Finanzmärkte in Emergenzen denken (III): Anwendung agenten-basierter Simulation

by Dirk Elsner on 19. November 2012

Im ersten Teil dieser dreiteiligen Reihe ging es darum Finanzmärkte und überhaupt die Ökonomie anders zu denken. Und zwar nicht in reduktionistischen linearen Modellen, sondern als komplexes Systeme mit emergenten Eigenschaften. Emergente Systeme, hatte ich mit David Brooks erklärt, liegen vor, wenn verschiedene Elemente in einem System zusammenkommen, das mehr ist als die Summe seiner einzelnen Elemente, weil sich die Elemente des Systems gegenseitig beeinflussen und aus ihrer Interaktion geht etwas völlig Neues hervor gehen kann.

Abbildung: A Repast dynamic social network simulation (Quelle: scidacreview)

Von da aus bin ich dann im zweiten Teil zu der agenten-basierten  Simulation gelangt. Mögliche künftige Zustände werden in solchen Modellen nicht mehr deterministisch aus einem formalen Modell abgeleitet, sondern aus Beobachtung simulierter Ergebnisse. Unter agentenbasierter Modellierung wird eine spezielle, individuen-basierte Methode der computergestützten Modellbildung und Simulation verstanden. Ein Vorteil agentenbasierter Modelle besteht darin, dass sie unterschiedlich agierende Marktteilnehmer enthalten und vor allem direkte Interaktionseffekte der Marktteilnehmer berücksichtigt werden können.

Im letzten Beitrag dieser dreiteiligen Reihe geht es um die Anwendung solcher Verfahren.

Ich kann mir gut vorstellen, dass einige Hedgefonds ganz scharf auf die Leute sind, die hier Know- how entwickeln, weil sie hoffen, die Märkte besser prognostizieren zu können. Ob das wirklich gelingen kann, bezweifele ich. Die Vorhersagen und das Handeln darauf beeinflussen ja die Märkte wiederum selbst und sorgen damit für winzige Abweichungen, die in komplexen Systemen sehr schnell zu großen Veränderungen führen können und damit wiederum nicht vorhersehbar sind. 

Vielleicht liegt hier auch eines der großen Missverständnisse dieser Verfahren. Agentenbasierte Simulationen dienen nicht dazu bestimmte Ergebnisse exakt vorherzusagen, sondern viel eher dazu, eine Einschätzung des Risikos zu bekommen. Daher werden solche Verfahren auch in den Risikoabteilungen großer Finanzinstitute eingesetzt.

Sinnvoll wären sie außerdem, um etwa die Folgen finanz- und fiskalpolitischer Maßnahmen einzuschätzen. Bei den großen wissenschaftlichen Forschungsinstituten scheint das Thema für Konjunkturprognosen oder gar für die Auswirkungen der derzeitigen europäischen Geld- und Fiskalpolitik aber bisher nur eine untergeordnete Rolle zu spielen (siehe Volkswirtschaftliche Prognosen: Fehlerquote hat zugenommen). Hans Christian Müller stellte in seinem Beitrag “Vorsprung durch Simulation” fest:

“Computersimulationen sind heute in vielen Natur- und Gesellschaftswissenschaften verbreitet, um drohendes Ungemach in einem System aufzuspüren. Nur eine Disziplin hat diese Methodik bisher größtenteils ignoriert: die Ökonomie. Hier sind noch immer abstrakte mathematische Modelle, die sich auf die gröbsten Funktionen einer Volkswirtschaft beschränken, das Maß aller Dinge. Schon vor Jahren warf der schwedische Wirtschaftswissenschaftler Axel Leijonhufvud seinen Kollegen daher vor, Modelle zu nutzen, "in denen schlaue Menschen in unglaublich einfachen Situationen handeln, während in der Realität einfach gestrickte Menschen mit einer unfassbar komplexen Welt zu kämpfen haben."

Immerhin hat man in der Europäischen Zentralbank 2011 einmal in einem Vortrag von J. Dyne Farmer davon etwas von agenten-basierter Simulation gehört. Ob sie solche Verfahren aber bereits anwendet und für die aktuelle Geldpolitik berücksichtigt, weiß ich nicht.

