살미아키의블로그

. 서론: 베이지안 추론과 MCMC의 필요성베이지안 통계에서는 모수를 확률변수로 보고,사전분포 (Prior) p(θ)p(\theta)p(θ)와우도함수 (Likelihood) p(x∣θ)p(x \mid \theta)p(x∣θ)를 결합하여 관측데이터 xxx에 대한 사후분포 (Posterior) p(θ∣x)p(\theta \mid x)p(θ∣x)를 베이즈 정리p(θ∣x)=p(x∣θ) p(θ)p(x)p(\theta \mid x) = \frac{p(x \mid \theta)\, p(\theta)}{p(x)}p(θ∣x)=p(x)p(x∣θ)p(θ)​를 통해 구합니다. 여기서 p(x)=∫p(x∣θ)p(θ) dθp(x) = \int p(x \mid \theta)p(\theta)\, d\thetap(x)=∫p(x∣θ)p(..

Unveiling a Socio-Economic System in a Virtual World: ACase Study of an MMORPG(2018) 지난 10년 동안 온라인 게임은 매우 인기를 끌었으며, 그 중 하나의 인기 장르는 대규모 다중 사용자 온라인 롤플레잉 게임(MMORPG)입니다.  MMORPG는 종종 자체 경제 시스템을 가지고 있어 플레이어가 가상 화폐나 아이템을 사고, 팔고, 교환할 수 있었습니다1.introductionMMORPG의 가상 공간은 연구자들이 현실 세계보다 더 쉽게 다양한 인간 행동을 관찰할 수 있는 대규모 가상 실험실로 볼 수 있습니다. 이로 인해 많은 연구자들이 MMORPG에서 나타나는 인간 행동과 사회적 상호작용을 연구하게 되었습니다 [5, 8, 9, 15, 19, ..

해당 글은 war,inflation, and social capital (2016)을 기반으로 작성되었습니다최근 수십 년 동안, 사회학, 정치학, 경제학 분야에서 많은 연구들은 **사회적 자본(social capital)**이 정치 및 법적 제도의 효과성, 인적 자본과 공공재의 생산, 그리고 노동 시장과 기업 위계의 효율성에 중요한 영향을 미친다고 주장해왔다(문헌 조사: Durlauf & Fafchamps, 2005; Ananyev & Guriev, 2015).사회적 자본이 광범위하게 존재하는 만큼, 이를 단일한 개념으로 정의하거나 하나의 측정 지표로 표현하는 것은 어렵다. 다양한 연구에서는 사회적 자본을 측정하기 위해 다음과 같은 지표를 활용한다.협회 및 단체 가입 여부사회적 네트워크의 밀도설문조사 및..

Direct Tests of the Reservation Wage Property(oxaca 1992를기반으로 작성되았습니다.)최적 구직 이론(optimal job search theory)은 **예약 임금(reservation wage)**에 중점을 둡니다. 따라서, **구직 보조금(예: 실업 수당)**의 변화 등 비교 동태적 성질은 일반적으로 예약 임금 경로(reservation wage path)의 변화로 표현됩니다.무한 탐색과 유한 탐색 모델의 차이점무한 탐색 기간(infinite search horizon) 모델과 유한 탐색 기간(finite search horizon) 모델 간의 주요 차이점은 예약 임금 경로에 있습니다:무한 탐색 모델: 예약 임금이 일정하게 유지됩니다.유한 탐색 모델: 예약 ..

이 글은 해당 논문을 기반으로 작성되었습니다TALENT VERSUS LUCK: THE ROLE OF RANDOMNESS IN SUCCESS AND FAILURE 1.1서론 개인의 부를 성공의 대리(proxy)로 간주하면, 부의 심각하게 비대칭적이고 불평등한 분포는 사람들 간의 타고난 재능, 기술, 능력, 지능, 역량의 차이, 혹은 의지력, 노력, 결단력의 척도로 해석되며 이는 *능력주의 패러다임(meritocratic paradigm)*의 기반을 형성그러나 위에서 언급된 인간의 특성과 자질(재능, 기술, 지능 등)이 일반적으로 인구 전체에서 정규 분포를 따른다는 사실과 명백히 상충반면, 오늘날 성공과 실패가 개인적, 직업적 삶에서 운(chance)에 의해 결정된다는 증거가 점점 더 늘어나고 있음1.2. ..

