stringtranslate.com

Экспериментальная экономика

Экспериментальная экономика – это применение экспериментальных методов [1] для изучения экономических вопросов. Данные , собранные в ходе экспериментов, используются для оценки размера эффекта , проверки обоснованности экономических теорий и освещения рыночных механизмов. В экономических экспериментах для мотивации испытуемых обычно используются наличные деньги, чтобы имитировать реальные стимулы. Эксперименты используются, чтобы помочь понять, как и почему рынки и другие системы обмена функционируют именно так. Экспериментальная экономика также расширилась, чтобы понять институты и право (экспериментальное право и экономика). [2]

Фундаментальным аспектом предмета является планирование экспериментов . Эксперименты могут проводиться в полевых условиях или в лабораторных условиях, как на индивидуальном , так и на групповом поведении . [3]

Варианты предмета за пределами таких формальных рамок включают естественные и квазиестественные эксперименты . [4]

Экспериментальные темы

Экономические эксперименты можно условно классифицировать, используя следующие темы:

В рамках экономического образования одно из применений включает эксперименты, используемые в преподавании экономики . Альтернативным подходом с экспериментальными размерами является агентное вычислительное моделирование . Важно учитывать потенциал и ограничения игр для понимания рационального поведения и решения человеческих конфликтов. [7]

Координационные игры

Координационные игры — это игры с множеством равновесий Нэша в чистой стратегии . Существует два общих набора вопросов, которые экономисты-экспериментаторы обычно задают при изучении таких игр: (1) Могут ли лабораторные испытуемые координировать или научиться координировать действия в одном из нескольких состояний равновесия, и если да, то существуют ли общие принципы, которые могут помочь предсказать, какое равновесие является скорее всего, выберут? (2) Могут ли лабораторные испытуемые координировать свои действия или научиться координировать свои действия в рамках наилучшего равновесия по Парето, и если нет, то существуют ли условия или механизмы, которые помогли бы испытуемым координировать действия в рамках наилучшего равновесия по Парето? Дедуктивные принципы выбора — это принципы, которые позволяют делать прогнозы, основываясь только на свойствах игры. Принципы индуктивного отбора — это принципы, которые позволяют делать прогнозы на основе характеристик динамики. При некоторых условиях, по крайней мере, группы экспериментальных испытуемых могут координировать даже сложные неочевидные асимметричные состояния наилучшего по Парето равновесия. И это несмотря на то, что все субъекты решают одновременно и независимо, без общения. Каким образом это происходит, еще до конца не изучено. [8]

Обучающие эксперименты

Экономические теории часто предполагают, что экономические стимулы могут формировать поведение, даже если отдельные агенты имеют ограниченное понимание окружающей среды. Связь между экономическими стимулами и результатами может быть косвенной: экономические стимулы определяют опыт агентов, и этот опыт может затем определять будущие действия.

Учебные эксперименты можно классифицировать как задачи или игры с индивидуальным выбором, где игры обычно относятся к стратегическому взаимодействию двух или более игроков. Зачастую общие закономерности учебного поведения лучше всего можно проиллюстрировать с помощью задач индивидуального выбора. [9]

В играх с участием двух и более игроков у испытуемых часто формируются убеждения о том, какие действия предпринимают другие субъекты, и эти убеждения со временем обновляются. Это известно как обучение убеждениям. Субъекты также склонны принимать те же решения, которые в прошлом приносили им высокую награду. Это известно как обучение с подкреплением .

До 1990-х годов обычно использовались простые адаптивные модели, такие как соревнование Курно или фиктивная игра . В середине 1990-х годов Элвин Э. Рот и Идо Эрев продемонстрировали, что обучение с подкреплением позволяет делать полезные прогнозы в экспериментальных играх. [10] В 1999 году Колин Камерер и Тек-Хуа Хо представили влечение, взвешенное по опыту (EWA), общую модель, которая включает в себя подкрепление и обучение убеждениям и показывает, что фиктивная игра математически эквивалентна обобщенному подкреплению, при условии, что веса придаются прошлой истории. .

