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讲座预告 | 打破异构代理模型的维度诅咒: 基于深度学习的概率方法

发布时间:2024-01-06    点击数:

时间 主讲人
地点

理悦CEMA•知与行系列研讨会2024年第一讲将于1月8日(周一)中午12:00-13:30在712会议室举行,由香港中文大学经济学系助理教授黄吉报告 “Breaking the Curse of Dimensionality in Heterogeneous-Agent Models: A Deep Learning-Based Probabilistic Approach”,欢迎感兴趣的师生参加。

01题目

Breaking the Curse of Dimensionality in Heterogeneous-Agent Models: A Deep Learning-Based Probabilistic Approach


02摘要

Dynamic heterogeneous-agent models share two features: 1) high-dimensional aggregate states that are beyond the control of individual agents, and 2) low-dimensional aggregate shocks. This paper exploits these two features using a deep learning-based probabilistic approach and demonstrates that it is possible to solve for the global solution of these models without compromising dimensionality reduction. The computational advantage lies in converting a conditional expectation equation into multiple equations of shock realizations, significantly enhancing evaluation efficiency. As an illustration, I solve the continuous-time version of Krusell and Smith (1997) with a two-asset portfolio choice and nonlinear debt market clearing condition.


03报告人简介

黄吉教授于2006年获西南财经大学管理学学士, 2009年获南开大学经济学硕士, 2015年获美国普林斯顿大学(Princeton University)经济学博士. 自2015年7月至2018年7月黄教授任职于新加坡国立大学经济学系. 黄教授的研究领域涉及影子银行和宏观金融,近期研究主要围绕基于深度学习和概率论方法的高维连续时间模型求解, 其关于影子银行的学术论文发表于 Journal of Economic Theory, Review of Finance.


04时间

2024年1月8日(周一)中午12:00-13:30


05地点

中央财经大学学院南路校区学术会堂712会议室




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