論文の概要: Global Solutions to Master Equations for Continuous Time Heterogeneous Agent Macroeconomic Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13726v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 17:42:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 18:45:06.699283
- Title: Global Solutions to Master Equations for Continuous Time Heterogeneous Agent Macroeconomic Models
- Title（参考訳）: 連続時間不均一エージェントマクロ経済モデルに対するマスター方程式の大域的解法
- Authors: Zhouzhou Gu, Mathieu Laurière, Sebastian Merkel, Jonathan Payne,
- Abstract要約: エージェント分布を近似し,非線型偏微分方程式により経済の平衡を特徴づける。
ニューラルネットワークを用いて値関数を表現し、ディープラーニングツールを用いた微分方程式の解法を訓練する。
この手法の主な利点は、高次元非線形問題に対する大域的な解を見つけることができることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.133330089821556
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose and compare new global solution algorithms for continuous time heterogeneous agent economies with aggregate shocks. First, we approximate the agent distribution so that equilibrium in the economy can be characterized by a high, but finite, dimensional non-linear partial differential equation. We consider different approximations: discretizing the number of agents, discretizing the agent state variables, and projecting the distribution onto a finite set of basis functions. Second, we represent the value function using a neural network and train it to solve the differential equation using deep learning tools. We refer to the solution as an Economic Model Informed Neural Network (EMINN). The main advantage of this technique is that it allows us to find global solutions to high dimensional, non-linear problems. We demonstrate our algorithm by solving important models in the macroeconomics and spatial literatures (e.g. Krusell and Smith (1998), Khan and Thomas (2007), Bilal (2023)).
- Abstract（参考訳）: 本研究では, 連続時間ヘテロジニアスエージェントエコノミーとアグリゲーションショックに対する新しいグローバルソリューションアルゴリズムを提案し, 比較する。
まず, エージェント分布を近似することにより, 経済の平衡を高次, 有限次元の非線形偏微分方程式で特徴づけることができる。
エージェントの数を離散化し、エージェント状態変数を離散化し、分布を基底関数の有限集合に投影する。
次に、ニューラルネットワークを用いて値関数を表現し、ディープラーニングツールを用いた微分方程式の解法を訓練する。
本稿では、この解を経済モデルインフォームドニューラルネットワーク(EMINN)と呼ぶ。
この手法の主な利点は、高次元非線形問題に対する大域的な解を見つけることができることである。
マクロ経済学や空間文学(1998年)、カーンとトーマス(2007年)、ビラル(2023年)において重要なモデルを解くことでアルゴリズムを実証する。
関連論文リスト
- A Complete Decomposition of KL Error using Refined Information and Mode Interaction Selection [11.994525728378603]
我々は高次モード相互作用に着目したログ線形モデルの古典的定式化を再考する。
学習した分布は、実際に利用可能な有限量のデータをより効率的に利用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-15T18:08:32Z) - A model-constrained Discontinuous Galerkin Network (DGNet) for Compressible Euler Equations with Out-of-Distribution Generalization [0.0]
圧縮可能なオイラー方程式を解くために,モデル制約付き不連続なGalerkin Network (DGNet) アプローチを開発した。
DGNet法の有効性, 安定性, 一般化性を検証するため, 1次元および2次元圧縮可能なオイラー方程式問題に対する数値計算結果を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-27T01:13:38Z) - Sample-Efficient Multi-Agent RL: An Optimization Perspective [103.35353196535544]
一般関数近似に基づく汎用マルコフゲーム(MG)のためのマルチエージェント強化学習(MARL)について検討した。
汎用MGに対するマルチエージェントデカップリング係数(MADC)と呼ばれる新しい複雑性尺度を導入する。
我々のアルゴリズムは既存の研究に匹敵するサブリニアな後悔を与えることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-10T01:39:04Z) - Generalized Neural Closure Models with Interpretability [28.269731698116257]
我々は、統合された神経部分遅延微分方程式の新規で汎用的な方法論を開発した。
マルコフ型および非マルコフ型ニューラルネットワーク(NN)の閉包パラメータ化を用いて, 偏微分方程式(PDE)における既存/低忠実度力学モデルを直接拡張する。
本研究では, 非線形波動, 衝撃波, 海洋酸性化モデルに基づく4つの実験セットを用いて, 新しい一般化ニューラルクロージャモデル(gnCMs)の枠組みを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-15T21:57:43Z) - Message Passing Neural PDE Solvers [60.77761603258397]
我々は、バックプロップ最適化されたニューラル関数近似器で、グラフのアリーデザインのコンポーネントを置き換えるニューラルメッセージパッシング解決器を構築した。
本稿では, 有限差分, 有限体積, WENOスキームなどの古典的手法を表現的に含んでいることを示す。
本研究では, 異なる領域のトポロジ, 方程式パラメータ, 離散化などにおける高速, 安定, 高精度な性能を, 1次元, 2次元で検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-07T17:47:46Z) - DeepHAM: A Global Solution Method for Heterogeneous Agent Models with
Aggregate Shocks [9.088303226909277]
ヘテロジニアスエージェントモデル(DeepHAM$)のための,効率よく,信頼性が高く,解釈可能なグローバルソリューション法である$textitDeep学習ベースアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-29T03:09:19Z) - Efficient Model-Based Multi-Agent Mean-Field Reinforcement Learning [89.31889875864599]
マルチエージェントシステムにおける学習に有効なモデルベース強化学習アルゴリズムを提案する。
我々の理論的な貢献は、MFCのモデルベース強化学習における最初の一般的な後悔の限界である。
コア最適化問題の実用的なパラメトリゼーションを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-08T18:01:02Z) - Competitive Mirror Descent [67.31015611281225]
制約のある競合最適化には、制約の対象となる競合する目的を最小化しようとする複数のエージェントが含まれる。
本稿では, 競合ミラー降下法(CMD)を提案する。
特別の場合として、正の円錐上の問題に対する新しい競合乗法重みアルゴリズムを得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-17T22:11:35Z) - A Multi-Agent Primal-Dual Strategy for Composite Optimization over
Distributed Features [52.856801164425086]
目的関数を滑らかな局所関数と凸(おそらく非滑らか)結合関数の和とするマルチエージェント共有最適化問題について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-15T19:40:24Z) - Stochastic Flows and Geometric Optimization on the Orthogonal Group [52.50121190744979]
直交群 $O(d)$ 上の幾何駆動最適化アルゴリズムの新しいクラスを示す。
提案手法は,深層,畳み込み,反復的なニューラルネットワーク,強化学習,フロー,メトリック学習など,機械学習のさまざまな分野に適用可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-30T15:37:50Z)
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。