星期二,6月1日,2021年

复杂性经济学是什么?

“复杂性经济学”的区别是什么?W. Brian Arthur在“复杂性经济学的基础”中提供了简短的可读性概览自然评论物理学3:136-145,2021)。这是个人论文,而不是文献综述。例如,Arthur解释了20世纪80年代后期Santa Fe Institute的复杂性经济学的现代研究议程。

复杂性经济学与常规经济学有何不同?
复杂性经济学看到经济 - 或者利息的部分 - 不一定在均衡,其决策者(或代理人),它不一定是他们所面临的问题,不一定明确定义,经济不像一个完全嗡嗡声机器,但作为不断变化的信仰生态,组织原则和行为。
一个研究者如何以这种精神来研究经济学呢?一种常见的方法是用数学术语来描述某一设定内的若干决策主体。代理从一系列规则开始,这些规则是关于他们将如何感知情况以及他们将如何做出决定。任何给定的代理使用的规则都可能随着时间而变化:代理可能从经验中学习,或者可能决定复制另一个代理,或者决策规则可能经历随机的变化。然后,研究人员可以观察决策的路径和从这个过程中产生的结果——这条路径有时会形成一个相对稳定的结果,但有时不会。亚瑟写道:
在我看来,复杂性这一整体主题并不是一门科学,而是科学中的一种运动……它研究系统中的元素如何交互创建整体模式,以及这些模式如何反过来导致元素改变或适应以作出响应。这些元素可能是细胞自动机中的细胞,或交通中的汽车,或免疫系统中的生物细胞,它们可能会对邻近细胞的状态,或邻近的汽车,或B细胞和T细胞的浓度做出反应。无论哪种情况,复杂性都是询问单个元素如何对它们相互创建的当前模式作出反应,以及哪些模式反过来会产生结果。
正如亚瑟指出的那样,越来越多的数字化世界可能会在工作中提供一些复杂理论的示威。
现在,在快速的数字化下,经济的性质再次发生变化,部分经济正在变得自治或自治。金融交易系统、物流系统和在线服务已经在很大程度上是自主的:它们可能有全面的人类监督,但它们的即时行动是自动的,没有中央控制器。同样,电网也在变得自治(一个地区的负荷可以根据邻近地区的负荷自动自我调整);空中交通控制系统正在变得自主和独立于人类控制;未来的无人驾驶交通系统,即无人驾驶交通流对其他无人驾驶交通流的响应,很可能是自动的. ...除了具有自主性外,它们还具有自组织、自配置、自修复和自校正功能,因此它们表现出了一种人工智能的形式。人们可以把这些自治系统看作是微型经济,高度互联和高度互动,其中的代理是“对话”中的软件元素,并不断地对其他软件元素的行动作出反应。
换句话说,如果我们想了解这些类型的系统什么时候可能工作得很好,以及它们可能如何偏离轨道或被玩弄,复杂性分析可能提供一些有用的工具。

但特别是使用复杂性理论对经济学进行呢?作为亚瑟写道:“科学中的一个新的理论框架并没有真正证明自己,除非它解释了所接受的框架不能的现象。复杂性经济学可以使这一主张成为可能吗?我相信它可以。考虑圣徒FE人工股市模式。”

例如,一个长期存在的问题是,为什么股市会出现短期的繁荣和萧条模式。股票市场的另一个谜题是为什么有这么多的股票交易。当然,股票交易者对股票的潜在价值和影响未来价值的最新消息的意义会有不同看法。这些分歧将导致适度的股票交易量,但很难看出它们是如何导致现代市场中出现的极高交易量的。John Cochrane在最近与Tyler Cowen采访时留下了这一点
为什么这巨大的交易量?你最后一次买卖股票是什么时候?你每20毫秒都不这样做,你呢?我会突出这个。如果我得到10个伟大的未解决的谜题的列表,我希望我们的孙子们将弄清楚,为什么让信息进入资产价格要求股票翻转一百次?这显然是发生了什么。这是大量的交易,这是基于信息或意见等等。我讨厌折扣它只是人类愚蠢,但这显然是发生了什么,但我们没有一个很好的模特。
这是亚瑟的描述,复杂性经济学如何看待这些股票市场难题:
我们在计算机内部建立了“人工”股票市场,我们的“投资者”是较小的,智能计划,可能彼此不同。他们不需要分享自我满足的预测方法,而是以某种方式学习或发现预测。我们允许投资者随机生成自己的个人预测方法,尝试有希望的方法,丢弃不起作用的方法,并定期生成新方法来取代它们。他们基于目前最准确的方法和股票价格从这些 - 最终从我们的投资者的集体预测中制定了股票的投标或提供的招标或提供。我们包括一个可调级别的探索参数
来管理我们的人为投资者探索新方法的频率。

当我们运行此计算机实验时,我们发现了两个制度或阶段。在耗费新预测的投资者的低利率下,市场行为倒入了标准的新古典均衡(其中预测,收敛于产价变化,平均地,验证这些预测)。投资者变得相似,交易消失了。在这种情况下,新古典主义的结果​​持有,周围的随机变异云。但如果我们的投资者以更快更现实的速率尝试新的预测方法,则系统通过相位过渡。市场培养了改变的不同信念的丰富心理学,而且不会随着时间的推移收敛;健康的贸易量出现了;出现小价泡沫和临时崩溃;技术交易出现;和随机的时期
挥发性交易和静态出现。我们在真正的市场中看到的现象出现了。......

我想在这里强调一些东西:这种现象作为随机波动,技术交易或气泡,崩溃并不“从合理性脱离”。在均衡之外,“理性”行为并不定义。这些现象是经济代理发现行为的结果,这些行为在暂时工作的行为,这些特点发现暂时工作的行为所造成的其他代理人。这既不是理性也不是非理性的,它只是出现。

其他研究发现类似的政权转换从非纤维模型中的均衡到复杂行为。它可能反对,我们发现的紧急现象规模较小:我们人工市场的价格结果从标准均衡结果偏离仅2%或3%。但是 - 这很重要 - 实际市场中的有趣事物不会均衡均衡行为,但偏离均衡。毕竟,在真正的市场中,这就是钱的所在地。
换句话说,了解股票市场动态的关键可以居住在投资者不断探索新的投资方法的想法中,这反过来导致高量的交易,并在一些套件上呈现功能失调的结果。当然,Arthur也提供了各种其他示例。

对于那些想了解更多复杂经济学背景的人,一个出发点是Arthur文章中的脚注。另一个开始的地方是文章J. Barkley Rosser,《论复杂经济动态的复杂性》1999年秋刊《J经济展望期刊(十三4,169 - 192)。抽象的写着:
复杂的经济非线性动力学内在地不收敛于一个点、一个极限环或一个爆炸。他们的研究是在早期对控制论、灾难性和混沌系统的研究基础上发展起来的。复杂性分析强调没有全局控制器的分散代理之间的相互作用,错综复杂的层次结构,自适应学习,进化和新颖性,以及非平衡动态。复杂性方法包括交互粒子系统、自组织临界和进化博弈论,以模拟人工股票市场和其他现象。理论上,有限理性取代了理性预期。复杂性理论影响实证方法和重构政策辩论。