Критика EWA включает переобучение из-за многих параметров, отсутствие общности по играм и возможность того, что интерпретация параметров EWA может быть затруднена. Переобучение решается путем оценки параметров для некоторых экспериментальных периодов или экспериментальных испытуемых и прогнозирования поведения в оставшейся выборке (если модели переоснащаются, эти прогнозы проверки вне выборки будут гораздо менее точными, чем подгонки внутри выборки, которые обычно не). Универсальность в играх решается путем замены фиксированных параметров «самонастраивающимися» функциями опыта, позволяющими псевдопараметрам изменяться в ходе игры, а также систематически варьироваться в разных играх.

Современные экономисты-экспериментаторы проделали за последнее время много заметной работы. Роберто Вебер поднял вопросы обучения без обратной связи. Дэвид Купер и Джон Кагел исследовали типы обучения на основе аналогичных стратегий. Идо Эрев и Грег Бэррон рассмотрели обучение с помощью когнитивных стратегий. Дейл Шталь охарактеризовал обучение, а не правила принятия решений. Чарльз А. Холт изучал логит-обучение в различных видах игр, включая игры с множественным равновесием. Уилфред Амалдосс рассмотрел интересные применения EWA в маркетинге. Амнон Рапопорт, Джим Парко и Райан Мерфи исследовали модели адаптивного обучения, основанные на подкреплении, в одном из самых знаменитых парадоксов в теории игр, известном как игра-сороконожка .

Рыночные игры

Считается, что Эдвард Чемберлин провел «не только первый рыночный эксперимент, но и первый экономический эксперимент любого рода». [11] Вернон Смит , опираясь на работу Чемберлина, но также модифицируя ее в ключевых отношениях, провел новаторские экономические эксперименты по сближению цен и количеств с их теоретическими значениями конкурентного равновесия на экспериментальных рынках. [11] Смит изучал поведение «покупателей» и «продавцов», которым говорят, насколько они «ценят» фиктивный товар, а затем просят на конкурентной основе «предложить цену» или «спросить» на эти товары, следуя правилам различных реальных торгов. институты мирового рынка (например, Двойной аукцион, а также английский и голландский аукционы ). Смит обнаружил, что в некоторых формах централизованной торговли цены и количества, продаваемые на таких рынках, сходятся к значениям, которые были бы предсказаны экономической теорией совершенной конкуренции , несмотря на условия, не соответствующие многим предположениям совершенной конкуренции (большие количества, совершенная конкуренция). информация).

На протяжении многих лет Смит вместе с другими сотрудниками был пионером в использовании контролируемых лабораторных экспериментов в экономике и утвердил их в качестве законного инструмента в экономике и других смежных областях. Чарльз Плотт из Калифорнийского технологического института сотрудничал со Смитом в 1970-х годах и стал пионером экспериментов в политологии, а также использовал эксперименты для обоснования экономического дизайна или инженерии для обоснования политики. В 2002 году Смит был награжден (совместно с Даниэлем Канеманом ) премией Банка Швеции в области экономических наук «за то, что лабораторные эксперименты стали инструментом эмпирического экономического анализа, особенно при изучении альтернативных рыночных механизмов».

Финансы

Экспериментальное финансирование изучает финансовые рынки с целью создания различных рыночных условий и сред для экспериментального наблюдения и анализа поведения агентов и результирующих характеристик торговых потоков, распространения и агрегирования информации, механизма установления цен и процессов возврата. В настоящее время исследователи используют программное обеспечение для моделирования для проведения своих исследований.

Например, эксперименты манипулировали асимметрией информации о стоимости владения облигациями или акциями и ценах для тех, у кого недостаточно информации, чтобы изучить пузыри на фондовом рынке .

Социальные предпочтения

Термин «социальные предпочтения» относится к заботе (или ее отсутствию) людей о благополучии друг друга и включает в себя альтруизм, злобу, вкусы к равенству и вкусы к взаимности. Эксперименты с социальными предпочтениями обычно изучают экономические игры, включая игру «диктатор» , игру «ультиматум» , игру «доверие» , игру «обмен подарками» , игру «общественные блага» , а также модификации этих канонических настроек. В качестве одного из примеров результатов можно привести эксперименты с ультиматумными играми , которые показали, что люди, как правило, готовы пожертвовать денежными вознаграждениями, когда им предлагают небольшие ассигнования, и, таким образом, ведут себя несовместимо с простыми моделями личного интереса. Экономические эксперименты позволили измерить, как это отклонение варьируется в зависимости от культуры.

