Вычислительная экономика на основе агентов

редактировать

Вычислительная экономика на основе агентов (ACE ) - это область вычислительная экономика, изучающая экономические процессы, включая экономики в целом, как динамические системы взаимодействующих агентов. По сути, он подпадает под парадигму сложных адаптивных систем. В соответствующих моделях на основе агентов «агенты » представляют собой «вычислительные объекты, моделируемые как взаимодействующие согласно правилам» в пространстве и времени, а не реальные люди. Правила сформулированы для моделирования поведения и социальных взаимодействий на основе стимулов и информации. Такие правила также могут быть результатом оптимизации, реализованной с помощью методов ИИ (таких как Q-обучение и другие методы обучения с подкреплением).

Теоретическое допущение математической оптимизации агентами в равновесии заменяется менее строгим постулатом агентов с ограниченной рациональностью, адаптирующихся к рыночным силам. Модели ACE применяют численные методы анализа к компьютерному моделированию сложных динамических задач, для которых более традиционные методы, такие как формулировка теорем, могут не найти готового применения. Начиная с начальных условий, указанных разработчиком модели, вычислительная экономика со временем развивается, поскольку составляющие ее агенты многократно взаимодействуют друг с другом, включая обучение на основе взаимодействий. В этом отношении ACE был охарактеризован как восходящий подход к изучению экономических систем.

ACE имеет сходство с теорией игр и частично совпадает с ней как агент. -основанный метод моделирования социальных взаимодействий. Но практики также отметили отличия от стандартных методов, например, в моделируемых событиях ACE, управляемых исключительно начальными условиями, независимо от того, существуют ли равновесия или их можно вычислить, а также в моделировании, облегчающем автономию и обучение агентов.

В этом методе постоянно совершенствовались методы моделирования информатики и расширялись возможности компьютеров. Конечная научная цель метода состоит в том, чтобы «проверить теоретические выводы на реальных данных таким образом, чтобы позволить эмпирически подтвержденным теориям накапливаться с течением времени, при этом работа каждого исследователя основывается на работе, выполненной ранее». Предмет применялся в таких исследовательских областях, как ценообразование на активы, конкуренция и сотрудничество, транзакционные издержки, структура рынка <2.>и промышленная организация и динамика, экономика благосостояния и конструкция механизмов, информация и неопределенность, макроэкономика, и марксистская экономика.

Содержание

  • 1 Обзор
  • 2 Пример: финансы
  • 3 См. также
  • 4 Ссылки

Обзор

"агенты "в моделях ACE может представлять индивидов (например, людей), социальные группы (например, фирмы), биологические объекты (например, выращивание сельскохозяйственных культур) и / или физические системы (например, транспортные системы). Средство моделирования ACE обеспечивает начальную конфигурацию вычислительной экономической системы, состоящей из нескольких взаимодействующих агентов. Затем разработчик моделей отступает, чтобы без дальнейшего вмешательства наблюдать за развитием системы во времени. В частности, системные события должны управляться взаимодействиями агентов без внешнего навязывания условий равновесия. В число вопросов входят общие для экспериментальной экономики в целом и разработка общей основы для эмпирической проверки и решения открытых вопросов в агентном моделировании.

ACE - официально назначенная группа с особыми интересами (SIG) Общества вычислительной экономики. Исследователи из Института Санта-Фе внесли свой вклад в разработку ACE.

Пример: финансы

Одной из областей, где часто применяется методология ACE, является ценообразование активов. В. Брайан Артур, Эрик Баум, Уильям Брок, Карс Хоммс и Блейк ЛеБарон, среди прочих, разработали вычислительные модели, в которых многие агенты выбирают из набора возможных стратегий прогнозирования, чтобы предсказать цены на акции., что влияет на их потребности в активах и, следовательно, на цены акций. Эти модели предполагают, что агенты с большей вероятностью выберут стратегии прогнозирования, которые в последнее время оказались успешными. Успех любой стратегии будет зависеть от рыночных условий, а также от набора стратегий, которые используются в настоящее время. Эти модели часто обнаруживают, что большие взлеты и падения цен на активы могут произойти, когда агенты переключаются между стратегиями прогнозирования. Совсем недавно Brock, Hommes и Wagener (2009) использовали модель этого типа, чтобы доказать, что введение новых инструментов хеджирования может дестабилизировать рынок, и в некоторых работах было высказано предположение, что ACE может быть полезной методологией для понимания недавнего финансовый кризис.

См. Также

Ссылки

Последняя правка сделана 2021-06-09 16:57:36
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте