政府干预巨灾保险市场：一种强化学习方法
多智能体系统
2022-07-05 v1 机器学习
综合经济学
经济学
摘要
本文设计了一个具有微观基础的社会中的序贯重复博弈，包含三类主体：个人、保险公司和政府。在经济学文献中尚属新颖，我们使用与多臂老虎机问题密切相关的强化学习（RL）来学习每花费 1 美元于所提出政策干预上的福利影响。本文通过逐案比较所提出的干预措施，严谨地讨论了它们的可取性。本文提供了一个使用经校准的理论模型进行算法政策评估的框架，可辅助可行性研究。
引用
@article{arxiv.2207.01010,
title = {Government Intervention in Catastrophe Insurance Markets: A Reinforcement Learning Approach},
author = {Menna Hassan and Nourhan Sakr and Arthur Charpentier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.01010},
year = {2022}
}