Learnability of e?stable equilibria
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11640%2F14%3A00439526" target="_blank" >RIV/00216208:11640/14:00439526 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/67985998:_____/14:00430027
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1017/S1365100512000703" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1017/S1365100512000703</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1017/S1365100512000703" target="_blank" >10.1017/S1365100512000703</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Learnability of e?stable equilibria
Popis výsledku v původním jazyce
If private sector agents update their beliefs with a learning algorithm other than recursive least squares, expectational stability or learnability of rational expectations equilibria (REE) is not guaranteed. Monetary policy under commitment, with a determinate and E-stable REE, may not imply robust learning stability of such equilibria if the RLS speed of convergence is slow. In this paper, we propose a refinement of E-stability conditions that allows us to select equilibria more robust to specification of the learning algorithm within the RLS/SG/GSG class. E-stable equilibria characterized by faster speed of convergence under RLS learning are learnable with SG or generalized SG algorithms as well.
Název v anglickém jazyce
Learnability of e?stable equilibria
Popis výsledku anglicky
If private sector agents update their beliefs with a learning algorithm other than recursive least squares, expectational stability or learnability of rational expectations equilibria (REE) is not guaranteed. Monetary policy under commitment, with a determinate and E-stable REE, may not imply robust learning stability of such equilibria if the RLS speed of convergence is slow. In this paper, we propose a refinement of E-stability conditions that allows us to select equilibria more robust to specification of the learning algorithm within the RLS/SG/GSG class. E-stable equilibria characterized by faster speed of convergence under RLS learning are learnable with SG or generalized SG algorithms as well.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
AH - Ekonomie
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Macroeconomic Dynamics
ISSN
1365-1005
e-ISSN
—
Svazek periodika
18
Číslo periodika v rámci svazku
5
Stát vydavatele periodika
GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Počet stran výsledku
26
Strana od-do
959-984
Kód UT WoS článku
000343762000001
EID výsledku v databázi Scopus
—