Nicht erst seit dem Platzen der Blase an den Technologiebörsen und den wenig aussichtsreichen Entwicklungen an den Renten-, Rohstoff- und Währungsmärkten stellt sich für viele von uns die Frage, welche Mechanismen einen solchen Markt bewegen. Was beeinflusst die Preise? Wann wird Angebot und Nachfrage befriedigt und wie entstehen Marktbewegungen und Trends? Die Markteffizienz-Theorie , Black/Scholes-Modell und das Capital Asset Pricing Modell bieten hierfür eine solide wissenschaftliche Basis, sind jedoch entweder extrem aggregiert oder erklären nur einzelne Teile des Ganzen, vereinen aber nie die gesamten Erkenntnisse in einem Modell. Aufbauend auf diese Theorien versucht die Finanzmarktsimulation das zu tun und schlussendlich die Re¬alität in einem Modell wieder zu spiegeln.
Betrachtungsgegenstand sind in dieser Arbeit die Finanzmärkte. Börsen- und Devisenmärkte bieten die besten Möglichkeiten der Nachbildung, da sie nicht nur, weit verbreitet sind, sondern weil hier enormes Datenmaterial zur Verfügung gestellt wird, das zur Modellierung und für den Vergleich des Modells zur Realität von großer Wichtigkeit ist. Dieses Datenmaterial umfasst sowohl Preise, Kurse und Dividendenzahlungen, als auch Daten zu Volatilitäten. Ziel dieser Forschungsdisziplin ist es nicht, Voraussagen anstellen zu können. Vielmehr ist von Interesse, welche Einzelkomponenten notwendig sind, um ein solch komplexes Gebilde zu replizieren.
Die Multi-Agenten-Systeme sind nicht nur in der Finanzwelt zur Problemlösung etabliert, auch in anderen Branchen werden Agentensysteme verwendet.
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.
- Citation du texte
- Torsten Beerweiler (Auteur), 2006, Finanzmarktsimulation - Analyse und Evaluation von Multi-Agenten-Modellen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/71763
