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: Dynamic programming, value function, classifier systsms learning, stochastic approximation, excess sensitivity puzzle, consumption. in
- Yıl: 2001
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 44
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 behavioral study for examining the compliance of pricing models in revenue management theory with the decisions of human decision makers
Gelir yönetimi teorisindeki fiyatlandırma modellerinin insan karar vericilerin kararlarıyla uyumunu incelemek için bir davranışsal çalışma
CÜNEYT ERKOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKadir Has ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NUR ÇAVDAROĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA AĞCA AKTUNÇ
- Kompleksite ve ajan bazlı kompütasyonel iktisat
Complexity and agent based computational economics
DİLHAN DEMİR
- Sınırlı rasyonellik, yapay zeka uygulamaları ve deneysel çalışmalar: Bir pekiştirmeli öğrenme simülasyonu
Bounded rationality, artificial intelligence applications and experimental studies: A reinforcement learning simulation
MUSTAFA EREN DALGIÇ
- Sosyal medyanın finansal piyasalara etkisi ve hisse senedi fiyat öngörülerinde kullanılması: Borsa İstanbul örneği
The impact of social media on financial markets and using stock price prediction: Case of Borsa İstanbul
YUNUS EMRE AKDOĞAN
