Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/213847 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2020
Quellenangabe: 
[Journal:] Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal [ISSN:] 1864-6042 [Volume:] 14 [Issue:] 2020-3 [Publisher:] Kiel Institute for the World Economy (IfW) [Place:] Kiel [Year:] 2020 [Pages:] 1-15
Verlag: 
Kiel Institute for the World Economy (IfW), Kiel
Zusammenfassung: 
The author set up a simplistic agent-based model where agents learn with reinforcement observing an incomplete set of variables. The model is employed to generate an artificial dataset that is used to estimate standard macro econometric models. The author shows that the results are qualitatively indistinguishable (in terms of the signs and significances of the coefficients and impulse-responses) from the results obtained with a dataset that emerges in a genuinely rational system.
Schlagwörter: 
microfoundations
bounded rationality
reinforcement learning
agent- based model
JEL: 
B41
C63
D83
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by Logo
Dokumentart: 
Article

Datei(en):
Datei
Größe
518.2 kB





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