学習エージェントを導入した人工市場における均衡価格の検証
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概要
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近年,エージェントベース人工市場モデルの研究が多数行われている,しかし,これらの多くの研究で構築する市場のモデルは板寄せ方式のモデルか,ザラバ方式のモデルのどちらか一方のみであった.そこで,本稿では,市場モデルとして板寄せ方式の市場とザラバ方式の市場の両方を構築し,その中にトレーダーとして学習エージェントを投入しその市場の挙動の検証を行う.実験において需要曲線と供給曲線から得られる理論的な均衡価格と実際に得られる約定価格とを比較した結果,学習トレーダーによって構築される市場において,板寄せ方式を採用している方がザラバ方式よりも実際の約定価格が均衡価格に近づくということが判明した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-01-29
著者
-
川村 秀憲
北海道大学大学院情報科学研究科
-
大内 東
北海道大学大学院情報科学研究科
-
和泉 潔
産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究センター
-
車谷 浩一
産業技術総合研究所,AIST
-
川村 秀憲
北海道大学
-
車谷 浩一
産業技術総合研究所:科学技術振興機構 Crest
-
車谷 浩一
(独)産業技術総合研究所情報技術研究部門:(独)科学技術振興機構:crest
-
車谷 浩一
産業技術総合研 サイバーアシスト研セ
-
和泉 潔
産業技術総合研究所 サイバーアシスト研究センター
-
和泉 潔
産業技術総合研究所
-
兼平 大輔
北海道大学大学院工学研究科
-
大内 東
北海道大学 大学院 情報科学研究科 複合情報学専攻 複雑系工学講座 調和系工学研究室
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