Modelos basados en agentes (ABM)

Nuevas tendencias de investigación
en economía aplicada:
Sociomática
Dr. Gonzalo Castañeda (CIDE)
Sobre México. Congreso de Economía,
UIA, México 2014
(1) Introducción
• El pensamiento económico se modifica a través de
nueva evidencia y la incorporación de metodologías
alternativas
• En la actualidad la corriente dominante se encuentra
fracturada
• Se conforma por la ortodoxia neoclásica y enfoques de
vanguardia
• Comparten interés por (i) modelación formal y
(ii) descripción micro de fenómenos agregados
• Versus enfoques heterodoxos: escuela austriaca, vieja
escuela institucionalista, marxismo, estructuralismo y
poskeynesianismo
* La corriente dominante y la heterodoxia
Enfoques de
Vanguardia
Corriente
dominante
Núcleo:
ortodoxia
neoclásica
Heterodoxia
económica
• Una corriente dominante es aquella que logra ser
acogida por el andamiaje socio-institucional de los
principales centros de investigación y universidades
en el mundo.
• La economía neoclásica se sustenta en cuatro
pilares: (i) preferencias exógenas centradas en el
ego; (ii) agentes representativos; (iii) agentes
experimentados que hacen uso de una racionalidad
deductiva; (iv) equilibrios continuos
• Modelos neoclásicos: teoría de juegos, principalagente, DSGE, diseño de mecanismos
*Enfoques de vanguardia
• (1) Economía experimental y del comportamiento
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(2) Neuro-economía
(3) Teoría de juegos evolutivos
(4) Economía evolutiva
(5) Econometría experimental
(6) Econometría espacial
(7) Econometría robusta
(8) Teoría de redes
(9) Modelos basados en agentes
(10) Teoría de la complejidad
(11) Economía de la felicidad
* ¿La pluralidad va a producir un nuevo
pensamiento dominante?
• Se requiere de una meta-teoría que le de coherencia al
enramado de enfoques alternativos
• La teoría de la complejidad tiene la capacidad de absorber
a varios de estos enfoques
• Combina elementos cognitivos y estructurales en su
epistemología.
• Integra premisas de economía del comportamiento y teoría
de redes; usa herramientas experimentales, de física
estadística, ABM y econometría espacial
(2) Sociomática: modelos computacionales
en las ciencias sociales
• ¿Qué ofrece la teoría de la complejidad?
• Visión universal de cómo opera el entorno que nos
rodea CAS → carácter descentralizado de procesos
naturales y sociales.
• Tendencia descentralizadora (caída del muro de Berlín,
procesos democráticos, flexibilidad en la producción,
células terroristas, redes sociales)
• Actitud centralista de la mente humana (papel
protagónico de presidentes y CEOs, teorías del
complot)
• En economía: visión descentralizada de Smith y
Malthus versus visión centralizada de Walras
* Un paradigma refleja una visión del
mundo
* Una alternativa al enfoque neoclásico
• Sociomática = estudio de fenómenos macroscópicos
en el ámbito social mediante el uso de tecnologías
informáticas, las cuales permiten simular como
estos fenómenos se generan de manera
descentralizada a partir de procesos de interacción
entre agentes socioeconómicos.
• Premisas: diversidad, conectividad,
interdependencia y adaptación.
• Sociomática = CAS + ETHA + ABM
(3) La autoorganización y los procesos
emergentes
• El paradigma neoclásico es conveniente para
explicar fenómenos en los que los agentes
enfrentan problemas bien definidos.
• ¿Cómo se genera la innovación, de qué manera se
eligen estrategias de inversión, cómo las sociedades
cambian sus instituciones?
• Fenómenos naturales y sociales regidos por
principios universales (vuelo de una parvada, tráfico
vehicular, formación de un organismo, operación de
un mercado, organización de una ciudad, procesos
de votación, propagación de incendios)
• Proceso de auto-organización o patrón emergente:
comportamiento colectivo que se genera a partir de
la interacción de distintos actores y cuyas
características no se pueden inferir al analizar las
reglas de comportamiento de dichos actores.
• Una explicación causal entre variables
macroscópicas requiere establecer un vínculo que
va de lo macro a lo micro, y de nueva cuenta a lo
macro.
• Fenómenos agregados son resultado de procesos
descentralizados entre unidades micro que
interactúan directamente en una topología
• Diferencias entre sistemas simples, complicados y
complejos
* Complejo versus complicado
(4) Algunos ejemplos
• (a) El vuelo de una parvada
• (b) Autoorganización de una colonia de
hormigas
• (c) El tráfico vehicular
• (d) La segregación de las ciudades
• Interacción local → retroalimentación
positiva (acciones individuales se
magnifican con el tiempo) versus
economía neoclásica caracterizada por
el equilibrio
(a) Vuelo sincronizado de una parvada
(versión Netlogo)
• Reglas de interacción en una
. vecindad:
(i) alineación, (ii) separación y (iii) cohesión.
• Patrón emergente: vuelo coordinado de las palomas
(b) Auto-organización de una colonia de hormigas.
(versión NetLogo)
• Hormigas recolectan alimentos desde distintas
fuentes y segregan feromonas para comunicarse.
• Patrón emergente: explotación secuencial de las
fuentes (de la más cercana a las más lejana)
(c) Tráfico vehicular en una ciudad
(Versión Netlogo)
• Observador determina: número de vehículos, velocidad de
arranque y freno, límite de velocidad, timing semáforos
• Patrón emergente: embotellamiento sin semáforos. ¿Cuál
es el impacto de la carga vehicular en la velocidad
promedio?.
(d) Segregación de las comunidades
(Versión Netlogo)
• Observador especifica tolerancia de los individuos (verdes y
rojos), al pasar umbral la persona se mueve aleatoriamente
a un espacio vacío (área negra)
• Patrón emergente : interacciones con individuos
aparentemente tolerantes (sólo 30% afines) → equilibrio
de segregación.