TaxAI: A Dynamic Economic Simulator and Benchmark for Multi-Agent Reinforcement Learning

核心概念

TaxAI is a realistic economic simulator that showcases the effectiveness of MARL algorithms in optimizing tax policies and household strategies.

要約

Taxation and government spending are vital tools for economic growth and social equity.
Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) is proposed as a solution to model dynamic games between the government and households.
TaxAI, based on the Bewley-Aiyagari economic model, benchmarks traditional methods against MARL algorithms.
Results show MARL's superiority in optimizing tax policies and revealing tax evasion behavior among households.
The scalability of TaxAI allows simulations with up to 10,000 agents, surpassing traditional methods.

統計

MARLアルゴリズムは最適な税制策定に優れている。
TaxAIはBewley-Aiyagari経済モデルに基づいている。
MARLアルゴリズムは従来の方法よりも優れている。

引用

抽出されたキーインサイト

TaxAI

by Qirui Mi,Siy... 場所 arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.16307.pdf

深掘り質問

どのようにしてMARLアルゴリズムが従来の方法を凌駕していますか

MARLアルゴリズムは、従来の方法を凌駕する点でいくつかの利点を持っています。まず第一に、MARLは部分観測環境で他のエージェントをモデル化し、適応的に最適な方策を見つける能力があります。これにより、複雑な経済システム内での動的ゲーム問題を解決する際に有効です。また、MARLアルゴリズムは進化しており、伝統的な手法よりも柔軟性と効率性が高いことが示されています。さらに、MARLは大規模かつ異質なエージェント間の相互作用をモデル化する際に優れたパフォーマンスを発揮します。

この研究結果は、実際の政府や個人にとってどのような示唆を提供していますか

この研究結果は政府や個人に重要な示唆を提供しています。まず第一に、TaxAIシミュレーターとMARLアルゴリズムの使用は最適税制問題や個々の戦略開発において非常に有益です。政府機関はこの研究から得られる知見を活用し、実践的かつ効果的な税制策定や社会政策改善を行うことが可能です。また、個人レベルではマクロ経済指標やマイクロ経済指標から得られる情報が彼ら自身の財務計画や行動戦略立案に役立ちます。

10,000エージェントまでの大規模シミュレーションが可能なTaxAIは、将来的な経済問題解決にどのような影響を与える可能性がありますか

10,000エージェントまで対応可能なTaxAIシミュレーターは将来的な経済問題解決へ大きな影響を与える可能性があります。例えば、現実世界で起こりうる多様性豊かな市場状況や社会ダイナミクスの模倣・予測能力が向上します。これにより政府や企業側は事前シミュレーションと意思決定プロセス強化が可能となります。さらに大規模エージェント数対応能力から派生した新たな洞察能力開発も期待されます。