Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
194100 Санкт-Петербург,
ул. Кантемировская, д. 3, корп. 1, лит. А, каб. 317, телефон: (812)644-59-11, доб. 61523
Годунова Е. А., Княгинин В. Н., Харитонов М. А. и др.
2023.
Zhuravleva T., Angerer S.
Journal of Behavioral and Experimental Economics. 2024. Vol. 113.
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.
ECONOMICS. WP BRP 268/EC/2024. NRU HSE, 2024
Открытый семинар совмещен с XXVIII заседанием регулярного научного семинара департамента экономики.
Аннотация:
We study a model in which individual agents use simple linear first order price forecasting rules, adapting them to the complex evolving market environment with a Genetic Algorithm optimisation procedure. The novelties are: (1) a parsimonious experimental foundation of individual forecasting behaviour; (2) an explanation of individual and aggregate behaviour in four different experimental settings, (3) improved one-period and 50-period ahead forecasting of lab experiments, and (4) a characterisation of the mean, median and empirical distribution of forecasting heuristics. The median of the distribution of GA forecasting heuristics can be used in designing or validating simple Heuristic Switching Model.