイクロエージェントの大規模化と複雑なダイナミクスのため、マイクロファウンデーションの予測は困難である。 そこで本稿では,マイクロファウンデーションに基づくマクロ経済政策をモデル化するStackelberg Mean Field Game (SMFG) アプローチを提案する。 このアプローチは、大規模なマイクロエージェントを集団として扱い、このマイクロ集団の動的応答を学習することで、マクロ経済政策を最適化する。 実験の結果,SMFGアプローチは実世界のマクロ経済政策,既存のAIベースおよび経済手法よりも優れており,学習されたマクロ経済政策は,大規模マイクロエージェントを最大限の社会福祉に導くとともに,最高のパフォーマンスを達成することができることがわかった。 さらに、現実のシナリオに拡張された場合、SMFG政策を採用しない世帯は、導入者よりも実用性や富を低下させ、私たちの政策の魅力を高めます。 本稿では,マクロ経済政策をモデル化し,解決するための効果的なツールを提供することで,経済学におけるAIの分野に貢献する。

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