15、异质主体叠代经济中的财政政策分析

异质主体叠代经济中的财政政策分析

1. 价值与边际价值函数

在得到最优决策后,我们可以计算出在时期 $t$ 处于当前状态 $s$ 的家庭的价值:
[v(s; \varPhi_t) = u (c(s; \varPhi_t), l(s; \varPhi_t)) + \tilde{\beta}\varphi_iE\left[v(s’; \varPhi_{t+1})|s\right]]
对应的边际价值为:
[v_a(s; \varPhi_t) = \left(1 + r_t\right)\left(1 -\tau_{I,1,t}\right)\left[r_ta, w_te(1 -l(s; \varPhi_t))\right]\frac{1}{1 + \tau_{C,t}}u_c(c(s; \varPhi_t), l(s; \varPhi_t))]
[v_b(s; \varPhi_t) = \frac{tr’ {SS,t}(i, b)}{1 + \tau {C,t}}u_c(c(s; \varPhi_t), l(s; \varPhi_t)) + \left[1_{ {i<IR}}\frac{i -1}{i} + 1_{ {i\geq IR}}\right]\tilde{\beta}\varphi_iE\left[v_b(s’; \varPhi_{t+1})|s\right]]
其中,$\tau_{I,1,t} (r_ta, w_te(1 -l))$ 是边际资本所得税税率,$tr’ {SS,t}(i, b)$ 是关于 $b$ 的边际 OASI 福利:
[tr’
{SS,t}(i, b)

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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