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Irrationale Agenten

22. Juli 2011

Anhand von dynamic stochastic general equilibrium Modellen (DSGE) betrachten Analysten makroökonomische Ist-Zustände und antizipieren zukünftige Entwicklungen. Bei der Vorhersage von extremen Szenarien wie der Finanzkrise von 2008 hat sich dieses Modell jedoch nicht bewährt, da es insbesondere begrenzt rationales Herdenverhalten von einzelnen Akteuren nicht berücksichtigt. Abhilfe schafft ein Modell aus der Thermodynamik (Gibbs-Boltzmann-Verteilung), dessen zwingende Überschneidungen mit (sozialen) Netzwerk-Modellen noch recht wenig Beachtung fanden.

Das traditionelle DSGE Modell geht von rational agierenden, repräsentativen “Agenten” als kleinste, handelnde Einheiten aus und kommt damit zu Einschätzungen, die an der Realität vorbeigehen. Mit der Berücksichtigung von adaptivem Lernverhalten, Interaktion und begrenzter Rationalität der “Agenten” soll nun die Wirklichkeit akkurater abgebildet werden, um so letztlich reelle Extremsituationen (Booms und Crahes) mit einem DSGE Modell beschreiben zu können.

Besonderes Augenmerk liegt auf adaptivem Verhalten von Agenten, das sich selbst verstärkende, häufig irrationale Konsequenzen nach sich zieht. Chia-Ling Chang und Shu-Heng Chen von der National Chengchi University in Taipei testen, inwieweit eine Gibbs-Boltzmann-Verteilung, die eigentlich die Interaktion von Partikeln in der Thermodynamik berechenbar macht, bei makroökonomischen Schätzungen Herdenverhalten durch Interaktion erklären und letztlich auch antizipieren kann. Zum Vergleich betrachten die Autoren die Genauigkeit der Vorhersagen von Herdenverhalten, die sich aus sozialen Netzwerk-Modellen ableiten lassen.

Das ganze Paper finden Sie unter diesem Link: Interactions in DSGE Models: The Boltzmann–Gibbs Machine and Social Networks Approach

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