Контракты

Теория контрактов занимается предоставлением стимулов в ситуациях, когда некоторые переменные не могут наблюдаться всеми сторонами. Следовательно, теорию контрактов трудно проверить в полевых условиях: если бы исследователь мог проверить соответствующие переменные, тогда стороны договора могли бы заключать договор на основе этих переменных, следовательно, любая интересная проблема теории контрактов исчезла бы. Тем не менее, в лабораторных экспериментах можно напрямую проверить модели теории контрактов. Например, исследователи экспериментально изучали теорию морального риска, [12] теорию неблагоприятного отбора, [13] эксклюзивные контракты, [14] отсроченную компенсацию, [15] проблему задержки, [16] [17] гибкие и жесткие контракты, [18] и модели с эндогенными информационными структурами. [19]

Агентное вычислительное моделирование

Вычислительное моделирование на основе агентов — относительно новый метод в экономике с экспериментальными измерениями. [20] Здесь основное внимание уделяется экономическим процессам, включая целые экономики , как динамическим системам взаимодействующих агентов , применению парадигмы сложных адаптивных систем . [21] Под «агентом» подразумеваются «вычислительные объекты, смоделированные как взаимодействующие в соответствии с правилами», а не реальные люди. [20] Агенты могут представлять социальные и/или физические объекты. Начиная с начальных условий, определенных разработчиком модели, модель ACE развивается во времени, движимая исключительно взаимодействием агентов. [22] Проблемы включают в себя проблемы, общие для экспериментальной экономики в целом [23] и для сравнения [24] , а также разработку общей основы для эмпирической проверки и решения открытых вопросов в агентном моделировании. [25]

Методология

Методические рекомендации

Экономисты-экспериментаторы обычно придерживаются следующих методологических принципов:

Критика

Вышеупомянутые руководящие принципы были разработаны в значительной степени для устранения двух основных критических замечаний. В частности, экономические эксперименты часто подвергаются сомнению из-за опасений по поводу их «внутренней обоснованности» и «внешней обоснованности», например, из-за того, что они не являются применимыми моделями для многих типов экономического поведения, поэтому эксперименты просто недостаточно хороши, чтобы дать полезные результаты. ответы. Однако ни одна из критических замечаний в адрес этой методологии не является специфичной для нее, поскольку они непосредственно применимы либо к теоретическим, либо к эмпирическим подходам, либо к обоим. [26] [ нужна ссылка ]

Программные инструменты

Самым известным программным обеспечением для проведения экспериментальных экономических исследований является z-Tree , которое разрабатывается Урсом Фишбахером с 1998 года. [27] В феврале 2020 года в Google Scholar было подсчитано около 9460 результатов цитирования. [28] Он расшифровывается как « Цюрихский набор инструментов для готовых экономических экспериментов» и стал одной из причин получения Фишбахером исследовательской премии Йоахима Герца за «Лучшую исследовательскую работу». в декабре 2016 года. [29] z-Tree — это программное обеспечение, работающее в сети компьютеров в исследовательской лаборатории. [30] Один из компьютеров используется экспериментаторами, а другие компьютеры используются субъектами эксперимента. Постановка эксперимента является переменной и может быть определена на императивном языке программирования z-Tree . [31] Этот язык позволяет экспериментатору ставить разнообразные эксперименты и дополнительные исследования.

С другой стороны, существует большое количество конкурирующих альтернативных программ. [32] В следующей таблице представлен растущий список программных инструментов для экспериментальной экономики:

