误设定模型下贝叶斯学习者的渐近行为
理论经济学
2019-10-24 v2 统计理论
统计理论
摘要
我们考虑一个用可能误设定的模型来表示环境不确定性的主体。每期，该主体采取一个行动，观察其结果，并使用贝叶斯规则来更新其对环境的信念。这一框架在经济学中已日益流行，用于研究由错误或偏倚信念驱动的行为。现有文献已在相当具体的假设下刻画了渐近行为。通过首先证明预测该主体行为的关键要素是其过去行动的频率，我们能够在一般设定下，借助描述行动频率演化的一类微分方程的推广解来刻画渐近行为。随后我们给出了一系列可轻易应用于经济学问题的推论，从而提供了可用于刻画误设定学习下行为的现成工具。
引用
@article{arxiv.1904.08551,
title = {Asymptotic Behavior of Bayesian Learners with Misspecified Models},
author = {Ignacio Esponda and Demian Pouzo and Yuichi Yamamoto},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.08551},
year = {2019}
}