175.018 SE Angewandte Spieltheorie 4. Juni 2003 The Trade Network Game Evolution of Worker-Employer Networks Introduction to ACE Anselm Fleischmann.

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1 175.018 SE Angewandte Spieltheorie 4. Juni 2003 The Trade Network Game Evolution of Worker-Employer Networks Introduction to ACE Anselm Fleischmann

2 The Trade Network Game – Introduction to ACE - 2003 - 2 ACE (1) Agent Based Computational Economics Beobachten von Wirtschaften (Economies), die aus der autonomen Interaktion von Agenten in Computer- Experimenten entstehen Bounded Rationality (der Agenten) Kern: n Personen Spiele, sehr oft: Iterated Prisoners Dilemma Spezialgebiet der Ökonomie, basierend auf dem - complex adaptive systems paradigm Bearbeitung von Fragestellungen, die (noch) keine analytische Bearbeitung zulassen Start mit Anfangbedingungen, Beobachten des entstehenden (emergierenden) Verhaltens Virtuelle Welt mit sowohl passiven als auch aktiven Agenten

3 The Trade Network Game – Introduction to ACE - 2003 - 3 ACE (2) Komplexe Systeme II Unorganized Complexity (Aggregates) I Organized Simplicity (Machines) III Organized Complexity (Systems) Statistical TreatmentAnalytical Treatment Randomness Complexity Quelle: Gerald M. Weinberg, An Introduction to General Systems Thinking, 1975

4 The Trade Network Game – Introduction to ACE - 2003 - 4 ACE (3) Angrenzende Gebiete Quelle: Leigh Tesfatsion, Graphic by T. Eymann Evolution von Wirtschaften simulieren genetischer Algorithmus, Objektorientierung, AI Außenwelt und Wahrnehmungswelt der Agenten können unterschiedlich modelliert werden

5 The Trade Network Game – Introduction to ACE - 2003 - 5 The Trade Network Game (1) Ist ein Rahmen, um Entstehen und Entwicklung von Geschäftsbeziehungen (Trade Networks) zwischen Geschäftspartnern (Agenten) unter bestimmten (Umwelt-) Bedingungen zu modellieren Generationen von mit knappen Ressourcen ausgestatteten Agenten wählen bzw. verweigern Geschäftspartner auf Basis von Nutzenerwartungen (die im Spielverlauf aktualisiert werden) Die einzelne Geschäftsbeziehung (Transaktion) wird als 2 Personen Spiel (Iterated Prisoners Dilemma) modelliert Die Strategien der Agenten unterliegen der Evolution (genetischer Algorithmus)

6 The Trade Network Game – Introduction to ACE - 2003 - 6 The Trade Network Game (2) Der TNG Rahmen erlaubt es, die entstehenden Ergebnisse auf folgenden Ebenen zu beobachten Eigenschaften der Agenten Welche Persönlichkeitstypen bewähren sich? Beziehungen zwischen Agenten Wer tritt mit wem in Geschäftsbeziehung? Entstehen reguläre Muster? Angewendete Geschäftspraktiken (Verhalten), z.B. mehr oder weniger kooperativ individuelle and soziale Wohlfahrtsindikatoren, z.B. Markt Effizienz, Marktmacht, Individuelle Nutzen Die Softwareumgebung (C++) kann vom Netz herunter geladen werden (www.econ.iastate.edu)

7 The Trade Network Game – Introduction to ACE - 2003 - 7 Experiment Arbeitsmarkt (1) Modellannahmen Eine Generation Agenten besteht aus 12 Arbeitgebern (AG) und 12 Arbeitnehmern (AN) Untersucht wurde die Auswirkung von 3 verschiedenen NEP Niveaus (ZeroT, LowT, HighT) Non-employment payment, nicht zu verwechseln mit der Новая Экономическая Политика 1000 Generationen Jede Generation wird mit Default Erwartungen initialisiert Durchläuft 150 Trade-Cycle-Loops Bewertet ihre Fitness und bringt eine neue Generation hervor Ein Trade-Cycle-Loop besteht aus (endogene) Partnerwahl 1 Geschäftstransaktion (1 Runde Prisoners Dilemma) Erneute Erwartungswertbildung an zukünftige Geschäftspartner

8 The Trade Network Game – Introduction to ACE - 2003 - 8 Experiment Arbeitsmarkt (2) Prisoners Dilemma, NEP Die Normalform des PD ist wie folgt gegeben AG CooperateDefect ANCooperate40,4010,60 Defect60,1020,20 Die drei NEP-Niveaus orientieren sich an den Auszahlungswerten der o.a. NF wie folgt ZeroT = 0 LowT = 15 (zwischen Suckers Payoff und DD) HighT = 30 (geringer als CC, aber höher als DD) NEP wird ausbezahlt, wenn kein AG (oder) AN gefunden wird (Wallflower Payoff)

