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論文資訊
- 類型：工作論文
- 編號：工作論文 #1674
- 日期：2026-03-18
摘要
本文研究了經濟主體使用遺傳演算法來了解其環境並了解其目標函數的模型。透過電腦模擬分析，本文的主要結果是：對於競爭性企業必須在觀察市場上單一商品的價格之前做出生產決策的模型，演算法收斂到的價格和數量的值對應於理性預期均衡。所有企業對於生產和銷售量的信念都趨於一致，如果市場價格已知，該值就等於最優數量。對於貨幣存量恆定的重疊世代模型（其中，主體決定在其生命的第一階段消費多少單一的、不可儲存的商品，而不知道第二時期商品的價格），演算法收斂到唯一的貨幣均衡（移動平均學習方案收斂到相同的均衡，並且實驗重疊世代環境的結果處於該均衡的吸引力範圍內）。代理人在第一階段形成對消費的信念，就好像他們學會了最大化其效用函數並學會了正確的價格預測。對於透過鑄幣稅融資的持續赤字的重疊代模型（代理人做出與先前模型相同的決策），演算法收斂到低通貨膨脹率均衡（在最小二乘學習方案下是穩定的，並且是實驗經濟收斂的吸引力域）。對於最小平方法方案發散的赤字和初始通貨膨脹率的值，遺傳演算法也收斂到這種平衡。在一個簡單的資產市場模型中，一組交易者了解價格和資產回報之間的關係，並使用遺傳演算法來確定他們對回報的估計，交易價格和數量趨於理性預期價格和數量。對於最小平方法不收斂的穩定性參數值，也獲得了遺傳演算法對理性期望均衡的收斂性。