Computational Techniques for Modelling Learning in Economics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Brenner, Thomas 编

出品人:

页数:404

译者:

出版时间:1999-5

价格:$ 303.97

装帧:HRD

isbn号码:9780792385035

丛书系列:

图书标签:

• 经济学建模
• 计算技术
• 学习模型
• 人工智能
• 机器学习
• 计算经济学
• 博弈论
• 优化算法
• 数值分析
• 复杂系统

《计算方法在经济学习建模中的应用》 引言 经济学，作为一门研究稀缺资源如何分配以满足人类无限需求的社会科学，其研究对象往往复杂而动态。从个体消费者的决策到宏观经济的运行，再到金融市场的波动，经济系统的本质在于参与者之间的相互作用以及随时间演变的动态过程。传统经济学模型在一定程度上揭示了这些现象的内在逻辑，然而，当模型的复杂性增加，需要处理大量数据、模拟非线性关系、或者探索不同策略下的个体行为时，传统的分析方法便显得力不从心。 计算技术，作为现代科学研究的强大工具，为经济学家提供了前所未有的分析能力。它使得我们能够构建更精细、更逼真的经济模型，进行大规模的数值模拟，并从海量数据中提取有价值的洞察。本书《计算方法在经济学习建模中的应用》正是致力于探索这些计算技术在经济学研究，特别是学习这一核心经济学概念建模中的独特价值与实际应用。 本书聚焦的核心：经济学习 学习，在经济学中扮演着至关重要的角色。它不仅仅是知识的获取，更是关于适应、改进、优化决策的过程。无论是消费者在试错中学习如何最优地分配预算，企业在市场竞争中学习如何调整生产策略，还是金融投资者在市场波动中学习如何规避风险，学习能力直接影响着个体的效用最大化和整体经济的效率。 然而，经济学习的过程并非总是线性的、可解析的。个体往往根据过去的经验、观察到的行为以及对未来不确定性的判断来调整其行为。这种学习过程可能涉及： 适应性预期： 参与者如何根据新信息更新他们对未来经济变量的预期。 策略学习： 参与者如何通过试验和错误，或者模仿他人，来发现并采用更有效的策略。 博弈中的学习： 在多人互动的情境下，参与者如何观察他人的行为，并据此调整自己的策略以期达到更好的结果。 信息处理与不确定性： 参与者如何处理不完全信息，并在此基础上做出决策。 传统的经济学模型，尤其是那些基于理性预期和完全信息假设的模型，在捕捉这些动态的学习过程方面存在天然的局限性。而计算技术，特别是与机器学习、人工智能、计算模拟等领域交叉的技术，为我们提供了全新的视角和强大的工具来深入理解和建模经济学习。 计算技术如何赋能经济学习建模？ 本书将系统地介绍一系列计算技术，这些技术能够有效地应用于经济学习的建模，主要体现在以下几个方面： 1. 代理人基模型（Agent-Based Modeling, ABM）： ABM是一种强大的模拟方法，它不直接对宏观经济变量进行建模，而是通过定义一组具有特定规则和行为的“代理人”，然后观察这些代理人之间的相互作用如何涌现出宏观的经济现象。在经济学习建模中，ABM的优势尤为突出。我们可以为每个代理人设定学习规则，例如： 强化学习（Reinforcement Learning）： 代理人通过尝试不同的行动，并根据获得的奖励或惩罚来学习最优策略。例如，一个消费者代理人可以通过购买不同商品来学习哪些组合能够最大化其效用；一个企业代理人可以通过调整价格来学习最有利可图的定价策略。 模仿学习（Imitation Learning）： 代理人观察其他代理人的行为，并模仿那些被认为是成功的行为。这在模仿效应、社会学习和市场扩散等现象的建模中非常有用。 贝叶斯更新（Bayesian Updating）： 代理人根据新的观测数据，使用贝叶斯定理来更新他们对模型参数或未来事件的信念。这可以用来模拟预期形成过程。 ABM能够捕捉到异质性代理人之间的复杂互动，以及这些互动如何导致学习的传播和宏观经济模式的形成。它允许我们在模型中引入“硬编码”的学习规则，并且能够观察到学习过程中涌现出的意想不到的宏观经济动态，这是许多传统分析模型难以实现的。 2. 机器学习算法（Machine Learning Algorithms）： 机器学习，特别是监督学习、无监督学习和深度学习，为我们提供了从数据中学习复杂模式的能力。在经济学习建模中，这些算法可以： 预测模型： 利用历史数据训练模型，预测消费者行为、市场价格、宏观经济指标等。