Смотрите также

Примечания

  1. ^ Включая статистические , эконометрические и вычислительные . О последнем см. Элвин Э. Рот , 2002. «Экономист как инженер: теория игр, экспериментирование и вычисления как инструменты для экономики проектирования», Econometrica , 70(4), стр. 1341–1378. Архивировано 14 апреля 2004 г. Машина обратного пути .
  2. ^ См., например, Гречениг К., Никлиш А. и Тёни К. (2010). Наказание, несмотря на разумные сомнения: эксперимент с общественными благами и санкциями в условиях неопределенности. Журнал эмпирических правовых исследований, 7 (4), 847–867 (ссылка).
  3. ^ • Вернон Л. Смит , 2008a. «Экспериментальные методы в экономике», Новый экономический словарь Пэлгрейва , 2-е издание, Аннотация.
       • _____, 2008б. «Экспериментальная экономика», Новый экономический словарь Пэлгрейва , 2-е издание. Абстрактный.
       • Соответствующие подкатегории можно найти в классификационных кодах журнала экономической литературы по адресу JEL: C9 .
  4. ^ Дж. Динардо, 2008. «Естественные эксперименты и квазиестественные эксперименты», Новый экономический словарь Пэлгрейва , 2-е издание. Абстрактный.
  5. ^ • Вернон Л. Смит, 1992. «Теория игр и экспериментальная экономика: начало и ранние влияния», в издании Э. Р. Вайнтрауба, « На пути к истории теории игр» , стр. 241–282.
       • _____, 2001. «Экспериментальная экономика» », Международная энциклопедия социальных и поведенческих наук , стр. 5100–5108. Аннотация по разделам. 1.1 и 2.1.
       • Чарльз Р. Плотт и Вернон Л. Смит, изд., 2008. Справочник по результатам экспериментальной экономики , т. 1, Elsevier, Часть 4, Игры, гл. 45–66 ссылок для предварительного просмотра.
       • Винсент П. Кроуфорд, 1997. «Теория и эксперимент в анализе стратегического взаимодействия», в журнале « Достижения в области экономики и эконометрики: теория и приложения» , стр. 206–242. Кембридж. Перепечатано в книге Колина Ф. Камерера и др ., изд. (2003). Достижения поведенческой экономики , Принстон. Статьи 1986–2003 гг. Описание, содержание и превью., Принстон, гл. 12.
  6. ^ Мартин Шубик , 2002. «Теория игр и экспериментальные игры», в изд. Роберта Ауманна и Серджиу Харта, Справочник по теории игр с экономическими приложениями , Elsevier, т. 3, стр. 2327–2351. Абстрактный.
  7. ^ Рапопорт, А. (1962). Использование и неправильное использование теории игр. Scientific American, 207(6), 108–119. http://www.jstor.org/stable/24936389
  8. ^ Gunnthorsdottir Анна, Врагов Румен, Зайферт Стефан и Кевин МакКейб, 2010 «Почти эффективное равновесие в конкурентной группировке на основе вкладов», Journal of Public Economics , 94, стр. 987–994. [1]
  9. ^ Эрев, Идо; Харуви, Эрнан (2016). «Обучение и экономика малых решений». Справочник по экспериментальной экономике . 2 : 638–716.
  10. ^ «Прогнозирование того, как люди играют в игры: обучение с подкреплением в экспериментальных играх с уникальными равновесиями смешанных стратегий», Идо Эрев, Элвин Э. Рот, The American Economic Review , сентябрь 1998 г., 848–881 JSTOR  117009
  11. ^ ab Росс Миллер (2002). Прокладывание Уолл-стрит: экспериментальная экономика и поиск идеального рынка . Нью-Йорк: Джон Уайли и сыновья. стр. 73–74. ISBN 978-0471121985.
  12. ^ Хоппе, Ева И.; Шмитц, Патрик В. (2018). «Скрытое действие и сокращаемость результата: экспериментальная проверка теории морального риска». Игры и экономическое поведение . 109 : 544–564. дои : 10.1016/j.geb.2018.02.006 . ISSN  0899-8256.
  13. ^ Хоппе, Ева И.; Шмитц, Патрик В. (2015). «Предлагают ли продавцы меню контрактов отдельным типам покупателей? Экспериментальная проверка теории неблагоприятного отбора». Игры и экономическое поведение . 89 : 17–33. дои : 10.1016/j.geb.2014.11.001 . ISSN  0899-8256.
