Klaus G. Troitzsch

Agentenbasierte Modellierung im WENKE2-Projekt

11 Seiten · 2,64 EUR
(Mai 2011)

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Aus der Einleitung:

Wie jede Modellierung und Simulation ist auch die agentenbasierte Simulation ein Weg, Schlussfolgerungen ? möglichst empirisch überprüfbare ? aus komplex miteinander verbundenen theoretischen Annahmen abzuleiten. Sie spielt dabei dieselbe Rolle wie die mathematische Modellierung z.B. physikalischer Phänomene aus der Mechanik, bei denen die Ableitung von Schlussfolgerungen vielfach mit hoher Präzision durch geschlossene mathematische Analyse möglich ist. Komplexe Agentenbasierte Modellierung im Phänomene wie praktisch alle für die Wirtschafts- und Sozialwissenschaften interessanten Phänomene verschließen sich im Allgemeinen der geschlossenen mathematischen Analyse (oder können nur um den Preis grober Vereinfachung mit den Mitteln der klassischen Mathematik untersucht werden). Auch agentenbasierte Modellierung kommt im allgemeinen nicht darum herum, menschliches Entscheidungsverhalten probabilistisch zu modellieren, so als fällten Menschen Entscheidungen zwischen (z.B.) zwei gleich bewerteten Alternativen durch einen Münzwurf oder als fällten sie Entscheidungen zwischen mehreren als unterschiedlich nützlich bewerteten Möglichkeiten durch ein Zufallsexperiment mit Wahrscheinlichkeiten für die Ausgänge, die in irgendeiner Weise monoton steigend von den Nutzen der verschiedenen Möglichkeiten abhängen. Je stärker ins Einzelne gehend jedoch die Entscheidungsregeln modelliert werden, kann sich gerade die agentenbasierte Modellierung von der Strategie der Ersetzung von Neigungen (propensities) durch Wahrscheinlichkeiten (probabilities) lösen und zu einer realistischen Sichtweise kommen. MONAKO entgeht allerdings diesem Problem, da die Entscheidungsregeln der Konsumenten und der Unternehmen weitgehend deterministisch sind. Allerdings gibt es auch eine Reihe stochastischer Elemente im Zusammenhang mit Entscheidungen und Verhalten; so sind vor allem die Zeiten zwischen Entscheidungen (Produktwahl, Anpassung des Anspruchsniveaus) Zufallsvariable. Außerdem wird bei der Modellierung der Unsicherheit sowohl der Konsumenten als auch der Unternehmen und bei der Modellierung des Einflusses von Informationen auf Entscheidungen stochastisch vorgegangen.