A Machine Learning Algorithm for Finite-Horizon Stochastic Control Problems in Economics
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摘要
本报告提出了一种基于深度神经网络的机器学习算法（MMCC算法）用于解决高维、有限时域、非齐次随机控制问题。算法具有单调性能改进、无需贝尔曼方程并擅长处理时不可分效用函数等特点。通过多种经济模型（如随机波动下的递归效用优化、多部门随机增长及气候经济集成模型）验证其高效性和优越的收敛性表现 [page::0][page::1][page::11][page::14].
