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Análise do modelo de Kiyotaki-Wright em simulações multiagentes que utilizam a plataforma Swarm / Analysis of the Kiyotaki-Wright Model in Multi-Agent Simulations that Use the Swarm Platform

RODOVALHO, Wildener Monteiro 10 February 2011 (has links)
Made available in DSpace on 2014-07-29T15:08:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Wildener_Monteiro.pdf: 504804 bytes, checksum: 182065e82ecb49614ac91a869030a772 (MD5) Previous issue date: 2011-02-10 / The goal of this dissertation is to make a methodological repetition of Duffy and Ochs's and Rouchier's works. Nonetheless, it tries to have a different focus. Among many theoreticaleconomical models which explain the emergence of money, there is one that distinguishes itself due to its simplicity, efficiency, and robustness: Kiyotaki-Wright's model. Therefore, some economists devoted themselves to apply this model in experiments with human beings and in computer simulations. Among those economists, Duffy and Ochs applied it later, correcting some flaws of the application process used by their predecessors. Duffy and Ochs's studies showed that Kiyotaki-Wright's model is actually valid for its purpose. However, besides all the efforts made, their agents were not able to achieve the foreseen equilibrium. In the same way, the French researcher Rouchier repeated methodologically the works of Duffy and Ochs while criticizing their implementation details. From this research, Rouchier creates other four sub-models in order to take her agents to the proposed equilibrium, obtaining partial success. In this dissertation, the computer system development platform is Swarm, especially created to multi-agent simulations and used, most of the time, in social and biological scope models. The agents' rationalization process is undertaken in trial and error way in accordance with the reinforcement learning technique, analyzing the answer given by the environment in each period. Finally, a new entity called Mediator is created to intermediate the relations between agents and mainly to pair them randomly. The obtained results are, in general, closer to the equilibrium when compared to the results of previous research. From them, some studies are made about the relation between the number of agents and the number of periods of simulation as values approximates the equilibrium. / O objetivo deste trabalho é realizar uma repetição metodológica dos trabalhos de Duffy, Ochs e Rouchier. Entretanto, ele possui um enfoque diferente. Dos vários modelos teóricoeconômicos que explicam o surgimento do dinheiro, um se destaca por sua simplicidade, eficiência e robustez: o modelo de Kiyotaki-Wright. Por este motivo, alguns economistas se propuseram a aplicar este modelo em experimentos com seres humanos e em simulações computacionais. Destes, Duffy e Ochs vieram pouco depois, corrigindo algumas falhas do processo de aplicação usado pelos que lhes antecederam. Os estudos de Duffy e Ochs mostraram que o modelo de Kiyotaki-Wright é realmente válido para aquilo a que se propõe. No entanto, apesar dos esforços empreendidos, seus agentes não conseguiram alcançar o equilíbrio previsto. Nesta mesma linha, a francesa Rouchier repetiu metodologicamente os trabalhos de Duffy e Ochs ao mesmo tempo em que criticava os detalhes de suas implementações. Ao aproveitar a pesquisa, Rouchier criou quatro outros sub-modelos na tentativa de levar seus agentes ao equilíbrio proposto, alcançando um sucesso parcial. No presente trabalho, a plataforma de desenvolvimento do sistema computacional é a Swarm, criada especificamente para simulações multi-agentes e usada, na maioria das vezes, em modelos dos campos social e biológico. O processo de racionalização dos agentes é dado na forma de tentativa e erro como rege a técnica de aprendizado por reforço. Ele analisa, em cada período, a resposta dada pelo ambiente. Finalmente, uma nova entidade chamada de Mediador é criada para intermediar as relações entre os agentes e, principalmente, para colocá-los em pares de forma aleatória. Os resultados alcançados são, em geral, mais próximos do equilíbrio quando comparados aos resultados das pesquisas anteriores. A partir deles, são feitos alguns estudos sobre a relação entre o número de agentes e o número de períodos da simulação com a aproximação dos valores para o equilíbrio.

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