摘要翻译：
在多周期随机优化问题中，未来最优决策是一个随机变量，其分布依赖于优化问题的参数。在马尔可夫决策过程的背景下，我们分析了该随机变量的期望值如何随动态优化参数的变化。我们称这种分析\emph{随机比较静力学}。我们导出了\emph{比较静力学}结果和\emph{随机比较静力学}结果，表明当前和未来的最优决策是如何随着单周期支付函数、贴现因子、系统初始状态和转移概率函数的变化而变化的。我们将我们的结果应用于经济学和运筹学文献中的各种模型，包括投资理论、动态定价模型、受控随机游动和平稳分布的比较。
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英文标题：
《Stochastic Comparative Statics in Markov Decision Processes》
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作者：
Bar Light
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最新提交年份：
2020
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分类信息：

一级分类：Mathematics        数学
二级分类：Optimization and Control        优化与控制
分类描述：Operations research, linear programming, control theory, systems theory, optimal control, game theory
运筹学，线性规划，控制论，系统论，最优控制，博弈论
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一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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英文摘要：
  In multi-period stochastic optimization problems, the future optimal decision is a random variable whose distribution depends on the parameters of the optimization problem. We analyze how the expected value of this random variable changes as a function of the dynamic optimization parameters in the context of Markov decision processes. We call this analysis \emph{stochastic comparative statics}. We derive both \emph{comparative statics} results and \emph{stochastic comparative statics} results showing how the current and future optimal decisions change in response to changes in the single-period payoff function, the discount factor, the initial state of the system, and the transition probability function. We apply our results to various models from the economics and operations research literature, including investment theory, dynamic pricing models, controlled random walks, and comparisons of stationary distributions.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1904.05481