9 The Trade Network Game – Introduction to ACE - 2003 - 9 Experiment Arbeitsmarkt (3) Partnerauswahl, modifizierter Gale/Shapley Algorithmus AG und AN haben eine Präferenzliste bezüglich Ihrer Geschäftspartner, die durch die erwarteten Nutzenwerte der Interaktionen mit dem betreffenden Partner bestimmt ist AG und AN haben ebenso Toleranzschwellen, unter welchen keine Angebote erstellt bzw. angenommen werden Ablauf Jeder AN bietet seinem am meisten präferierten AG Arbeit an Jeder AG mit mindestens einem tolerierbaren Angebot, wählt den von ihm am meisten präferierten AN Wird ein Arbeitnehmer abgelehnt, wählt er einen neuen tolerierbaren Arbeitgeber, der ihn in dieser Runde noch nicht abgelehnt hat, und stellt ein Angebot Je Angebot entstehen Kosten von 0,1 für den AN

10 The Trade Network Game – Introduction to ACE - 2003 - 10 Experiment Arbeitsmarkt (4) Evolution der nächsten Generation Für die Spielstrategien steht eine FSM (Finite State Machine) mit 16 internen States zur Verfügung Erfolgreiche Strategien (Anhand Nutzenwerten) werden kopiert (Vererbung) Es wird ebenso variiert (Mutation) (Genetischer Algorithmus) Beobachtung der Ergebnisse Zur Gegenüberstellung der kurz-, mittel- und langfristigen Effekte wurden die Ergebnisse der Generation 12, 50 und 1000 ausgewertet

11 The Trade Network Game – Introduction to ACE - 2003 - 11 Experiment Arbeitsmarkt (5) Ergebnisse Höchster Nutzen und höchste Effizienz wird kurz- und mittelfristig bei LowT erreicht Langfristig beste Effizienz bei ZeroT Langfristig höchster Nutzen bei HighT Anmerkung: NEP muss nicht durch andere Generationen von AG und AN finanziert werden (Utility) (Unemp. %) (Efficiency %) Generation 12501000 ZeroT33,8 0% 85% 35,2 0% 88% 35,8 0% 90% LowT35,4 1% 88% 37,2 0% 93% 35,7 2% 88% HighT34,6 48% 50% 35,7 36% 62% 36,4 32% 67%

12 The Trade Network Game – Introduction to ACE - 2003 - 12 Experiment Arbeitsmarkt (6) Ergebnisse HighT weist andere Attraktoren auf als ZeroT und LowT (Coordination Failure versus Itermittent Defection) CC Mutual Cooperation ist langfristig bei HighT am höchsten – kurz und mittelfristig bei ZeroT und LowT CC IntD CFail Generation 12501000 ANAGANAGANAG ZeroT35 32 0 40 33 0 39 32 0 41 33 0 36 33 0 40 34 0 LowT38 34 0 40 37 0 39 28 0 41 0 39 34 0 39 34 0 HighT38 0 30 40 0 30 39 0 30 40 0 30 39 0 30 41 0 30

13 The Trade Network Game – Introduction to ACE - 2003 - 13 Weiterführende Fragestellungen Systeme (Gesellschaft) der Individuen versus Systeme anschließender Kommunikationen Individuen als konstituierende Bestandteile oder notwendige Umwelt Co-Evolution von Systemen und Individuen Eigenlogik von Systemen Systeme können nicht gesteuert, sondern bestenfalls irritiert werden Markt als Spiegel, um Anhand von Preisen das Verhalten von seinesgleichen zu beobachten No Arbitrage Condition

14 The Trade Network Game – Introduction to ACE - 2003 - 14 Literatur Niklas Luhmann, Die Wirtschaft der Gesellschaft, Suhrkamp,1988, 1999 Gerald M. Weinberg, An Introduction to General Systems Thinking, Dorset House, 1975, 2001 Mark Pingle, Leigh Tesfatsion, Evolution of Worker-Employer Networks and Behaviors Under Alternative Non-Employment Benefits, An Agent-Based Computational Study, April 11, 2003 Leigh Tesfatsion, A Trade Network Game With Endogenous Partner Selection, in H. Amman et.al., Advances in Computational Economics, Kluwer 1997

15 Thank You For Your Attention anselm@fleischmann.at