可微性经济学：战略行为、机制与机器学习（繁體中文）
可微性经济学：战略行为、机制与机器学习
在过去的几十年中，經濟學家們開發了各種描述市場中的代理人互動的模型。早期的一般均衡理論將代理人看作是接受已知价格的人，其行為不考慮策略性決定。
可微性與數據驅動的模型
隨著計算能力的進步，經濟學家們 開發了一系列可以微分的模型，這些模型能夠捕捉代理人在市場中的複雜行為。這些模型基於可微性假設，並試圖量化代理人的決策過程。
代理人行为的模式
在戰略行為的框架下，代理人不僅關注當前的收益，还考慮未來的影響。例如，在產品生長的市場中，代理人可能會投資研發，以保持競爭力，這種行為可以被模擬為非線性收益函數。
機器學習的應用
近年來，機器學習技術在經濟學中得到了廣泛應用。這些技術能夠自動識別代理人行為的模式，並預測未來的行為，這有助於政策制定者做出更精准的決策。
結論
綜觀可微性經濟學與機器學習的結合，代理人在市場中的行為正在變得更加複雜。理解這些行為對於預測未來的市場趨勢具有重要意義。
