[논문 리뷰] Theories and Practice of Agent based Modeling: Some practical Implications for Economic Planners

Hossein Sabzian, Mohammad Ali Shafia외 4명|arXiv (Cornell University)|2019. 01. 23.

Complex Systems and Time Series Analysis참고 문헌 56인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 사회과학 분야, 특히 경제 기획자들을 대상으로, 기존의 방정식 기반 모델링(EBM)이 기대하는 복잡한 행동의 기원을 포착하지 못하는 한계를 극복하기 위해 에이전트 기반 모델링(ABM)을 체계적이고 단계적으로 개발하기 위한 프레임워크를 제공한다. ABM이 적응적이고 제한된 합리성을 가진 에이전트를 모델링하는 데서 뛰어난 성능을 보이며, 사고 실험을 통해 기부 전략의 목표 설정이 경제적 불평등을 크게 감소시킬 수 있음을 보여준다.

ABSTRACT

Nowadays, we are surrounded by a large number of complex phenomena ranging from rumor spreading, social norms formation to rise of new economic trends and disruption of traditional businesses. To deal with such phenomena,Complex Adaptive System (CAS) framework has been found very influential among social scientists,especially economists. As the most powerful methodology of CAS modeling, Agent-based modeling (ABM) has gained a growing application among academicians and practitioners. ABMs show how simple behavioral rules of agents and local interactions among them at micro-scale can generate surprisingly complex patterns at macro-scale. Despite a growing number of ABM publications, those researchers unfamiliar with this methodology have to study a number of works to understand (1) the why and what of ABMs and (2) the ways they are rigorously developed. Therefore, the major focus of this paper is to help social sciences researchers,especially economists get a big picture of ABMs and know how to develop them both systematically and rigorously.

연구 동기 및 목표

• 사회경제 시스템에서 기대하는 복잡한 행동의 기원을 포착하지 못하는 기존의 방정식 기반 모델링(EBM)의 단점을 해결하기 위해.
• 사회과학자들과 경제 기획자들이 체계적이고 엄밀한 방법으로 ABM을 개발할 수 있도록 명확한 체계적 프레임워크를 제공하기 위해.
• 주택 버블, 불평등, 자산 분포와 같은 실제 현상을 모델링하는 데 ABM의 실용적 유용성을 입증하기 위해.
• 에이전트의 적응성과 네트워크 기반 상호작용을 모델링하는 데서 전통적인 방법(예: ODE, PDE, 시스템 동역학)에 비해 ABM의 우월성을 부각하기 위해.
• NetLogo와 같은 도구를 활용한 모델링, 검증, 구현을 포함하는 체계적인 ABM 개발 프로세스를 제공하기 위해.

제안 방법

• 복잡성 이론과 네트워크 과학을 기반으로, 상호작용하고 적응하는 에이전트의 집합으로 구성된 시스템을 모델링하기 위해.
• 에이전트 기반 모델링(ABM)을 계산적 방법으로 활용하여, 마이크로 수준의 규칙과 국소적 상호작용이 매크로 수준의 기원적 패턴을 생성하는 방식을 시뮬레이션하기 위해.
• 상향식 모델링 접근 방식을 통해 상향식 EBM과 대비되며, 에이전트의 제한된 합리성과 적응 능력을 중점적으로 다루기 위해.
• 다양한 이질적 에이전트와 기부 메커니즘을 포함한 경제 시스템을 시뮬레이션하기 위해 NetLogo를 활용한 사고 실험을 적용하기 위해.
• 모델 검증을 위해 NetLogo의 BehaviorSpace를 통한 민감도 분석, Hubnet을 통한 참가자 기반 시뮬레이션, Behaviorsearch를 통한 파라미터 영역 탐색을 활용하기 위해.
• 분산도 지표를 사용하여 다양한 기부 배분 전략(A, B, C)의 영향을 평가하기 위해 경제적 디아일(10분위) 간의 분산 최소화에 기여하는 전략을 비교하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 에이전트 기반 모델링(ABM)은 사회경제 시스템에서 기대하는 복잡한 행동의 기원을 포착하지 못하는 기존의 방정식 기반 모델링(EBM)의 한계를 어떻게 극복할 수 있는가?
• RQ2 사회과학 분야에서 체계적이고 엄밀하게 에이전트 기반 모델을 개발하기 위한 핵심 방법론적 단계는 무엇인가?
• RQ3 다양한 기부 배분 전략은 시뮬레이션된 에이전트 기반 경제에서 경제적 불평등 감소에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 금전 이전의 구조(예: 규모, 대상 설정)는 경제적 디아일 간 분산을 최소화하는 데 어떤 역할을 하는가?
• RQ5 기억, 교육, 기업가 정신, 제도적 주체와 같은 더 풍부한 에이전트 특성을 포함하는 ABM 프레임워크는 어떻게 확장될 수 있는가?

주요 결과

• ODE, PDE, 시스템 동역학과 같은 전통적 모델링 기법에 비해 ABM은 복잡하고 적응적인 사회경제 시스템에서 기원적 성질을 더 잘 시뮬레이션할 수 있다.
• 사고 실험 결과, 가장 어려운 계층을 대상으로 하는 기부 전략이 경제적 불평등을 크게 감소시키며, 하위 50%에게 더 큰 이전을 제공하는 전략 C가 총 평균 분산 감소 폭이 가장 크다는 것이 확인되었다.
• 기부가 불평등 감소에 효과적인 것은 이전 규모가 크기 때문일 뿐 아니라, 낮은 경제적 디아일을 전략적으로 대상으로 삼기 때문이기도 하다.
• 전략 B는 더 큰 이전을 제공했음에도 불구하고 전략 C에 비해 분산 감소 효과가 약간 뿐이었으며, 이는 규모보다도 대상 설정이 더 중요하다는 것을 시사한다.
• 시뮬레이션 결과는 볼츠만-지브스 법칙을 지지하며, 폐쇄된 경제 시스템에서 자금 분포가 보존될 경우 지수 분포를 따른다는 것을 보여준다.
• 기억, 교육, 제도적 주체와 같은 더 풍부한 에이전트 특성을 ABM에 통합하면 마이크로 수준과 매크로 수준에서 모두 더 복잡한 행동 패턴이 기원할 수 있다.