Stochastische Stabilität in Netzwerken und Märkten
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die Theorie des Lernens in Spielen ist zu einem der wichtigsten Modellierungswerkzeuge in der Analyse von begrenzter Rationalität und ökonomischem Verhalten aufgestiegen. Die meisten Modelle basieren auf stochastischer Stabilität: hierbei sind Agenten mit beschränkt rationalen Verhaltensregeln ausgestattet (z.B. Imitation, “myopic best reply” oder Bestärkendes Lernen) und Entscheidungsfehler sind ausdrücklich integriert. Formal erhält man eine Familie von perturbierten Markov-Ketten in diskreter Zeit welche die Analyse des Langzeitverhaltens und der Stabilität von ökonomischen Resultaten ermöglicht. Im Rahmen des Projekts wurden zwei Hauptforschungslinien innerhalb dieses Forschungsbereichs untersucht. Die erste befasste sich mit der Auswahl, der Entwicklung und dem Design von Marktinstitutionen (wie z.B. B2B-Marktplattformen), wenn die Händler nur begrenzt rational sind. Hier haben wir Ergebnisse für allgemeine Marktinstitutionen erzielt, die sogar das „Gesetz des einen Preises“ verletzen können, und neue theoretische Erkenntnisse für den Fall der Produktion mit konstanten Skalenerträgen gewonnen, die darauf hindeuten, dass die Koordination in effizienten Handelsinstitutionen nicht garantiert ist. Mit Hilfe von Simulationen haben wir auch herausgefunden, dass die Randbedingungen für frühere theoretische Ergebnisse in dynamischen Oligopolen mit beschränkt rationalen Unternehmen nicht bindend sind. Laborexperimente haben die Relevanz des Ansatzes für tatsächliches menschliches Verhalten und insbesondere für die Auswirkungen technologischer Eigenschaften gezeigt: Bei konstanten Skalenerträgen bleiben mehrere Institutionen aktiv und die Koordination ist langsamer als bei abnehmenden Skalenerträgen. Die wichtigste Erkenntnis ist, dass Verkäufer eine höhere Effizienz auf einem Markt mit schwindenden Gewinnen gegen einseitig höhere Gewinne auf einem Markt mit schwindenden Kunden eintauschen. Daraus folgt, dass (auch empirisch) Effizienz allein nicht ausreicht, um Koordination auf eine einzelne Marktinstitution zu gewährleisten, wenn die Verteilung der Überschüsse asymmetrisch ist. Die zweite Linie konzentrierte sich auf Spiele in Netzwerken, d.h. es wurde explizit berücksichtigt, dass wirtschaftliche Interaktionen lokaler Natur sind. Das Ziel, eine vollständige Charakterisierung der Netzwerkeigenschaften zu erhalten, die zu jeder Klasse wirtschaftlicher Ergebnisse führen, erwies sich als theoretisch schwer fassbar, und der Schwerpunkt verlagerte sich auf umfangreiche Simulationen (mehr als eine Million), die mithilfe von Supercomputern durchgeführt wurden und dazu beigetragen haben, eine Reihe von allgemeinen Grundsätzen zu ermitteln, die der Auswahl effizienter Konventionen zugrunde liegen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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On the convergence of logit-response to (strict) Nash equilibria. Economic Theory Bulletin, 5(1), 1-8.
Alós-Ferrer, Carlos & Netzer, Nick
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Cournot vs. Walras: A reappraisal through simulations. Journal of Economic Dynamics and Control, 82, 257-272.
Alós-Ferrer, Carlos & Buckenmaier, Johannes
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Market selection by boundedly-rational traders under constant returns to scale. Economics Letters, 153, 51-53.
Alós-Ferrer, Carlos & Kirchsteiger, Georg
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Trader matching and the selection of market institutions. Journal of Mathematical Economics, 69, 118-127.
Alós-Ferrer, Carlos & Buckenmaier, Johannes
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Imitation, network size, and efficiency. Network Science, 9(1), 123-133.
Alós-Ferrer, Carlos; Buckenmaier, Johannes & Farolfi, Federica
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When are efficient conventions selected in networks?. Journal of Economic Dynamics and Control, 124, 104074.
Alós-Ferrer, Carlos; Buckenmaier, Johannes & Farolfi, Federica
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Do traders learn to select efficient market institutions?. Experimental Economics, 25(1), 203-228.
Alós-Ferrer, Carlos; Buckenmaier, Johannes & Kirchsteiger, Georg
