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Adaptive learning, endogenous uncertainty, and asymmetric dynamics

机译：自适应学习，内生不确定性和不对称动力学

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I present a simple model where forecasting confidence affects aggregate demand. It is shown that this model has similar stability properties, under statistical and evolutionary learning, as a model without a confidence affect. From this setup, 1 introduce "Expecta-tional Business Cycles" where output fluctuates due to learning, heterogeneous forecasting models and random changes in the efficient forecasting model. Agents use one of two forecasting models to forecast future variables while heterogeneity is dictated via an evolutionary process. Increased uncertainty, due to a shock to the structure of the economy, may result in a sudden decrease in output. As agents learn the equilibrium, output slowly increases to its equilibrium value. Expectational business cycles tend to arrive faster, last longer and are more severe as agents possess less information.
机译：我提出了一个简单的模型，其中预测信心会影响总需求。结果表明，该模型在无统计学影响的情况下，经过统计和进化学习，具有相似的稳定性。通过这种设置，1引入了“预期商业周期”，其中，由于学习，异构预测模型和有效预测模型中的随机变化而导致输出波动。代理使用两种预测模型之一来预测未来变量，而异质性则是通过进化过程来决定的。由于对经济结构的冲击，不确定性增加，可能导致产出突然下降。随着主体学习平衡，产出会缓慢增加到其平衡值。预期的业务周期趋向于更快，持续时间更长，并且随着代理商拥有的信息较少而变得更加严峻。

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