Forskningsbevilling til udvikling af agentbaseret model

09-11-2021

DREAM har modtaget en toårig forskningsbevilling fra EPRN netværket til ny modeludvikling.

Agentbaserede modeller er kendetegnet ved, at de beskriver interaktionen mellem heterogene (dvs. ikke-ens), autonome agenter, og beskrivelsen sker under fundamental usikkerhed. Agenterne i modellen kan for eksempel være husholdninger, virksomheder, banker, investorer mv.

Særligt siden finanskrisen er makroøkonomiske modeller blevet kritiseret for at basere sig for meget på såkaldte repræsentative agenter og rationelle forventninger. Agentbaserede modeller er nærmest per konstruktion bygget til at komme denne kritik i møde.

Muligheder ved agentbaseret modellering

Agentbaseret modellering åbner op for flere nye muligheder.

For det første vil agentbaserede makromodeller (ABM-modeller) typisk kunne forklare konjunkturudsving endogent i selve modellen. Dette sker via samspillet mellem det finansielle system og realøkonomien. I DSGE-modeller er afvigelser fra steady-state typisk forklaret af eksogen støj i produktivitet, præferencer osv.

For det andet vil kan agenternes forventninger til fremtiden være baseret på analyse af historiske data (ekstrapolative forventninger). Det kan være simple adaptive forventninger, men det kan også være resultatet af kompleks tidsrækkeanalyse. Ekstrapolative forventninger er potentielt vigtige, fordi de giver en simpel og intuitiv forklaring på eksistensen af multiple ligevægte. Dette kan for eksempel være optimistiske eller pessimistiske ligevægte.

I modeller med fremadskuende agenter er det meget vanskeligt at indføre denne type forventninger, fordi modellen skal genberegnes, når agenterne indser, de har regnet galt. Dette omfatter for eksempel DSGE-modeller og den nye danske model makromodel MAKRO.

For det tredje er det i ABM-modeller muligt at modellere søgeadfærd eksplicit. I nyere makroøkonomiske modeller beskrives søgeadfærd typisk med en såkaldt matchingfunktion. Dette skyldes, at det ikke er muligt eksplicit at beskrive en søgeproces. I en ABM-model kan man beskrive en søgeproces ved at lade den enkelte agent søge tilfældigt rundt blandt de andre agenter. Det er desuden relativt let at forbinde agenterne i netværk, således at søgning i netværk ligeledes er en mulighed. Søgning kan modelleres på et hvilken som helst marked som for eksempel varemarkedet, arbejdsmarkedet, boligmarkedet mv.

For det fjerde skal det nævnes, at aggregeringsproblemer ikke findes i en ABM-model, fordi al modellering forgår på det mest disaggregerede niveau.

Læs projektbeskrivelse af forskningsprojektet