Laboratorium Agent-based Computational Economics

nieobowiązkowe

Celem zajęć jest zapoznanie studentów z szybko się rozwijającą gałęzią ekonomii obliczeniowej oraz modelowania agendowego Agent-based computational economics (ACE). Przedmiot będą połączeniem zajęć wykładowych oraz warsztatowych. Przedmiot jest adresowany szczególnie do dwóch grup słuchaczy: i) studentów kierunku Informatyki i Ekonometrii jako rozszerzenie metod symulacyjnych ii) studentów zainteresowanych modelami dynamicznymi gospodarki, a szczególnie modelowaniem interakcji między środowiskiem naturalnym a ekonomią. Są to zajęcia przeznaczone głównie dla studentów wyższych lat, którzy w ramach kursu mają możliwość rozszerzenia zestawu narzędzi do modelowania procesów ekonomicznych, społecznych i biologicznych. Studenci zapoznają się z oprogramowaniem NetLogo, który nie wymaga zaawansowanej znajomość programowania. Zaliczenie na podstawie przedstawionego badania z użyciem modelowania ACE wykonanego w grupach badawczych (max. 3 os.).

Agent-based computational economics (ACE) jest jedną z nowych i najszybciej rozwijających się gałęzi ekonomii obliczeniowej. Jest to próba przybliżenia skomplikowanej dynamiki systemów ekonomicznych przez symulacje komputerowe, w których agenci wchodzą w interakcje między sobą i wpływają na zachowania innych agentów. W wirtualnym (obliczeniowym) świecie agentami mogą być zestawy danych lub reguł decyzyjnych reprezentujących zachowania:

• Jednostek takich jak konsumenci, producenci lub członkowie danych społeczności, instytucji.

• Grup społecznych: rodziny firmy społeczności lokalne, agencje rządowe.

• Instytucji: rynki, systemy kontroli i regulacji

• Jednostki biologiczne: rośliny, zwierzęta, uprawy, lasy

• Jednostek fizycznych: regionów geograficznych, pogody, infrastruktury technicznej

Agenci mogą być zróżnicowani pod względem ich interakcji z otoczeniem: od aktywnych, podejmujących samodzielne decyzje i uczących się, wpływających na warunki środowiska w którym działają do biernych składników otoczenia bez funkcji poznawczych jednostek. Agenci mogą być składnikami innych agentów, tworząc strukturę hierarchiczną.

Twórca świata wirtualnego/obliczeniowego określa jego stan początkowy: agentów, relacje między agentami oraz sposoby interakcji, w jakie mogą wchodzić. Po uruchomieniu symulacji można śledzić ewolucję tego systemu w czasie, będącą wynikiem interakcji między agentami. Powtórna realizacja symulacji przy zmianie początkowych parametrów agentów pozwala na pozwala na wyodrębnienie czynników, których wpływ jest największy na analizowany układ.

Na podstawie modeli ACE można po pierwsze badać dynamikę systemów złożonych, których modele analityczne nie istnieją lub znalezienie ich stanów równowagi jest niemożliwe. Po drugie można testować symulacyjnie wprowadzane rozwiązania instytucjonalne i określić na ile są dobrze zaprojektowane pod względem ekonomicznym. Główne pola wykorzystywania ACE to:

• działanie rynków, czynniki wpływające na efektywność rynków, efektywność rozwiązań instytucjonalnych

• interakcje społeczne, tworzenie się sieci powiązań, rozprzestrzeniane się informacji, efektywność działań grup, gry ewolucyjne

• wpływ systemu ekonomicznego na zasoby biologiczne

Po części wykładowej wprowadzającej do modelowania druga część będzie miała charakter warsztatowy tj. studenci na wybranych przykładach będą tworzyć modele symulacyjne w programie NetLogo .

Tematy części wykładowej:

1) Przegląd typów symulacji ekonomicznych, wstęp do modeli dynamicznych. Wprowadzenie do symulacji stochastycznych Monte Carlo. Wstęp do teorii chaosu.

2) Jak modelować zachowania agenta ekonomicznego. Zachowanie się jednostek w świetle teorii ekonomii oraz według podejścia obliczeniowego. Modele uczenia się i ewolucyjne.

3) Ekonomia jako system złożony. Teoria ekonomiczna a podejście obliczeniowe. Wprowadzenie do modelowania Complex Adaptive Systems (CAS). Agent-based Computational Economics (ACE)

4) Wprowadzenie do modelowania ACE. Omówienie podstawowych programów, wprowadzenie do NetLogo.

Część laboratoryjna

W części laboratoryjnej przedstawione będą przykłady wykorzystania modelowania ACE i na ich podstawie studenci przygotowywać będą własny projekt.

Literatura obowiązkowa:

Vidal, J., M., Fundamentals of Multiagent Systems

Książka do pobrania ze strony: http://multiagent.com/

Literatura uzupełniająca:

Complete text of Dynamics of Complex Systems, by Yaneer Bar-Yam, (Westview, 2003)

Książka do pobrania ze strony: http://necsi.edu/publications/dcs/index.html

Oprogramowanie:

NetLogo: http://ccl.northwestern.edu/netlogo/

Przedmiot ten stanowić ma podstawę tworzenia modeli symulacyjnych, które mogą być podstawą badań wykorzystywanych podczas pisania pracy magisterskiej. Po jego ukończeniu student:

WIEDZA


• Student zna problemy uwzględnienia złożoności w naukach społecznych i ekonomicznych. S2A_W01

• Student zna metodologię badań symulacyjnych i obliczeniowe podejście do badania zjawisk społeczno – ekonomicznych. Ma rozszerzoną wiedzę o możliwości modelowania różnych rodzajach struktur i instytucji społecznych . S2A_W02, S2A_W03

• Przez wykorzystanie metod ekononofizyki, psychologii, algorytmiki student zna możliwości interdyscyplinarnego modelowania zjawisk ekonomicznych. S2A_W06

UMIEJĘTNOŚCI


• Potrafi przełożyć założenia modeli teoretycznych na symulację ekonomiczną. Potrafi wykorzystać wiedzę teoretyczną do symulacji przebiegu procesów i zjawisk społecznych. S2A_U02

• Potrafi zastosować metody obliczeniowe do analizy zjawisk ekonomicznych oraz potrafi formułować własne opinie dotycząc modelowania symulacyjnego jak i tradycyjnych sposobów opisu zjawisk ekonomicznych. Potrafi łączyć podejście symulacyjne z tradycyjnym modelowaniem ekonomicznym. S2A_U03, S2A_U04

• Potrafi stworzyć w programie NetLogo symulacje zjawisk społecznych, ekonomicznych lub biologicznych. S2A_U04

KOMPETENCJE SPOŁECZNE

• Zapoznanie się z podstawowymi i zaawansowanymi narzędziami symulacyjnymi pozwala mu na rozszerzenie wiedzy we własnym zakresie. S2A_K01

• Na podstawie przedstawionych interpretacji uzyskanych wyników potrafi być krytyczny w stosunku do przedstawionych modeli i prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy wykorzystaniem tych metod w pracy zawodowej S2A_K04, S2A_K07

• Umie pracować w zespole, potrafi zaplanować pracę. S2A_K02, S2A_K03, S2A_K07

Zaliczanie będzie odbywało się na podstawie przedstawionego badania z użyciem modelowania ACE. Prace mogą być wykonywane w grupach do 3 osób. Częścią oceny będzie punktowana aktywność na zajęciach.