典型文献
大数据与人工智能背景下的实验经济学未来展望
文献摘要：
实验经济学通过拓展经典微观理论和利用随机可控实验方法,提出包含了认知、行为和心理因素的新微观经济模型,以此来重新认识人们在现实市场中的行为,观察人们对经济政策的反应,为政策制定者提供重要的分析工具和决策参考.近年来,人工智能和大数据技术的应用拓展了实验经济学的技术可能,如大数据的个性化匹配与推荐算法、机器学习算法对数据挖掘和预测的帮助,高维统计方法在分析非选择性数据时的应用,大规模线上实地实验的普及等.这促使经济学家转而关注直接基于大数据分析提出政策建议的"预测政策问题",对部分以因果关系识别为目的、为解决实证数据的内生性问题而依赖可控实验进行因果分析的应用性研究的基本逻辑构成了前所未有的挑战.如何设计有针对性、透明且易于理解的算法,辅助微观主体对现实市场作出更准确的判断、对海量信息作出更有效的甄别,帮助公共管理部门提高决策质量,达到更有效率的政策目标,成为了实验经济学面临的新课题.
文献关键词：
实验经济学;大数据;机器学习;人工智能;预测政策问题;个性化行为干预
中图分类号：
作者姓名：
王云
作者机构：
中国人民大学经济学院 北京,100872
文献出处：
引用格式：
[1]王云-.大数据与人工智能背景下的实验经济学未来展望)[J].学术研究,2022(03):99-108
A类：
预测政策问题,个性化行为干预
B类：
大数据与人工智能,人工智能背景下,实验经济学,未来展望,微观理论,实验方法,心理因素,微观经济,经济模型,重新认识,经济政策,政策制定者,决策参考,应用拓展,技术可能,推荐算法,机器学习算法,高维,统计方法,非选择性,实地实验,经济学家,转而,因果关系,关系识别,实证数据,内生性问题,因果分析,应用性研究,基本逻辑,逻辑构成,甄别,公共管理部门,决策质量,政策目标
AB值：
0.371665
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