Learning from experience in the stock market

Abstract

Este documento estudia la dinámica de los precios de las acciones en un modelo tipo «árbol de Lucas» en el que los inversores tienen vidas finitas y aprenden de su propia experiencia. Los individuos actualizan sus expectativas mediante aprendizaje bayesiano basado en datos observados a lo largo de sus propias vidas. En este modelo, el precio de las acciones muestra ciclos de expansión y caída estocásticos alrededor del valor de equilibrio de «expectativas racionales». Esta economía con agentes heterogéneos puede aproximarse por un modelo con un «agente representativo» que aprende mediante un algoritmo de «ganancia constante», en el que el parámetro de ganancia de aprendizaje es función de la estructura demográfica

We study the dynamics of a Lucas-tree model with finitely lived agents who "learn from experience." Individuals update expectations by Bayesian learning based on observations from their own lifetimes. In this model, the stock price exhibits stochastic boom-and-bust fluctuations around the rational expectations equilibrium. This heterogeneous-agents economy can be approximated by a representative-agent model with constant-gain learning, where the gain parameter is related to the survival rate