Finanzmarktsimulation - Analyse und Evaluation von Multi-Agenten-Modellen

Inhaltsverzeichnis

• 1. Einleitung
• 2. Agenten-basierte Systeme
• 2.1 Abgrenzung von Agenten, Agenten-Systemen und Multi-Agenten
• 2.2 Warum werden Multi-Agenten-Modelle für Finanzmarktsimulationen verwendet?
• 3. Entwicklung eines Kriterienkataloges zur Vergleichbarkeit unterschiedlicher Modelle.
• 3.1 Analyse der Agenten und Zerlegung in Einzelfaktoren
• 3.2 Der Markt und seine Einzelfaktoren
• 3.3 Die Umwelt oder die ökonomische Welt..........\n3.4 Initialisierungsannahmen der Modelle
• 4. Analyse der Modelle anhand des entwickelten Kriterienkataloges ...........
• 4.1 Modell nach Figlewski.
• 4.2 Modell nach Kim & Markowitz..
• 4.3 Modell nach Day & Huang
• 4.4 Modell nach Arifovic......
• 4.5 Modell nach Grossman & Stiglitz
• 4.6 Modell nach LeBaron
• 4.7 Modell nach Beltratti & Margarita
• 4.8 Modell nach Levy, Levy & Solomon.
• 4.9 Das „,Oxford\" Modell
• 4.10 Modell nach Chiarella & lori
• 5. Zusammenfassung / Fazit

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Arbeit befasst sich mit der Analyse und Evaluation von Multi-Agenten-Modellen für Finanzmarktsimulationen. Sie analysiert verschiedene Modelle und entwickelt einen Kriterienkatalog zur Vergleichbarkeit, um letztendlich zu verstehen, welche Einzelkomponenten notwendig sind, um die Komplexität der Finanzmärkte in einem Modell zu replizieren.

• Analyse von Multi-Agenten-Modellen für Finanzmarktsimulationen
• Entwicklung eines Kriterienkataloges zur Vergleichbarkeit unterschiedlicher Modelle
• Untersuchung der Einzelfaktoren von Agenten, Märkten und der ökonomischen Welt
• Bewertung der Modelle anhand des entwickelten Kriterienkataloges
• Identifizierung der wichtigsten Komponenten für eine realistische Finanzmarktsimulation

Zusammenfassung der Kapitel

Das erste Kapitel führt in die Thematik der Finanzmarktsimulation ein und beleuchtet die Motivation hinter dieser Forschungsdisziplin. Es stellt die Frage nach den Mechanismen, die den Finanzmarkt bewegen, und die Bedeutung der Simulation für das Verständnis der Marktmechanismen. Die Arbeit fokussiert dabei auf Börsen- und Devisenmärkte aufgrund ihrer weiten Verbreitung und der verfügbaren Datenmenge.

Kapitel 2 erläutert die grundlegenden Konzepte von Agenten-basierten Systemen, insbesondere von Multi-Agenten-Modellen. Es geht auf die Abgrenzung von Agenten, Agenten-Systemen und Multi-Agenten ein und beleuchtet die Vorteile von Multi-Agenten-Modellen für die Simulation von Finanzmärkten.

Kapitel 3 befasst sich mit der Entwicklung eines Kriterienkataloges zur Vergleichbarkeit unterschiedlicher Modelle. Es analysiert die Agenten und ihre Einzelfaktoren, untersucht den Markt und seine Einzelfaktoren sowie die ökonomische Welt und die Initialisierungsannahmen der Modelle.

Kapitel 4 analysiert verschiedene Multi-Agenten-Modelle anhand des entwickelten Kriterienkataloges. Es präsentiert eine Reihe von Modellen, die jeweils auf spezifische Aspekte des Finanzmarktes fokussieren. Die Analyse deckt die Stärken und Schwächen der einzelnen Modelle auf und ermöglicht einen Vergleich ihrer Vor- und Nachteile.

Schlüsselwörter

Finanzmarktsimulation, Multi-Agenten-Modelle, Agenten-basierte Systeme, Kriterienkatalog, Vergleichbarkeit, Marktmechanismen, Markteffizienz-Theorie, Black/Scholes-Modell, Capital Asset Pricing Modell.