Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Individual evolutionary learning in repeated beauty contest games

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27510%2F24%3A10253946" target="_blank" >RIV/61989100:27510/24:10253946 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167268123004493?via%3Dihub" target="_blank" >https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167268123004493?via%3Dihub</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.jebo.2023.12.010" target="_blank" >10.1016/j.jebo.2023.12.010</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Individual evolutionary learning in repeated beauty contest games

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The Individual Evolutionary Learning (IEL) algorithm was proposed as a portable learning model for games with large strategy spaces. In principle, IEL benchmark simulations could substitute or supplement expensive experiments with human subjects. We evaluate the ability of the IEL model to replicate experimental findings observed in repeated Keynesian Beauty Contest (KBC) games, which have a large strategy space. The IEL specification with standard parameter values is able to capture major dynamical features and differences between treatments in both one-dimensional (Nagel, 1995; Duffy and Nagel, 1997) and two-dimensional (Anufriev et al., 2022b) versions of KBC games. We compare IEL with some other simple learning models and find that it performs relatively better across multiple treatments. We also use IEL to predict behavior in repeated KBC games that have not yet been conducted experimentally. (C) 2023 The Author(s)

  • Název v anglickém jazyce

    Individual evolutionary learning in repeated beauty contest games

  • Popis výsledku anglicky

    The Individual Evolutionary Learning (IEL) algorithm was proposed as a portable learning model for games with large strategy spaces. In principle, IEL benchmark simulations could substitute or supplement expensive experiments with human subjects. We evaluate the ability of the IEL model to replicate experimental findings observed in repeated Keynesian Beauty Contest (KBC) games, which have a large strategy space. The IEL specification with standard parameter values is able to capture major dynamical features and differences between treatments in both one-dimensional (Nagel, 1995; Duffy and Nagel, 1997) and two-dimensional (Anufriev et al., 2022b) versions of KBC games. We compare IEL with some other simple learning models and find that it performs relatively better across multiple treatments. We also use IEL to predict behavior in repeated KBC games that have not yet been conducted experimentally. (C) 2023 The Author(s)

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50200 - Economics and Business

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA22-28882S" target="_blank" >GA22-28882S: Interakce mezi finančními trhy a reálným sektorem: Modelování, experimenty a politika</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Economic Behavior and Organization

  • ISSN

    0167-2681

  • e-ISSN

    1879-1751

  • Svazek periodika

    218

  • Číslo periodika v rámci svazku

    February

  • Stát vydavatele periodika

    NL - Nizozemsko

  • Počet stran výsledku

    18

  • Strana od-do

    550-567

  • Kód UT WoS článku

    001154029900001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85182413446