Исследование применяет современный метод симуляционного вывода на основе нейросетей для оценки параметров агентной модели рынка труда. Модель опирается на сети переходов между рабочими местами и использует как синтетические данные, так и реальные данные рынка труда США. Подход направлен на преодоление вычислительных ограничений при исследовании пространства параметров.
Метод важен для практического использования агентных моделей в поддержке принятия решений, так как позволяет калибровать сложные модели на реальных данных.
Перевод и краткое изложение — машинные, по материалам источника. Полный текст статьи не републикуется; права на него принадлежат источнику.
