3 resultados para Infrared fixed point

em Corvinus Research Archive - The institutional repository for the Corvinus University of Budapest


Relevância:

80.00% 80.00%

Publicador:

Resumo:

In this study it is shown that the nontrivial hyperbolic fixed point of a nonlinear dynamical system, which is formulated by means of the adaptive expectations, corresponds to the unstable equilibrium of Harrod. We prove that this nonlinear dynamical (in the sense of Harrod) model is structurally stable under suitable economic conditions. In the case of structural stability, small changes of the functions (C1-perturbations of the vector field) describing the expected and the true time variation of the capital coefficients do not influence the qualitative properties of the endogenous variables, that is, although the trajectories may slightly change, their structure is the same as that of the unperturbed one, and therefore these models are suitable for long-time predictions. In this situation the critique of Lucas or Engel is not valid. There is no topological conjugacy between the perturbed and unperturbed models; the change of the growth rate between two levels may require different times for the perturbed and unperturbed models.

Relevância:

80.00% 80.00%

Publicador:

Resumo:

A tanulmányban a szerző a fixpont-iteráció témájával foglalkozik egy elméleti modellben, a biztosítók szolvenciatőkéjének számolásával kapcsolatban. A téma aktualitását a biztosítók tőkemegfelelésével összefüggő Szolvencia II. európai uniós irányelv előreláthatólag közeljövőben várható bevezetése mutatja. Az eredmények alapján megállapítható, hogy az elméleti modellben a biztosítók szolvenciához kapcsolódó tőkeszükséglete matematikai értelemben vett fixpontként is értelmezhető. Bár a gyakorlati tőkeszükséglet-számítások a tanulmányban bemutatottnál jóval összetettebbek, az elméleti eredmények a szolvenciatőke-modellezés érdekes összefüggéseire világítanak rá. _____ In this study fixed point iteration is analyzed in a theoretical model similar to the practical modelling of solvency capital in insurance companies. Actuality of this subject is shown by the approaching practical implementation of the Solvency II directive in the European Union. The results show that in the theoretical model, solvency capital of insurance companies can be interpreted as a fixed point in a mathematical sense. Although practical solvency capital calculations are more complex than those in the study, theoretical results highlight interesting features of solvency capital modelling.

Relevância:

80.00% 80.00%

Publicador:

Resumo:

A dolgozatban a döntéselméletben fontos szerepet játszó páros összehasonlítás mátrix prioritásvektorának meghatározására új megközelítést alkalmazunk. Az A páros összehasonlítás mátrix és a prioritásvektor által definiált B konzisztens mátrix közötti eltérést a Kullback-Leibler relatív entrópia-függvény segítségével mérjük. Ezen eltérés minimalizálása teljesen kitöltött mátrix esetében konvex programozási feladathoz vezet, nem teljesen kitöltött mátrix esetében pedig egy fixpont problémához. Az eltérésfüggvényt minimalizáló prioritásvektor egyben azzal a tulajdonsággal is rendelkezik, hogy az A mátrix elemeinek összege és a B mátrix elemeinek összege közötti különbség éppen az eltérésfüggvény minimumának az n-szerese, ahol n a feladat mérete. Így az eltérésfüggvény minimumának értéke két szempontból is lehet alkalmas az A mátrix inkonzisztenciájának a mérésére. _____ In this paper we apply a new approach for determining a priority vector for the pairwise comparison matrix which plays an important role in Decision Theory. The divergence between the pairwise comparison matrix A and the consistent matrix B defined by the priority vector is measured with the help of the Kullback-Leibler relative entropy function. The minimization of this divergence leads to a convex program in case of a complete matrix, leads to a fixed-point problem in case of an incomplete matrix. The priority vector minimizing the divergence also has the property that the difference of the sums of elements of the matrix A and the matrix B is n times the minimum of the divergence function where n is the dimension of the problem. Thus we developed two reasons for considering the value of the minimum of the divergence as a measure of inconsistency of the matrix A.