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驯服维度的诅咒：定量...
5与某些常见的误解相反，深度学习并不主要是降低维度。一个经典的例子是Cover的定理，它通过显示如何在高维空间中嵌入低维数据的方式来激发了内核方法的使用，这使得更容易找到分类的超平面以进行分类（Cover，1965年）。6个经济学家已经在Krusell and Smith（1998）的方法中使用了类似的想法，该方法选择了一个或少数瞬间的异质剂分布的时刻来跟踪分布的演变，或者在遗忘的平衡解决方案概念中，该概念解决了对其他参与者的最佳响应（Weintraub et ev/div。2008，Benkard等。 2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2008，Benkard等。2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2015，Weintraub等。2010）。深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。
驯服维度的诅咒：深度学习 *
5与某些常见的误解相反，深度学习并不主要是降低维度。一个经典的例子是Cover的定理，它通过显示如何在高维空间中嵌入低维数据的方式来激发了内核方法的使用，这使得更容易找到分类的超平面以进行分类（Cover，1965年）。6个经济学家已经在Krusell and Smith（1998）的方法中使用了类似的想法，该方法选择了一个或少数瞬间的异质剂分布的时刻来跟踪分布的演变，或者在遗忘的平衡解决方案概念中，该概念解决了对其他参与者的最佳响应（Weintraub et ev/div。2008，Benkard等。 2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2008，Benkard等。2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2015，Weintraub等。2010）。深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。
全球能源市场中的功率脱碳
4我的模型的结构使我可以使用离散的Euler方法（Arcidiacono和Miller，2011; Hsiao，2022; Hall，1978; Scott，2013）从线性回归中恢复出口决定因素。此方法需要派生方程，以比较随后几年的发电机的退出概率。进行的值值差异有限依赖性，因为退出是终端作用，因此存在。5我的设置具有复杂的过渡动力，具有非平稳性，尤其是因为随着时间的推移，可再生入口成本正在下降。要处理该模型时，我利用最近在Benkard，Jeziorski和Weintraub（2024）开发的非平衡均衡概念。这种方法使我能够以计算方式捕获电力部门投资的简短和中等市场动态。它依赖于无限地平线问题的有限范围近似，这也用于宏观经济学文献（Maliar等人。，2020）。6除了液化天然气对全球电力部门排放的影响之外，与这种出口形式的气候足迹相关的重要问题是，液化天然气的液化和运输相对于局部消费，液化天然气的液化和运输会产生额外的甲烷和二氧化碳排放。使用EPA的气候损害衡量标准，我表明，当考虑到液化天然气出口增加产生的额外甲烷排放时，冲击中的社会节省仍然是积极的。如第8节所述，LNG扩展的生命周期评估对甲烷的气候损害相对于碳损伤的重视敏感（Kleinberg，2024）。