Title (eng)
Agent-based models of Cournot oligopoly
Parallel title (deu)
Agentenbasierte Modelle von Cournot Oligopolen
Author
Simon Martin
Advisor
Maarten Janssen
Assessor
Maarten Janssen
Abstract (deu)
Laut klassischer Oligopoltheorie nähert sich die Gesamtproduktionsmenge der Firmen den
Produktionsmengen im Nash-Gleichgewicht an, wenn Firmen perfekte Information haben. Ein
Lernalgorithmus von Huck und Oechssler (2000) ermöglicht Firmen eine Gleichgewichtsproduktionsmenge in Höhe der Monopolmenge zu erreichen. Ein agentenbasiertes Modell von Kimbrough und Murphy (2009) jedoch, das auf einer sehr ähnlichen Struktur basiert, resultiert im Nash-Gleichgewicht. Welche exakte Modellkomponente für diese divergierenden Ergebnisse verantwortlich ist, ist a-priori nicht ersichtlich. Um den Hauptunterschied zwischen den beiden Modellen zu finden wird das Modell von Kimbrough und Murphy stückweise angepasst und die
Resultate in jedem Schritt mit denen von Huck und Oechssler verglichen. Ich stelle fest, dass der
Hauptunterschied strikte Rigididät ist, die Firmen im Modell von Kimbrough und Murphy fehlt.
In deren Modell erkunden Firmen den Produktionsraum in ihrem Versuch, Profite zu maximieren.
Dabei werden sie jedoch stark von einer zufälligen Komponenten beeinflusst. Dadurch werden
gleichzeitige Produktionsreduktionen sehr unwahrscheinlich, die für alle Firmen vorteilhaft wären.
Im Modell von Huck und Oechssler behalten Firmen die Richtung der Änderung der Produk-
tionsmengen bei, solange dies vorteilhaft für sie ist. Entsprechend dieser Feststellung kann die
Berücksichtigung einer zufälligen Komponente die Resultate eines Modells drastisch verändern.
Abstract (eng)
Traditional oligopoly theory predicts production quantities at the Nash equilibrium level when
firms have perfect information. A learning algorithm which allows firms to converge to the joint-profit
maximizing outcome, even if they have only very limited information, is provided by Huck
and Oechssler (2000). On the other hand, an agent-based model with a very similar learning
structure results in the Cournot solution, i.e., the Nash equilibrium level (Kimbrough and Murphy,
2009). It is a-priori unclear which exact ingredient of the two models causes the strikingly different
results. I identify the key difference between the models by introducing step-wise changes to the
agent-based model and verifying the results in each step. The findings suggest that the key
difference in the models is strict rigidity, which is absent in the model of Kimbrough and Murphy.
In their model, firms rather explore than optimize in their attempt to maximize profits, involving
a strong random component. This makes simultaneous downward movements very unlikely, which
would be beneficial for both firms. In the model of Huck and Oechssler, firms maintain their
direction of movement as long as this is beneficial for them. According to these results, inclusion
of a random component in a model might lead to a drastically different outcome.
Keywords (eng)
agent-basedCournotoligopoly
Keywords (deu)
AgentbasiertCournotoligopol
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
https://phaidra.univie.ac.at/o:1310713
rdau:P60550 (deu)
30, 2 S. : graph. Darst.
Number of pages
32
Association (deu)
Title (eng)
Agent-based models of Cournot oligopoly
Parallel title (deu)
Agentenbasierte Modelle von Cournot Oligopolen
Author
Simon Martin
Abstract (deu)
Laut klassischer Oligopoltheorie nähert sich die Gesamtproduktionsmenge der Firmen den
Produktionsmengen im Nash-Gleichgewicht an, wenn Firmen perfekte Information haben. Ein
Lernalgorithmus von Huck und Oechssler (2000) ermöglicht Firmen eine Gleichgewichtsproduktionsmenge in Höhe der Monopolmenge zu erreichen. Ein agentenbasiertes Modell von Kimbrough und Murphy (2009) jedoch, das auf einer sehr ähnlichen Struktur basiert, resultiert im Nash-Gleichgewicht. Welche exakte Modellkomponente für diese divergierenden Ergebnisse verantwortlich ist, ist a-priori nicht ersichtlich. Um den Hauptunterschied zwischen den beiden Modellen zu finden wird das Modell von Kimbrough und Murphy stückweise angepasst und die
Resultate in jedem Schritt mit denen von Huck und Oechssler verglichen. Ich stelle fest, dass der
Hauptunterschied strikte Rigididät ist, die Firmen im Modell von Kimbrough und Murphy fehlt.
In deren Modell erkunden Firmen den Produktionsraum in ihrem Versuch, Profite zu maximieren.
Dabei werden sie jedoch stark von einer zufälligen Komponenten beeinflusst. Dadurch werden
gleichzeitige Produktionsreduktionen sehr unwahrscheinlich, die für alle Firmen vorteilhaft wären.
Im Modell von Huck und Oechssler behalten Firmen die Richtung der Änderung der Produk-
tionsmengen bei, solange dies vorteilhaft für sie ist. Entsprechend dieser Feststellung kann die
Berücksichtigung einer zufälligen Komponente die Resultate eines Modells drastisch verändern.
Abstract (eng)
Traditional oligopoly theory predicts production quantities at the Nash equilibrium level when
firms have perfect information. A learning algorithm which allows firms to converge to the joint-profit
maximizing outcome, even if they have only very limited information, is provided by Huck
and Oechssler (2000). On the other hand, an agent-based model with a very similar learning
structure results in the Cournot solution, i.e., the Nash equilibrium level (Kimbrough and Murphy,
2009). It is a-priori unclear which exact ingredient of the two models causes the strikingly different
results. I identify the key difference between the models by introducing step-wise changes to the
agent-based model and verifying the results in each step. The findings suggest that the key
difference in the models is strict rigidity, which is absent in the model of Kimbrough and Murphy.
In their model, firms rather explore than optimize in their attempt to maximize profits, involving
a strong random component. This makes simultaneous downward movements very unlikely, which
would be beneficial for both firms. In the model of Huck and Oechssler, firms maintain their
direction of movement as long as this is beneficial for them. According to these results, inclusion
of a random component in a model might lead to a drastically different outcome.
Keywords (eng)
agent-basedCournotoligopoly
Keywords (deu)
AgentbasiertCournotoligopol
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
https://phaidra.univie.ac.at/o:1310714
Number of pages
32
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