Geri Dön

A simple evolutionary model of invention and growth takeoffs

İcat ve büyüme kalkışlarının basit bir evrimsel modeli

  1. Tez No: 642005
  2. Yazar: FARHAN KURNIA MAYENDRI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA AYKUT ATTAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonomi, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Bu tez, farklı davranışsal kısıtlamaların, bu geçişi nasıl etkileyeceğini anlamak için basit bir evrimsel model çalıştırmaktadır. Neoklasik icat modellerinde,“girişimci mucitlerin”tam bilgi sahibi olduğu, tamamen rasyonel olduğu ve matematiksel optimizasyon problemlerini çözebildiği varsayılır. Bunun aksine, bu tez onların tam bilgi sahibi olmadıklarını, sınırlı rasyonellik kısıtlamalarına tabi olduklarını ve matematiksel optimizasyon problemleri çözemediklerini varsaymaktadır. Bu yapı içerisinde tez, icat yapmak için değerli kaynaklar harcamamanın başlangıçta norm (veya statüko) olduğu bir toplumun, buluşun gerçekten optimal olduğunu nasıl öğrenebileceğini modellemek için bir genetik algoritma kullanmaktadır. Başka bir deyişle, bu tez teknolojik olarak durgun bir toplumun bir büyüme dengesine nasıl yaklaşacığını incelemektedir. Üç dışsal faktör, mutasyon (toplumun“sapkın”girişimcilere ne kadar hoşgörülü olduğu), elit kalıcılık (bilgi aktarımının nesilden nesile ne kadar etkili olduğu) ve nüfusun büyüklüğüdür. Bunlar potansiyel olarak iki model çıktısını, yani geçişin ne kadar sürdüğünü ve toplumun neoklasik dengeye tam olarak ulaşıp ulaşamayacağını etkilemektedir. Sonuçlar şöyledir: (i) Mutasyon, model sonuçlarıyla çok güçlü bir şekilde ilişkili değildir, ancak bazı spesifikasyonlarda, daha hızlı yakınsama, daha yüksek mutasyon oranları ile birlikte gözlenmektedir. (ii) Elit kalıcılığın yakınsama süresi üzerinde tek yönlü bir etkisi yoktur. (iii) Toplumlar genellikle denge değerleri açısından neoklasik optimum etrafında farklılık göstermektedir. (iv) Nüfus büyüklüğünün çok güçlü bir ölçek etkisi vardır; daha büyük nüfuslar, önemli ölçüde daha hızlı yakınsamaktadır ve neoklasik denge çevresindeki değişim derecesi daha büyük nüfuslar için çok daha küçüktür. En iyi durumda, yani yüksek mutasyon oranları, yüksek elit sayıları ve büyük nüfusta, evrimsel model 51 nesilde neoklasik dengeye ulaşmaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis studies a simple evolutionary model of invention to understand how different behavioral limitations would have affected the transition to modern growth. In neoclassical models of invention,“entrepreneur-inventor”s are fully informed, fully rational, and able to solve mathematical optimization problems. In contrast, this thesis assumes that they are not fully informed, they are subject to bounded rationality constraints, and they cannot solve mathematical optimization problems. Within this structure, the thesis uses a genetic algorithm to model how a society—where the norm (or the status quo) is initially not to spend valuable resources to invention—can learn that invention is actually optimal. In other words, this thesis studies how a technologically stagnant society can converge to a growth equilibrium. Three exogenous factors are mutation (how tolerant the society is to deviant entrepreneurs), elite persistence (how effective the knowledge transmission is across generations), and the size of population. These potentially affect two model outcomes, i.e., how long the transition is and whether the society can converge to the neoclassical benchmark exactly. Results show the following: (i) Mutation is not very strongly correlated with the model outcomes, but higher mutation rates are observed along with faster convergence in some specifications. (ii) Elite persistence does not have a monotone effect on the duration of convergence. (iii) Societies generally exhibit variation around the neoclassical optimum in terms of equilibrium values. (iv) There is a very strong scale effect of population size; larger populations converge significantly faster, and the degree of variation around the neoclassical equilibrium is much smaller for larger populations. Even in the best-case scenario—i.e., high mutation rates, high elite counts, and large populations—the evolutionary model converges to the neoclassical equilibrium in 51 generations.

Benzer Tezler

  1. Hekimlerin yapay zeka teknolojilerini kabulünün Planlı Davranış Teorisi, Teknoloji Kabul Modeli ve güven çerçevesinden incelenmesi

    Examining physicians acceptance of artificial intelligence technologies through the Theory of Planned Behavior, Technology Acceptance Model and trust framework

    FATMA NUR ÇİÇİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İşletmeTrakya Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEY ÇETİN GÜRKAN

  2. Kandinsky, Klee ve Malevich'in metinleri ve yapıtları arasında bir araştırma

    A comparision between Kandinsky's, Klee's and Malevich's texts and art works

    EVREN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Güzel Sanatlarİstanbul Teknik Üniversitesi

    Sanat Tarihi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMRA ÖGEL

  3. İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması

    Başlık çevirisi yok

    TARIK ÇAKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN TORAMAN

  4. Mimarlıkta bilimin yeri: Dekonstrüktif mimarlığa bir bakış

    The Position of science in architecture: A View to deconstructive architecture

    MERAL EKİNCİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE ŞENTÜRER

  5. Anadolu konutlarında morfolojik analiz

    A Morphological analysis on anatolian houses

    SEMA ESER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. GÜLSÜN SAĞLAMER