ESSAYS ON COMPLEX ECONOMIC SYSTEMS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Abstract

Questa tesi mira a modellare alcuni aspetti dell'ambiente economico come sistemi complessi e ad analizzare le dipendenze di tali sistemi utilizzando in particolare la Modellazione ad Agenti (ABM) e l'Intelligenza Artificiale. Nel primo capitolo ci proponiamo di modellare le dinamiche del mercato del lavoro con un ABM, prestando particolare attenzione agli effetti che l'istruzione produce nella competizione tra individui in cerca di lavoro e sulla formazione del loro salario. Creiamo due tipi di agenti che interagiscono tra loro e con l'ambiente circostante: i lavoratori e le imprese. La caratteristica principale del modello è che le competenze dei lavoratori sono assegnate casualmente e l'ottenimento di un titolo di studio avviene all'interno del modello in modo endogeno. Anche il livello tecnologico delle imprese è assegnato casualmente, e queste condizioni portano ad ottenere risultati molto simili ad ogni run. Mostriamo che, modificando le condizioni di partenza, in qualsiasi scenario analizzato i lavoratori poco qualificati sono quelli maggiormente penalizzati sia nel tasso di occupazione che nel livello salariale, e sottolineiamo quanto sia importante l'investimento in capitale umano. Controlli di robustezza hanno confermato l'affidabilità dei risultati ottenuti. Nel secondo capitolo presentiamo una Convolutional Neural Network combinata con una Bidirectional Long Short-Term Memory Network (CNN-BiLSTM) per la previsione di variabili macroeconomiche, analizzando 18 serie storiche dell'economia degli Stati Uniti d'America. Nel terzo capitolo, sviluppiamo una Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN) per la previsione del prezzo delle azioni. Considerando sia le previsioni single-step che multi-step, i risultati ottenuti dalle nostre architetture proposte sono promettenti e forniscono risultati migliori rispetto ai modelli econometrici di base considerati, sia nel contesto economico che finanziario. Suggeriamo che l'Intelligenza Artificiale (ed in particolare, il Deep Learning) dovrebbe essere studiata e incorporata maggiormente dagli economisti, poiché riteniamo che possa fornire risultati eccellenti, soprattutto in un'era in cui la disponibilità di dati sta crescendo sempre di più.