  14. ^ Ландео, Клаудия М.; Спайер, Кэтрин Э. (2016). «Оговоренные убытки как механизм извлечения ренты: экспериментальные данные» (PDF) . Журнал институциональной и теоретической экономики . 172 (2): 235–273. дои : 10.1628/093245616x14534707121162. ISSN  0932-4569.
  15. ^ Хак, Штеффен; Зельцер, Эндрю Дж; Уоллес, Брайан (2011). «Отсроченная компенсация в многопериодных трудовых договорах: экспериментальная проверка модели Лазира». Американский экономический обзор . 101 (2): 819–843. дои : 10.1257/aer.101.2.819. ISSN  0002-8282. S2CID  16415006.
  16. ^ Хоппе, Ева И.; Шмитц, Патрик В. (2011). «Могут ли контракты решить проблему ограблений? Экспериментальные доказательства». Игры и экономическое поведение . 73 (1): 186–199. дои : 10.1016/j.geb.2010.12.002. ISSN  0899-8256. S2CID  7430522.
  17. ^ Морита, Ходака; Серватка, Марош (2013). «Групповая идентичность и инвестиции, специфичные для отношений: экспериментальное исследование». Европейское экономическое обозрение . 58 : 95–109. CiteSeerX 10.1.1.189.3197 . doi :10.1016/j.euroecorev.2012.11.006. ISSN  0014-2921. 
  18. ^ Фер, Эрнст; Харт, Оливер; Цендер, Кристиан (2014). «Как неофициальные соглашения и изменения формируют контрольные точки контракта» (PDF) . Журнал Европейской экономической ассоциации . 13 (1): 1–28. дои : 10.1111/jeea.12098 . ISSN  1542-4766. S2CID  39821177.
  19. ^ Хоппе, Ева И.; Шмитц, Патрик В. (2013). «Заключение контрактов при неполной информации и социальных предпочтениях: экспериментальное исследование» (PDF) . Обзор экономических исследований . 80 (4): 1516–1544. doi : 10.1093/restud/rdt010. ISSN  0034-6527.
  20. ^ ab Скотт Э. Пейдж, 2008. «Агентные модели», Новый экономический словарь Пэлгрейва , 2-е издание. Абстрактный.
  21. ^ Ли Тесфацион, 2003. «Агентная вычислительная экономика: моделирование экономики как сложных адаптивных систем», Information Sciences , 149 (4), стр. 262–268. Абстрактный.
  22. ^ • Ли Тесфацион , 2006. «Агентная вычислительная экономика: конструктивный подход к экономической теории», гл. 16, Справочник по вычислительной экономике , т. 2, стр. 831–880. Аннотация/конспект. Предварительная версия 2005 г. Архивировано 11 августа 2017 г. в Wayback Machine .
      • Кеннет Джадд, 2006. «Вычислительно-интенсивный анализ в экономике», Справочник по вычислительной экономике , т. 2, гл. 17, стр. 881–893.
      • Ли Тесфацион и Кеннет Джадд, изд., 2006. Справочник по вычислительной экономике , т. 2. Описание. Архивировано 6 марта 2012 г. на Wayback Machine и ссылки на предварительный просмотр глав.
  23. ^ Вернон Л. Смит, 2008b. «Экспериментальная экономика», Новый экономический словарь Пэлгрейва , 2-е издание. Абстрактный.
  24. ^ Джон Даффи , 2006. «Агентные модели и эксперименты на людях», гл. 19, Справочник по вычислительной экономике , т. 2, стр. 949–1011. Абстрактный.
  25. ^ • Ли Тесфацион, 2006. «Агентная вычислительная экономика: конструктивный подход к экономической теории», гл. 16, Справочник по вычислительной экономике , т. 2, разд. 5. Аннотация и предварительная публикация в формате PDF. Архивировано 11 августа 2017 г. в Wayback Machine .
       • Акира Наматаме и Такао Терано (2002). «Заяц и черепаха: совокупный прогресс в агентном моделировании», в книге « Агентные подходы в сложных экономических и социальных системах» . С. 3–14, IOS Press. Описание. Архивировано 5 апреля 2012 г. в Wayback Machine .
