00:43 | さて、現在recursive competitive equilibriumの議論の途中ですが、ここから少しだけcross equation restrictionsについて取り上げます。この議論を3,4回にわたり行う予定です。今回はStanford大学のMonika Piazzesi氏のEstimating Rational Expectationの一部をざっと翻訳します。原文はここにありますのでご参照ください。 **1.Overview経済学におけるdynamic modelsのほとんどは、エージェントが合理的に期待形成を行います。dynamic modelの均衡は、典型的には時系列データ(sequences of data)の確率分布で表現することができます。rational expectationが仮定することは、データに対するエージェントの主観的な信念(subje
06:36というわけで、今、家に帰ってきました。久々中学時代の友達に会ってきて、ずいぶんと癒されました。癒されたついでに、少しだけベルマン方程式について議論しておきましょう。こういうエントリーを重ねる上で、ノリ的なものも重要ですw さて、これまでの議論を思い出しましょう。これまでは、まず2期間を考えた後、3期間の問題を考えました。その際、2期間の問題を得られた結果を用いることで3期間の問題を解くという形で議論を進めました。そして、ここから得られる構造を利用すれば、という一般的な価値関数も推論することができたわけです。すなわち、 という形での推論を行うことが、問題を解くためのカギなわけです。後ろ向き(backward)な構造こそ、動学的最適化問題の本質なのですね。 ちなみに、recursive structureをこのような「後ろ向きの構造」という程度の意味で使うことがあります。いや、むしろ
11:42さて、今日からカルマン・フィルターを取り扱いましょう。実は、カルマン・フィルターについて僕は正直なところ、よくわかってませんw だから、勉強しながらエントリーを重ねるということになるわけですが、カルマン・フィルターは概して多くの人にとってわかりにくい概念であるように思います。 というわけで、最初は下記に展開される梶田秀司研究室の会話を聞いてみましょう。なかなかどうして面白いですよ(特に大切だと思う部分を太字にしました)。 ** ■カルマンフィルターっていうのは、ノイズフィルターです。何から言えばいいかな あ。よし、こう説明してみましょう。 歴史的にはね、制御、つまりモノを電気的にコントロールするっていうのは、ノーバート・ウィーナーが『サイバネティックス』という本を書いた頃からできてきて、 当時はたとえば、高射砲で飛行機を撃ち落とすために、それを自動制御してやらない といけない。そ
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