Искусственная экономика - Википедия - Artificial economics
Искусственная экономика можно определить как ″область исследований, направленная на улучшение нашего понимания социально-экономические процессы с помощью компьютерное моделирование ″.[1]
Как и в теоретической экономике, в Искусственная экономика чтобы понять социально-экономические процессы, необходимо построить и проанализировать формальные модели. Однако, в отличие от теоретической экономики, модели в Искусственная экономика реализованы на языке программирования, поэтому для их анализа можно использовать компьютеры. В частности, метод, использованный в Искусственная экономика Анализировать формальные модели чаще всего состоит из двух этапов: 1) дедуктивный генерация образцов, и 2) индуктивный вывод общих закономерностей.[2][3]
- В дедуктивный Генерация выборок заключается в многократном запуске модели для различных деталей переменных, которые она содержит. В частности, если модель является стохастической, то каждая компьютерное моделирование прогон проводится с конкретной реализацией каждой случайной величины в модели. Результатом этого первого этапа является набор входов и соответствующих им выходов, которые были получены компьютером с использованием чистой вычет, т.е. применяя ко входам правила вывода которые определяют модель.[4][5]
- Как только будет получено достаточное количество образцов, индуктивный Затем используется подход для вывода общих закономерностей о поведении модели. Этот индуктивный процесс может привести только к вероятным - а не обязательно истинным - выводам (если не исследованы все возможные частные случаи), поскольку он пытается вывести общие свойства из конкретных примеров.
Таким образом, используя этот компьютерное моделирование подход, данные производятся компьютером с использованием строгих вычет, но общие закономерности о том, как правила модели преобразуют входы в выходы, выводятся с помощью обобщения индукция.
Преимущество использования компьютерное моделирование подход, описанный выше (по сравнению с чистым логическая дедукция только) состоит в том, что он позволяет исследовать (формальные) модели, которые - в настоящее время - трудноразрешимы, с использованием самых передовых математических методов. Это так, потому что набор предположений, которые можно исследовать с помощью компьютерное моделирование не ограничен строгими ограничениями, которые накладывает математическая управляемость. Этот момент особенно важен при изучении социально-экономических процессов, которые - из-за их сложной природы - зачастую трудно или невозможно адекватно решить, используя чисто дедуктивный только подход. Строго дедуктивный подход часто требует стольких упрощений для обеспечения математической управляемости, что соответствие между реальным миром и допущениями модели оказывается разочаровывающе слабым. Некоторые из этих упрощений описаны в левом столбце приведенной ниже таблицы вместе с некоторыми функциями, которые можно изучить с помощью Искусственная экономика подход (правый столбец).[1][6]
Традиционные ограничения, налагаемые для обеспечения математической управляемости | Возможности, которые можно изучить с помощью компьютерного моделирования (Искусственная экономика подход) |
---|---|
Представитель агента или континуум агентов | Явное и индивидуальное представление агентов (агентное моделирование) |
Рациональность (а иногда и общепринятое знание рациональности) | Адаптация на индивидуальном уровне (обучение) или на уровне популяции (эволюция). Удовлетворительный |
Идеальная информация | Локальная и асимметричная информация |
Сосредоточьтесь на статическом равновесии | Сосредоточьтесь на неравновесной динамике |
Детерминизм | Стохастичность |
Анализ сверху вниз | Восходящий синтез |
Случайные или полные сети взаимодействия | Произвольные (и потенциально эндогенные) сети взаимодействия |
Второстепенная роль физического пространства | Явное представление физического пространства |
Бесконечное население | Конечные популяции |
Предпочтение уникальности решений | Зависимость от пути и историческая случайность |
Различия в типах допущений, исследуемых с использованием строго дедуктивный только подход и исследованные в Искусственная экономика настолько фундаментальны, что некоторые ученые[7] рассматривать эти различия как определяющие черты Искусственная экономика. Другие ученые[1] обнаруживают, что отличительная характеристика Искусственная экономика методологический, т. е. использование компьютерное моделирование подход. Дело в том, что модели в Искусственная экономика реализованы на языке программирования (а не выражены в виде набора уравнений), не считается существенным, поскольку любая модель, реализованная в компьютерном коде, может быть выражена как четко определенная математическая функция.[5][8][9][10]
Серия конференций по искусственной экономике
Одна из целей этих конференций - способствовать встрече людей и идей, исходящих из двух сообществ ученых - компьютерных наук и экономики - с целью построения более структурированного междисциплинарного подхода.[11] Труды каждой конференции из этой серии были опубликованы в виде тома в Конспект лекций по экономике и математическим системам Серия Springer.
