Cuốn sách này bàn về lập trình động và các ứng dụng của nó trong kinh tế, tài chính và các lĩnh vực liên quan. Nó tập hợp những đổi mới gần đây trong lý thuyết lập trình động và cung cấp các ứng dụng và mã nguồn giúp người đọc tiếp cận lĩnh vực nghiên cứu. Cuốn sách hướng đến sinh viên sau đại học và các nhà nghiên cứu, mặc dù hầu hết các chương đều phù hợp với sinh viên đại học có nền tảng định lượng vững chắc. Cuốn sách bao gồm các kết quả kinh điển về lập trình động được tìm thấy trong các tác phẩm như Bellman, Denardo, Puterman, Stokey và Lucas, cũng như các phần mở rộng được các nhà nghiên cứu và chuyên gia thực hành tạo ra trong vài thập kỷ qua khi họ vật lộn với việc xây dựng và giải các mô hình động có thể giải thích các mẫu quan sát được trong dữ liệu. Các phần mở rộng này bao gồm sở thích đệ quy, điều khiển mạnh mẽ, mô hình thời gian liên tục và tỷ lệ chiết khấu thay đổi theo thời gian. Các thiết lập như vậy thường không đáp ứng được các hạn chế về ánh xạ co mà các phương pháp truyền thống dựa trên. Để phù hợp với các ứng dụng này, các chương lý thuyết chính của cuốn sách này áp dụng và mở rộng khuôn khổ trừu tượng của Bertsekas. Cách tiếp cận này mang lại tính tổng quát cao đồng thời cung cấp các bằng chứng minh bạch.

Abstract:

This book discusses dynamic programming and its applications in economics, finance, and related fields. It draws together recent innovations in dynamic programming theory and provides applications and source code to help readers gain an introduction to the field. The book is aimed at graduate students and researchers, although most chapters are suitable for undergraduates with a solid quantitative background. The book covers classic results on dynamic programming found in works such as Bellman, Denardo, Puterman, Stokey, and Lucas, as well as extensions made over the past few decades by researchers and practitioners struggling to construct and solve dynamic models that can explain observed patterns in data. These extensions include recursive preferences, robust control, continuous-time models, and time-varying discount rates. Such setups often do not meet the contraction mapping constraints that traditional methods rely on. To accommodate these applications, the main theoretical chapters of this book apply and extend Bertsekas' abstract framework. This approach provides a high degree of generality while providing transparent proofs.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Thomas J. Sargent, John Stachurski
Thông tin nhan đề:	Dynamic Programming: Volume I: Finite States
Nhà xuất bản:	Self-publishing
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Nguồn gốc:	https://it-ebooks.dev/books/programming/dynamic-programming
Mô tả vật lý:	424p.
Năm xuất bản:	2025