例如，使用回归模型预测消费者购买概率，使用时间序列模型预测股票价格走势。 分类模型： 将经济主体或事件进行分类。例如，根据消费者的购买历史对其进行细分，识别出对特定政策有不同反应的群体。 聚类分析： 发现隐藏在数据中的结构，例如识别具有相似学习模式的消费者群体。 深度神经网络（Deep Neural Networks）： 尤其擅长处理高维、非线性数据，能够学习到复杂的依赖关系，这对于模拟金融市场中的复杂交易策略，或者消费者在海量商品信息中的选择过程非常有帮助。 机器学习不仅可以直接用于经济预测，更重要的是，我们可以将这些算法的“学习能力”本身作为经济主体学习过程的组成部分进行建模。例如，我们可以构建一个经济模型，其中一些代理人采用特定的机器学习算法来学习最优策略。 3. 数值优化与模拟技术（Numerical Optimization and Simulation Techniques）： 许多经济学习过程涉及到优化问题，例如消费者如何最大化效用，企业如何最大化利润。当这些优化问题变得复杂，无法找到解析解时，数值优化技术就显得尤为重要。 动态规划（Dynamic Programming）： 适用于解决具有时间维度和状态依赖性的优化问题，是学习过程最优决策建模的基石。 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）： 用于评估随机过程的期望值或概率分布。在处理不确定性时，可以通过多次随机抽样来模拟学习过程中不同情景的发生，并评估其平均影响。 遗传算法（Genetic Algorithms）： 模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异来搜索最优解。这种方法对于模拟市场中策略的演化以及适应性更强的策略的出现非常有效。 这些数值方法使得我们在复杂经济环境中，即使没有解析解，也能够有效地找到最优策略，或者模拟出策略在动态演化中的过程。 4. 网络科学与计算方法（Network Science and Computational Methods）： 经济活动常常发生在复杂的网络结构中，例如社交网络、供应链网络、金融交易网络。学习的传播、信息的流动、策略的扩散都与网络的结构密切相关。 网络分析： 识别关键节点、评估网络密度、分析信息传播路径。 基于网络的学习模型： 模拟学习如何在网络中传播，例如“病毒式”的策略采纳，或者在社交影响下改变消费者偏好。 结合网络科学的工具，我们可以更全面地理解学习在经济系统中的传播和影响机制。 本书的组织结构与内容亮点 本书将按照逻辑顺序，从基础概念出发，逐步深入到更复杂的计算技术及其在经济学习建模中的具体应用。 第一部分：经济学习的理论基础与计算挑战。 介绍经济学习在不同经济学分支中的重要性，梳理传统经济学模型在建模学习方面的局限性，并阐述计算技术引入的必要性和潜力。 第二部分：代理人基模型在经济学习中的应用。 详细讲解如何设计和构建ABM，重点介绍强化学习、模仿学习、贝叶斯学习等在代理人中的实现方式，并通过具体的经济学案例（如消费者购买决策、企业定价策略）进行说明。 第三部分：机器学习在经济学习建模中的赋能。 介绍常用的机器学习算法，并重点探讨如何将这些算法作为经济主体的学习机制进行建模，例如使用神经网络模拟复杂的消费者偏好形成，或者利用分类算法识别不同学习模式的群体。 第四部分：数值优化与模拟技术在学习过程中的作用。 讲解动态规划、蒙特卡洛模拟、遗传算法等在解决经济学习优化问题中的应用，并展示如何利用这些技术来分析策略的演化和适应性。 第五部分：网络科学与计算方法在学习传播中的作用。 探讨网络结构如何影响学习的传播，并介绍如何利用网络分析工具来研究信息扩散、策略采纳等问题。 第六部分：案例研究与前沿展望。 结合更复杂的经济学问题，如金融市场波动、宏观经济周期、政策传导机制，展示如何综合运用多种计算技术进行建模和分析。最后，对计算经济学在经济学习研究领域的未来发展趋势进行展望。 本书旨在为经济学研究者、学生以及对计算建模感兴趣的经济学从业人员提供一个全面而深入的指导。通过掌握本书介绍的计算技术，读者将能够构建更精细、更具洞察力的经济学习模型，从而更好地理解和预测经济系统的行为。我们鼓励读者在阅读过程中，积极思考如何将这些方法应用到自己感兴趣的经济学研究领域，用计算的力量探索经济学的新疆界。

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