Nicole Walter erklärte vor ein paar Wochen in einem Artikel im Handelsblatt, dass die traditionellen Ökonomen mit exakt einem sogenannten "repräsentativen Agenten” arbeiten:

Er ist der Superman der Ökonomie. Intelligent, rational, vorausschauend. Völlig frei von Fehlern und ohne irgendwelche besonderen persönlichen Merkmale. …  Alle Menschen sind darin gleich und alle Unternehmen meist auch. Weiß man, wie ein Akteur denkt und handelt, kennt man die ganze Modellökonomie. Schließlich gibt es nur eine Art und Weise, sich vollkommen rational zu verhalten. Daher legen alle Supermänner exakt das gleiche Verhalten an den Tag.”

Wünschenswert wäre es in jedem Fall der ökonomische Forschung in diese Richtung mehr Aufmerksamkeit zu schenken und vielleicht mehr Forschungsgelder dorthin zu lenken (könnte auch etwas für private Stiftungen sein wie Bertelsmann oder INET). Immerhin stellte die Bertelsmann Stiftung in einer Untersuchung fest:

“Schon heute tragen Verhaltens- und Evolutionsökonomik, statistische Physik, die aufkommende Querschnittswissenschaft komplexer Systeme und neue agentenbasierte Modelle zum besseren Verständnis der globalen Wirtschaftsordnung bei. Die spannende Frage der kommenden Jahre wird sein, ob und wie sich die Ideen der Wissenschaftler auch in der Gestaltung der Finanz- und Wirtschaftspolitik niederschlagen und ob es gelingt, ein zukunftsfähiges globales Wirtschafts- und Gesellschaftsmodell zu entwickeln, das Risiken mindert, widerstandsfähig gegenüber Krisen ist und auch nachfolgenden Generationen die Möglichkeit gibt, ein erfülltes Leben auf unserem Planeten zu führen.”  Siehe: Jan Arpe, Holger Glockner, Helmut Hauschild, Thieß Petersen,  Andreas Schaich, Tim Volkmann, Die ökonomischen Risiken der Globalisierung”,

Die Experten auf diesem Forschungsgebiet mögen mir verzeihen, dass ich für diese Reihe nicht weiter in die Tiefe der ökonomischen Forschung einsteigen kann. Aber ist die Aufgabe der wissenschaftlichen Ökonomen und nicht meine. Immerhin setzten wir für die betriebswirtschaftliche Planungspraxis und Risikoanalyse schon länger Simulationen ein. Dabei arbeiten wir aber nicht mit Agenten, sondern simulieren zum Beispiel die Auswirkungen der Veränderungen verschiedener Werttreiber auf einen Businessplan. Das liefert übrigens sehr interessante Einblicke im Vergleich zu den meist üblichen eindimensionalen Businessplänen oder Projektplanungen.

Noch im Abseits einer breiteren öffentlichen Aufmerksamkeit forschen aber diverse Ökonomen an dem Thema, wie der schon im zweiten Teil erwähnte Bielefelder Professor Dawid, der dazu bereits einige Arbeitspapiere verfasst hat (siehe z.B. “Evolutionary game dynamics and the analysis of agent-based imitation models”). An der Universität Koblenz gab es eine Arbeitsgruppe “Methoden und Modellbildung” unter der Leitung von Herrn Prof. Klaus Troitzsch. Die meisten Papiere gibt es freilich in englischer Sprache dazu. Eine Google Suche etwa unter den Stichwort “agent based simulation economic” bringt über 30.000 Treffer.

Ich finde das Thema hoch interessant und werde es natürlich weiter im Auge behalten. Bis dahin hier noch ein paar weitere Literaturhinweise:

Abschließend will ich mich hier bei Johannes Tiemer bedanken, der in diesem Gebiet forscht, mir einige Literaturhinweise gegeben hat und den ich mit Fragen nerven durfte.

Ich freue mich natürliche über weitere Anregungen und gern auch Literaturhinweise in den Anmerkungen.

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