El aprendizaje por refuerzo en un modelo keynesiano nuevo
Autores: Deák, Szabolcs; Levine, Paul; Pearlman, Joseph; Yang, Bo
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
El aprendizaje por refuerzo en un modelo keynesiano nuevo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Keynesiano
Conductual
Racionalidad limitada
Agentes heterogéneos
Aprendizaje por refuerzo
Aumento del bienestar
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
Construimos un modelo macroeconómico conductual de Nuevo Keynesianismo (NK) con racionalidad limitada (BR) y agentes heterogéneos. Resolvemos y simulamos el modelo utilizando una aproximación de tercer orden para una política dada y evaluamos sus propiedades utilizando esta solución. El modelo está habitado por agentes totalmente racionales (RE) y BR. Estos últimos son aprendices de utilidad anticipada, dados sus creencias sobre los estados agregados, y utilizan reglas heurísticas simples para pronosticar variables agregadas exógenas a su microentorno. En la forma más general del modelo, los agentes RE y BR aprenden de sus errores de pronóstico observándolos y comparándolos entre sí, haciendo que la composición de los dos tipos sea endógena. Este aprendizaje por refuerzo es entonces el núcleo del modelo de expectativas heterogéneas y conduce al resultado sorprendente de que aumentar la volatilidad de los choques exógenos, al asistir al proceso de aprendizaje, aumenta la proporción de agentes RE y es beneficioso para el bienestar.
Descripción
Construimos un modelo macroeconómico conductual de Nuevo Keynesianismo (NK) con racionalidad limitada (BR) y agentes heterogéneos. Resolvemos y simulamos el modelo utilizando una aproximación de tercer orden para una política dada y evaluamos sus propiedades utilizando esta solución. El modelo está habitado por agentes totalmente racionales (RE) y BR. Estos últimos son aprendices de utilidad anticipada, dados sus creencias sobre los estados agregados, y utilizan reglas heurísticas simples para pronosticar variables agregadas exógenas a su microentorno. En la forma más general del modelo, los agentes RE y BR aprenden de sus errores de pronóstico observándolos y comparándolos entre sí, haciendo que la composición de los dos tipos sea endógena. Este aprendizaje por refuerzo es entonces el núcleo del modelo de expectativas heterogéneas y conduce al resultado sorprendente de que aumentar la volatilidad de los choques exógenos, al asistir al proceso de aprendizaje, aumenta la proporción de agentes RE y es beneficioso para el bienestar.