Název: Zpětnovazební učení v multiagentním makroekonomickém modelu
Překlad názvu: Reinforcement learning in Agent-based macroeconomic model
Autoři: Vlk, Bořivoj ; Skuhrovec, Jiří (vedoucí práce) ; Holub, Tomáš (oponent)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2018
Jazyk: eng
Abstrakt: [eng] [cze]
Utilizing game theory, learning automata and reinforcement learning concepts, thesis presents a computational model (simulation) based on general equilibrium theory and classical monetary model. Model is based on interacting Constructively Rational agents. Constructive Ratio- nality has been introduced in current literature as machine learning based concept that allows relaxing assumptions on modeled economic agents information and ex- pectations. Model experiences periodical endogenous crises (Fall in both production and con- sumption accompanied with rise in unemployment rate). Crises are caused by firms and households adopting to a change in price and wage levels. Price and wage level adjustments are necessary for the goods and labor market to clear in the presence of technological growth. Finally, model has good theoretical background and large potential for further de- velopment. Also, general properties of games of learning entities are examined, with special focus on sudden changes (shocks) in the game and behavior of game's play- ers, during recovery from which rigidities can emerge. JEL Classification D80, D83, C63, E32, C73, Keywords Learning, Information and Knowledge, Agent-based, Reinforcement learning, Business cycle, Stochastic and Dynamic Games, Simulation, Modeling Author's e-mail... Za využití teoretický konceptů z teorie her, učících se automatonů a zpětnovazeb- ního učení, práce prezentuje počítačový model (simulaci) založený na všeobecné rovnováze a učebnicovém dynamickém makroekonomickém modelu. Model je založen na interagujících Konstruktivně Racionální agentech. Konstruk- tivní Racionalita je pojmem soudobé literatury, popisujícím rozhodování ekonomick- ých agentů založeném na strojovém učení, který umožňuje uvolnit předpoklady a požadavky modelu na informace, kterými agenti disponují a správnost jejich očekávání. V modelu se periodicky opakují období krizí, charakterizovných jako strmý propad úrovně produkce doprovázený stejně strmým nárůstem nezaměstnanosti. Příčinou krizí je změna v úrovně cen a mezd, na jejihž novou hladinu se firmy a domácnosti v modelu musí adaptovat. Změna úrovně cen a mezd je nezbytná pro zachování rovnováhy na trhu zboží pokud dochází k technologickému pokroku (růstu). Model má dobré teoretické základy a velký potenciál pro další vývoj. Práce se rovněž zabývá obecnými vlastnostmi her vícero interagujících a učících se entit. Zvláštní důraz je kladen na náhlé změny ve hře a chování hráčů při těchto změnách, během kterých se objevují endogenní rigidity. Klasifikace JEL D80, D83, C63, E32, C73, Klíčová...
Klíčová slova: agent based modeling; dsge; reinforcement learning; agent based modeling; dsge; reinforcement learning

Instituce: Fakulty UK (VŠKP) (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dostupné v digitálním repozitáři UK.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/20.500.11956/102308

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-389891


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Univerzita Karlova > Fakulty UK (VŠKP)
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce