An algorithm for the solution of stochastic optimal control problems for large nonlinear econometric models
大型非线性计量模型随机最优控制问题的求解算法AI 解读 ↓
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大型非线性计量模型随机最优控制问题的求解算法
- 研究问题
- 对于同时具有非线性、随机性和动态结构的大型经济模型，如何以计算上可行的方式求解最优控制问题？
- 方法与思路
- 作者将传统确定性最优控制算法与随机模拟结合，以数值方式近似内生变量的分布，并用英格兰银行季度模型展示。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提技术即使面对大型非线性模型也具有计算可行性，并以大型季度预测模型的控制问题作为说明。
- 阅读关注点
- 应核对控制目标和约束、随机模拟如何进入优化、数值收敛与计算成本，以及结果对应的最优性概念和误差评估。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断全局最优保证、计算精度或运行成本；模型示例不能直接证明一般可行性。
原文摘要
Abstract This paper considers the problem of solving an optimal control problem for large dynamic economic models which are both nonlinear and stochastic. It proposes a technique which combines conventional deterministic optimal control algorithms with the procedure of stochastic simulation, which calculates a numerical approximation to the distribution of the models endogenous variables. The new technique is computationally feasible for even large nonlinear models and, as an illustration of this, the Bank of England's large quarterly forecasting model is used in an example.