       • Джорджио Фаджиоло, Алессио Монета и Пол Виндрам, 2007 г. «Критическое руководство по эмпирической проверке агентных моделей в экономике: методологии, процедуры и открытые проблемы», Computational Economics , 30(3), стр. 195–226.
  26. ^ Камерер, Колин Ф. (30 декабря 2011 г.). «Обещание и успех обобщения лабораторных условий в экспериментальной экономике: критический ответ Левитту и Листу». Серия рабочих документов. {{cite journal}}: Требуется цитировать журнал |journal=( помощь )
  27. ^ ab "UZH - z-Tree - Цюрихский набор инструментов для готовых экономических экспериментов" . www.ztree.uz.ch . Проверено 8 февраля 2020 г.
  28. ^ "Цитаты в z-дереве Google Scholar" . ученый.google.com . Проверено 8 февраля 2020 г.
  29. ^ «Southwest Press, 8 декабря 2016 г.». Архивировано из оригинала 23 декабря 2016 года . Проверено 17 февраля 2018 г.
  30. ^ Фишбахер, Урс. «Учебное и справочное руководство по z-Tree 4.1» (PDF) . www.ztree.uz.ch . Проверено 9 февраля 2020 г.
  31. ^ Альтман, Моррис (2015). Принятие решений в реальном мире: энциклопедия поведенческой экономики . Академик Блумсбери. п. 141. ИСБН 978-1440828157.
  32. ↑ Аб Балиетти, Стефано (18 ноября 2016 г.). «nodeGame: синхронные онлайн-эксперименты в реальном времени в браузере». Методы исследования поведения . 49 (5): 1696–1715. дои : 10.3758/s13428-016-0824-z . ПМИД  27864814.
  33. ^ "ПсикНЕТ". psycnet.apa.org . Проверено 8 февраля 2020 г.
  34. ^ Рейпс, Ульф-Дитрих; Нойхаус, Кристоф (май 2002 г.). «WEXTOR: веб-инструмент для создания и визуализации экспериментальных планов и процедур». Методы, инструменты и компьютеры исследования поведения . 34 (2): 234–240. дои : 10.3758/BF03195449 . ПМИД  12109018.
  35. ^ Кокс, Джеймс С.; Свартаут, Дж. Тодд (2006). «Эконпорт: создание и поддержание базы знаний». Школа политических исследований Эндрю Янга . ССНР  895546.
  36. ^ Чилтон, Лидия Б. (2009). Seaweed: веб-приложение для разработки экономических игр (Диссертация). Массачусетский Институт Технологий. hdl : 1721.1/53094.
  37. ^ Тагиев, Рустам (2009). Филипе, Хоаким; Фред, Ана; Шарп, Бернадетт (ред.). К структуре управления стратегическим взаимодействием [ Материалы Международной конференции по агентам и искусственному интеллекту ] (PDF) . Порту, Португалия. стр. 587–590. ISBN 978-9898111661.{{cite book}}: CS1 maint: location missing publisher (link)
  38. ^ Хокинс, Роберт XD (1 октября 2014 г.). «Проведение многопользовательских экспериментов в Интернете в реальном времени». Методы исследования поведения . 47 (4): 966–976. дои : 10.3758/s13428-014-0515-6. PMID  25271089. S2CID  41817757.
  39. ^ Петтит, Джеймс; Фридман, Дэниел; Кефарт, Кертис; Опрея, Райан (8 января 2014 г.). «Программное обеспечение для непрерывных игровых экспериментов». Экспериментальная экономика . 17 (4): 631–648. дои : 10.1007/s10683-013-9387-3. S2CID  17160579.
  40. ^ Чен, Дэниел Л.; Шонгер, Мартин; Викенс, Крис (март 2016 г.). «oTree — платформа с открытым исходным кодом для лабораторных, онлайн- и полевых экспериментов». Журнал поведенческих и экспериментальных финансов . 9 : 88–97. дои : 10.1016/j.jbef.2015.12.001 . hdl : 20.500.11850/111641 .
  41. ^ Лаккараджу, Киран; Медина, Бренда; Роджерс, Алиса Н.; Трамбо, Дерек М.; Спид, Энн; Макклейн, Джонатан Т. (2015). «Контролируемая большая онлайн-платформа социальных экспериментов (ЗАКРЫТО)». Социальные вычисления, поведенческое и культурное моделирование и прогнозирование . Конспекты лекций по информатике. Том. 9021. Международное издательство Springer. стр. 339–344. дои : 10.1007/978-3-319-16268-3_40. ISBN 978-3319162676. ОСТИ  1315021.
  42. ^ "Макетная плата". макет.yale.edu .

Рекомендации