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本期推荐一篇2024年8月发表在NBER上的论文《用于非线性经济的神经网络学习》。这篇论文研究了如何利用神经网络来分析非线性经济中的理性预期均衡问题。传统的宏观经济模型大多采用线性化的方法来简化分析，但面对复杂的经济现象，如通胀目标区间和零利率下限，这些方法往往力不从心。为此，研究者引入了神经网络这一机器学习工具，来处理这些非线性经济现象。神经网络具有强大的逼近能力，能够逼近任何连续函数，这使得它在理论上可以模拟出非线性经济中的各种均衡状态。 该研究旨在探讨在一个非线性经济体系中，经济主体是否能够通过神经网络学习稳定的理性预期均衡。研究者通过梯度下降法，不断调整神经网络的参数，以减少预测误差，从而模拟出经济主体在动态环境中对未来通胀和产出等经济变量的学习过程。为了确保学习
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