• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Книга
Инжиниринг и отраслевая наука: повестка дня
В печати

Годунова Е. А., Княгинин В. Н., Харитонов М. А. и др.

2023.

Глава в книге
Global cognitive graph properties dynamics of hippocampal formation

Sorokin K., Andrey Z., Levin A. et al.

In bk.: Data Analytics and Management in Data Intensive Domains: 25th International Conference, DAMDID/RCDL 2023, Moscow, Russia, October 24–27, 2023, Revised Selected Papers. Vol. 2086: Communications in Computer and Information Science. Springer, 2024. P. 77-87.

Препринт
Scoring and Favoritism in Optimal Procurement Design

Andreyanov P., Krasikov I., Suzdaltsev A.

arxiv.org. Theoretical Economics. Cornell University, 2024

XVII заседание регулярного научного семинара департамента экономики

На XVII заседании научного семинара департамента экономики Санкт-Петербургской школы экономики и менеджмента НИУ ВШЭ с докладом «Почти рациональные ожидания: насколько далеки данные опросов от рациональности?» выступит  к.э.н., старший научный сотрудник Международной лаборатории теории игр и принятия решений НИУ ВШЭ Иващенко Сергей Михайлович. Семинар состоится 10 ноября в 15:20 по адресу: Кантемировская улица, д.3, корп. 1, лит. А, ауд. 358. Ждем всех заинтересовавшихся преподавателей, исследователей, студентов.
Аннотация:
В работе предложена новая простая форма отклонения от гипотезы рациональных ожиданий (РО): временные почти рациональные ожидания (ВПРО) и устойчивые почти рациональные ожидания (УПРО). ДСОЭР модель среднего масштаба оценена в рамках гипотезы РО, ВПРО, УПРО. Оценка проводилась с использованием наблюдаемых из обзоров ожиданий и без них. Рассчитаны показатели качества прогнозов вне выборки. Продемонстрировано, что почти рациональные ожидания дают преимущества аналогичные подходу learning, однако не содержат недостатков данного подхода (отсутствие реакции «ожиданий learning» на изменение политики). Влияние наблюдаемых ожиданий на качество прогнозов проанализировано.
Abstract:
New simple forms of deviation from rational expectation (RE) are suggested: temporary near rational expectation (TNRE) and persistent near rational expectation (PNRE). The medium-scale DSGE model is estimated with the RE, the TNRE and the PNRE. It is estimated with and without observed from the surveys expectations. The quality of out-of-sample forecasts is estimated. It is shown that near-rational concept produce the same advantages as learning without its disadvantages (including absence of “learning expectations” reaction on policy change). The influence of the observed expectations on the forecasting quality is analyzed.