• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Книга
Идентификация и оценка институциональных факторов экономического роста стран транзитивного типа

Левкин Н. В., Терещенко Д. С.

Петрозаводск: Северный институт (филиал) ВГУЮ (РПА Минюста России), 2019.

Глава в книге
Занятые индивиды в культурных и творческих индустриях в России: положение на рынке труда и досуг

Полякова Е. Ю.

В кн.: LABOUR AND LEISURE = ТРУД И ДОСУГ: Сборник тезисов VIII Международной конференции. СПб.: Астерион, 2019. С. 87-88.

Препринт
Minimal Envy and Popular Matchings

Kondratev A., Nesterov A. S.

arxiv.org. Computer Science. Cornell University, 2019

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.