DSGE(Dynamic Stochastic General Equilibrium) 모델은 현대 거시경제학에서 중요하게 사용되는 경제 모형으로 미시적 경제 기초를 거시적 시장에 도입한것을 의미함이 모델은 경제주체(소비자, 기업, 정부 등)가 미래를 예측하여 최적의 결정을 내리는 과정을 동태적이고 확률적인 환경에서 모형화하며, 이들이 상호작용하여 일반 균형을 이루는 상황을 설명DSGE 모델은 거시경제의 주요 현상을 설명하고, 경제정책의 영향을 분석하는 데 필수적인 도구로 여겨지며, 중앙은행과 국제기구에서도 많이 사용 DSGE 모델의 특징동태적(Dynamic): 시간에 따른 경제 변수들의 변화를 고려확률적(Stochastic): 경제에 영향을 미치는 무작위적 충격을 포함일반균형(General Equilibriu..

Boehlke, J., & Osińska, M. (2016). Examples of Experiments in Macroeconomics. Springer Proceedings in Business and Economics, 57–71.의 내용을 기반으로 했습니다 5.1 거시경제학에서의 실험 최근 수십 년간 관찰된 행동 경제학의 발전은 경제학자들이 심리학을 응용하게 했으며 이는 미시경제 수준뿐 아니라 거시경제학에서의 관리 과정에 대한 지식 기반을 강화하는 데에도 기여인지 경제학의 가장 큰 성과는 거시경제 연구 분야에서 관찰케인스 이론이 만들어진 이후로, 거시적 차원에서 인간 행동의 다양성의 정확성에 관한 논제는 개별 행동을 지배하는 규칙과는 다르다는 점이 일반적으로 받아들여지고 있습니다.이에 최근 몇 년..

Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges Taicheng Guo1, Xiuying Chen2, Yaqi Wang3∗, Ruidi Chang, Shichao Pei4, Nitesh V. Chawla1 , Olaf Wiest1, Xiangliang Zhang1†1.서론LLM의 잠재력LLM 기반 에이전트의 발전다중 에이전트 시스템의 필요성LLM 기반 다중 에이전트 시스템의 특성 2. 배경2.1 단일 에이전트 시스템의 LLM 활용  [Weng, 2023]에서 논의된 내용을 바탕으로, LLM 기반 단일 에이전트 시스템의 능력을  소개.의사결정 사고(Decision-making Thought): 이 용어는 LLM 기반 ..

LLMeconomicus? Mapping the Behavioral Biases of LLMs via Utility Theory - Jillian Ross, Yoon Kim, Andrew W.  1. introduction행동적 편향은 개인의 복지와 세계 경제에 깊은 영향을 미친다. 예를 들어, 손실 회피는 투자자 행동의 특정 측면을 설명하며(예: Strahilevitz et al., 2011), 위험 회피는 보험 시장에서의 구매 결정을 설명하고(예: Barseghyan et al., 2013), 시간 할인은 흡연과 같은 건강에 해로운 선택을 설명한다(예: Barlow et al., 2016).대규모 언어 모델(LLMs)은 인간이 생성한 방대한 양의 텍스트로 학습된다. 그렇다면 LLM이 이러한 행동적 편..

LLM-based Multi-Agent Reinforcement Learning: Current and Future Directions- Chuanneng Sun, Student Member, IEEE, Songjun Huang, Student Member, IEEE, and Dario Pompili, Fellow, IEEE 서론LLM 기반 강화학습(RL)은 단일 에이전트 환경에서 성공적인 성과를 거두었으나, 이를 다중 에이전트 시스템(MAS)으로 확장하는 것은 쉽지 않음.다중 에이전트 시스템에서는 에이전트 간의 협력과 의사소통이 중요한데, 단일 에이전트 RL 프레임워크에서는 이러한 요소들이 충분히 고려되지 않음.MARL(다중 에이전트 강화학습)은 MAS의 협력 문제를 해결하는 접근법으로 인기를 끌고 있..