Bounded rationality and learning in dynamic programming environments
Dinamik programlama ortamlarında sınırlı rasyonellik ve öğrenme
- Tez No: 101976
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. ERDEM BAŞÇI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Davranış, Dinamik programlama, Duyarlılık analizi, Stokastik modeller, Sınırlı rasyonalite, Tüketim, Dynamic programming, value function, classifier systsms learning, stochastic approximation, excess sensitivity puzzle, consumption. in, Behavior, Sensitivity analysis, Stochastic models, Bounded rationality, Consumption
- Yıl: 2001
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET DİNAMİK PROGRAMLAMA ORTAMLARINDA SINIRLI RASYONELLİK VE ÖĞRENME Mahmut Erdem İktisat Bölümü, Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Yrd. Doç. Dr. Erdem Başçı Şubat 2001 Bu çalışma, tüketim davranışlarında gözlenen“aşın duyarlılık”problemine farklı bir açıklama getirmeyi amaçlamaktadır. Optimizasyon varsayımından ayrılmakla, Arthur'un stokastik davranış modelinin dinamik bir uzantısında, anlık gelir şoklarının fazla tüketme eğilimine yolaçtığı gözlenmiştir. Bir başka teknik katkı da, dinamik ortamlarda davranış biçimlerini ve öğrenmeyi modellemedir. Arthur'un öngördüğü davranış biçiminin dinamik programlama problemlerinde aldığı değerlerin, Bellman eşitliğinin çözümüyle kıyaslaması da yapılmıştır. Suni zeka literatüründe önerilmiş olan sınıflandırıcı sistemler, tüketim probleminde öğrenme modeli olarak kullanılmıştır. Sınıflandıncılann limitteki güçleri ile Arthur'un değerleri arasında bir denklik olduğu gösterilmiştir. Anahtar Sözcükler. Dinamik programlama, değer fonksiyonu,, sınırlandırıcı sistemlerle öğrenme, stokastik yaklaşım, aşırı duyarlılık problemi, tüketim. IV
Özet (Çeviri)
ABSTRACT BOUNDED RATIONALITY AND LEARNING IN DYNAMIC PROGRAMMING ENVIRONMENTS Mahmut Erdem M. A in Economics Supervisor: Asst. Prof. Dr. Erdem Başçı February 2001 The purpose of this thesis is to explain“excess sensitivity”puzzle observed in consumption behavior an alternative way. By deviating from full optimization axiom, in a dynamic extension of Arthur's stochastic decision model, it was observed that a tendency of excess consumption following temporary income shock prevails. Another main technical contribution achieved in this thesis is in modelling behavior and learning in intertemporal decision problems. In particular, an extension of Arthur's type of behavior to dynamic situations and comparison of the corresponding values with those of Bellman's dynamic programming solution is achieved. Moreover it was shown by using stochastic approximation theory that classifier systems learning ends up at the 'strength' values corresponding to the Arthur's value function.
Benzer Tezler
- A Model of boundedly rational learning in dynamic games
Dinamik oyunlarda sınırlı rasyonel bir öğrenme modeli
HAKAN AKSOY
- A Decision making analysis of the Turkish government during the second world war period (1939-1945)
Başlık çevirisi yok
FULYA KİP
