Economia computacional baseada em agente - Agent-based computational economics

A economia computacional baseada em agentes ( ACE ) é a área da economia computacional que estuda os processos econômicos, incluindo economias inteiras , como sistemas dinâmicos de agentes interagentes . Como tal, cai no paradigma de sistemas adaptativos complexos . Em modelos baseados em agentes correspondentes , os " agentes " são "objetos computacionais modelados como interagindo de acordo com regras" no espaço e no tempo, não pessoas reais. As regras são formuladas para modelar comportamento e interações sociais com base em incentivos e informações. Essas regras também podem ser o resultado de otimização, realizada por meio do uso de métodos de IA (como Q-learning e outras técnicas de aprendizagem por reforço).

O pressuposto teórico de otimização matemática por agentes em equilíbrio é substituído pelo postulado menos restritivo de agentes com racionalidade limitada adaptando-se às forças do mercado. Os modelos ACE aplicam métodos numéricos de análise a simulações baseadas em computador de problemas dinâmicos complexos para os quais os métodos mais convencionais, como a formulação de teoremas, podem não encontrar um uso pronto. A partir das condições iniciais especificadas pelo modelador, a economia computacional evolui ao longo do tempo à medida que seus agentes constituintes interagem repetidamente entre si, incluindo o aprendizado com as interações. Nesses aspectos, o ACE tem sido caracterizado como uma abordagem de prato de cultura de baixo para cima para o estudo de sistemas econômicos .

ACE tem uma semelhança e se sobrepõe à teoria dos jogos como um método baseado em agente para modelar interações sociais. Mas os profissionais também notaram diferenças em relação aos métodos padrão, por exemplo, em eventos ACE modelados sendo conduzidos unicamente por condições iniciais, existam ou não equilíbrios ou são computacionalmente tratáveis, e na facilitação da modelagem da autonomia e aprendizagem do agente.

O método tem se beneficiado de melhorias contínuas nas técnicas de modelagem da ciência da computação e do aumento das capacidades do computador. O objetivo científico final do método é "testar descobertas teóricas contra dados do mundo real de maneiras que permitam que teorias com suporte empírico se acumulem ao longo do tempo, com o trabalho de cada pesquisador construindo apropriadamente sobre o trabalho anterior". O assunto foi aplicado a áreas de pesquisa como precificação de ativos , competição e colaboração , custos de transação , estrutura de mercado e organização e dinâmica industrial , economia de bem-estar e design de mecanismos , informação e incerteza , macroeconomia e economia marxista .

Visão geral

Os " agentes " nos modelos ACE podem representar indivíduos (por exemplo, pessoas), grupos sociais (por exemplo, empresas), entidades biológicas (por exemplo, plantações) e / ou sistemas físicos (por exemplo, sistemas de transporte). O modelador ACE fornece a configuração inicial de um sistema econômico computacional compreendendo vários agentes interagentes. O modelador então dá um passo para trás para observar o desenvolvimento do sistema ao longo do tempo, sem intervenção adicional. Em particular, os eventos do sistema devem ser conduzidos por interações de agentes sem imposição externa de condições de equilíbrio. Os problemas incluem aqueles comuns à economia experimental em geral e o desenvolvimento de uma estrutura comum para validação empírica e resolução de questões abertas na modelagem baseada em agentes.

ACE é um grupo de interesse especial oficialmente designado (SIG) da Society for Computational Economics. Pesquisadores do Instituto Santa Fe contribuíram para o desenvolvimento do ACE.

Exemplo: finanças

Uma área onde a metodologia ACE tem sido frequentemente aplicada é a precificação de ativos. W. Brian Arthur , Eric Baum, William Brock , Cars Hommes e Blake LeBaron, entre outros, desenvolveram modelos computacionais nos quais muitos agentes escolhem a partir de um conjunto de estratégias de previsão possíveis para prever os preços das ações, o que afeta suas demandas de ativos e assim, afeta os preços das ações. Esses modelos pressupõem que os agentes são mais propensos a escolher estratégias de previsão que tiveram sucesso recentemente. O sucesso de qualquer estratégia dependerá das condições de mercado e também do conjunto de estratégias que estão sendo utilizadas. Esses modelos freqüentemente descobrem que grandes booms e quedas nos preços dos ativos podem ocorrer à medida que os agentes mudam de estratégias de previsão. Mais recentemente, Brock, Hommes e Wagener (2009) usaram um modelo desse tipo para argumentar que a introdução de novos instrumentos de hedge pode desestabilizar o mercado, e alguns artigos sugeriram que o ACE pode ser uma metodologia útil para a compreensão da situação financeira recente. crise .

Veja também

Referências