Рекомендации
- ^ а б c Искьердо, Л. Р., & Искьердо, С. С. (2015). Искусственная экономика: что, зачем и как. Доступно в SSRN: http://ssrn.com/abstract=2749347
- ^ Скваццони, Ф. (2010). Влияние агентных моделей на социальные науки после 15 лет вторжений. История экономических идей, 18 (2), 197–233. Доступны на https://www.jstor.org/stable/23723517
- ^ Искьердо, Л. Р., Искьердо, С. С., Галан, Дж. М., и Сантос, Дж. И. (2013). Сочетание математического и имитационного подходов к пониманию динамики компьютерных моделей. В Б. Эдмондсе и Р. Мейере (ред.), Моделирование социальной сложности (стр. 235–271). Берлин, Гейдельберг: Springer Berlin Heidelberg. Доступны на http://doi.org/10.1007/978-3-540-93813-2_11
- ^ Акстелл, Р. (2000). Почему агенты ?: О разнообразных мотивах использования агентских вычислений в социальных науках. В Материалы семинара по моделированию агентов: приложения, модели и инструменты: 3-24. Аргоннская национальная лаборатория, Иллинойс. Доступно по адресу http://www.brookings.edu/es/dynamics/papers/agents/agents.pdf В архиве 2013-07-29 в Wayback Machine
- ^ а б Искьердо, Л. Р., Искьердо, С. С., Галан, Дж. М., и Сантос, Дж. И. (2009). Методы понимания компьютерного моделирования: анализ цепей Маркова. Журнал искусственных обществ и социального моделирования, 12 (1) 6. Доступно по адресу http://jasss.soc.surrey.ac.uk/12/1/6.html
- ^ Искьердо, С.С., Искьердо, Л.Р., Галан, Дж. М., и Сантос, Дж. И. (2016). Искусственная экономия: una valoración crítica. Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, 22, стр. 36-54. Доступны на https://www.upo.es/revistas/index.php/RevMetCuant/article/view/2338/1925
- ^ Баттен, Д. Ф. (2000). Открытие искусственной экономики: как учатся агенты и как развивается экономика. Боулдер, Колорадо: Westview Press.
- ^ Леомбруни Р. и Ричиарди М. (2005). Почему экономисты скептически относятся к моделированию на основе агентов? Physica A: Статистическая механика и ее приложения, 355 (1), 103–109. Доступны на http://doi.org/10.1016/j.physa.2005.02.072
- ^ Эпштейн, Дж. М. (2006). Замечания об основах агентной генеративной социальной науки. В Л. Тесфацион и К. Л. Джадд (ред.), Справочник по вычислительной экономике (Том 2, стр. 1585–1604). Доступны на http://doi.org/10.1016/S1574-0021(05)02034-4
- ^ Ричиарди, М., Леомбруни, Р., Саам, Н., и Соннесса, М. (2006). Общий протокол для агентного социального моделирования. Журнал искусственных обществ и социального моделирования, 9 (1) 15. Доступно по адресу http://jasss.soc.surrey.ac.uk/9/1/15.html
- ^ Серия конференций по искусственной экономике http://www.artificial-economics.org