論文の概要: "Guinea Pig Trials" Utilizing GPT: A Novel Smart Agent-Based Modeling
Approach for Studying Firm Competition and Collusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10974v4
- Date: Wed, 31 Jan 2024 20:15:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-02 19:27:10.491632
- Title: "Guinea Pig Trials" Utilizing GPT: A Novel Smart Agent-Based Modeling
Approach for Studying Firm Competition and Collusion
- Title（参考訳）: GPTを活用した「ギターピッグトライアル」 : 企業競争と協力研究のための新しいスマートエージェントベースモデリングアプローチ
- Authors: Xu Han, Zengqing Wu, Chuan Xiao
- Abstract要約: 我々は、スマートエージェントが企業を代表し、相互に対話する、スマートエージェントベースモデリング(SABM)と呼ばれる革新的なフレームワークを提案する。
スマートエージェントは意思決定のための広範な知識基盤を持ち、従来のABMエージェントを超越した人間のような戦略能力を示す。
その結果、コミュニケーションがなければ、スマートエージェントは常に暗黙の共謀に到達し、バーランド均衡価格よりも高い値で収束するが、モノポリーやカルテル価格よりも低い値となることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.721432974840429
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Firm competition and collusion involve complex dynamics, particularly when
considering communication among firms. Such issues can be modeled as problems
of complex systems, traditionally approached through experiments involving
human subjects or agent-based modeling methods. We propose an innovative
framework called Smart Agent-Based Modeling (SABM), wherein smart agents,
supported by GPT-4 technologies, represent firms, and interact with one
another. We conducted a controlled experiment to study firm price competition
and collusion behaviors under various conditions. SABM is more cost-effective
and flexible compared to conducting experiments with human subjects. Smart
agents possess an extensive knowledge base for decision-making and exhibit
human-like strategic abilities, surpassing traditional ABM agents. Furthermore,
smart agents can simulate human conversation and be personalized, making them
ideal for studying complex situations involving communication. Our results
demonstrate that, in the absence of communication, smart agents consistently
reach tacit collusion, leading to prices converging at levels higher than the
Bertrand equilibrium price but lower than monopoly or cartel prices. When
communication is allowed, smart agents achieve a higher-level collusion with
prices close to cartel prices. Collusion forms more quickly with communication,
while price convergence is smoother without it. These results indicate that
communication enhances trust between firms, encouraging frequent small price
deviations to explore opportunities for a higher-level win-win situation and
reducing the likelihood of triggering a price war. We also assigned different
personas to firms to analyze behavioral differences and tested variant models
under diverse market structures. The findings showcase the effectiveness and
robustness of SABM and provide intriguing insights into competition and
collusion.
- Abstract（参考訳）: 企業間のコミュニケーションを考えるとき、企業競争と共謀は複雑なダイナミクスを伴う。
このような問題は複雑なシステムの問題としてモデル化することができ、伝統的に人体やエージェントベースのモデリング手法を含む実験を通じてアプローチされる。
我々は,gpt-4技術が支援するスマートエージェントが企業を代表し,相互に対話する,smart agent-based modeling(sabm)という革新的なフレームワークを提案する。
様々な条件下で企業価格競争と結束行動を研究するための制御実験を行った。
SABMは、人間の被験者による実験よりもコスト効率が高く、柔軟である。
スマートエージェントは意思決定のための広範な知識基盤を持ち、従来のABMエージェントを超越した人間のような戦略能力を示す。
さらに、スマートエージェントは人間の会話をシミュレートしてパーソナライズすることができ、コミュニケーションに関わる複雑な状況を研究するのに最適である。
その結果, コミュニケーションの欠如により, スマートエージェントは相変わらず暗黙の結束に到達し, 価格がベルトランド均衡価格よりも高く, モノポリーやカルテル価格よりも低い水準で収束することが示された。
通信が許可されると、スマートエージェントはカルテル価格に近い価格で高いレベルの共謀を達成する。
協調はコミュニケーションによってより速く形成され、価格収束はそれなしではよりスムーズである。
これらの結果から,企業間の信頼関係が向上し,高水準の勝敗状況の機会を探究し,価格戦争を引き起こす可能性を低減するため,頻繁な価格変動を促すことが示唆された。
また,行動の差異を分析するために,企業に対して異なるペルソナを割り当て,多様な市場構造の下でモデルの検証を行った。
この結果はSABMの有効性と堅牢性を示し,競争と共謀に関する興味深い洞察を与える。
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