• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Книга
Промышленные метавселенные

Годунова Е. А., Санатов Д. В., Тибина Е. Ю. и др.

СПб.: 2023.

Статья
Robustness to manipulations in school choice

Nesterov A. S., Rospuskova O., Rubtsova S.

Social Choice and Welfare. 2024. P. 1-30.

Глава в книге
A Survey on Business Cycles: History, Theory and Empirical Findings

Orlando G., Sportelli M.

In bk.: Consequences of Social Transformation for Economic Theory. Proceedings of the 2022 Euro-Asian Symposium on Economic Theory (EASET), Ekaterinburg, Russia. Ekaterinburg: Springer, 2022. P. 5-34.

Препринт
Equilibrium existence and uniqueness in additive trade models

Slepov Fedor, Kokovin S. G.

Basic research program. WP BRP. National Research University Higher School of Economics, 2023. No. 262/EC/2023.

Выступление профессора Михаила Ануфриева

Рады сообщить о предстоящем открытом семинаре, организованном СПб ШЭМ НИУ ВШЭ при поддержке ЕУСПб,  на котором с докладом «Simple Forecasting Heuristics that Make us Smart: Evidence from Different Market Experiments​» (совместно с Cars Hommes и Tomasz Makarewicz) выступит профессор Михаил Ануфриев (Технологический университет, Сидней/ ЕУСПб). Семинар состоится 27 января в 17:30 по адресу: Кантемировская улица, д.3, корп. 1, лит. А, ауд. 345. 

Для заказа временного пропуска в здание НИУ ВШЭ просьба сообщить ваши ФИО и место работы по адресу: ykaprova@hse.ru (Капрова Ю.А.). Ждем всех заинтересовавшихся преподавателей, исследователей, студентов.

Открытый семинар совмещен с XXVIII заседанием регулярного научного семинара департамента экономики.

Аннотация:


We study a model in which individual agents use simple linear first order price forecasting rules, adapting them to the complex evolving market environment with a Genetic Algorithm optimisation procedure. The novelties are: (1) a parsimonious experimental foundation of individual forecasting behaviour; (2) an explanation of individual and aggregate behaviour in four different experimental settings, (3) improved one-period and 50-period ahead forecasting of lab experiments, and (4) a characterisation of the mean, median and empirical distribution of forecasting heuristics. The median of the distribution of GA forecasting heuristics can be used in designing or validating simple Heuristic Switching Model.