Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hướng tới Kỹ thuật Phân tích Phản hồi trong Nghiên cứu Kinh tế: Tổng quan về Công cụ và Phương pháp
Tóm tắt
Áp dụng phương pháp kỹ thuật phản hồi (RE) để phân tích một hệ thống kinh tế phức tạp nhằm suy luận cách thức hoạt động của cơ chế bên trong nó. Những yếu tố chính ảnh hưởng đến độ khó của phương pháp RE bao gồm số lượng các thành phần biến đổi trong hệ thống và, quan trọng hơn, sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các thành phần và động lực phi tuyến. Tất cả những khía cạnh này đặc trưng cho các hệ thống kinh tế phức tạp mà trong đó các tác nhân kinh tế đưa ra những lựa chọn. Các hệ thống kinh tế phức tạp được áp dụng trong khoa học RE, và chúng có thể được sử dụng để hiểu, dự đoán và mô hình hóa động lực của các hệ thống phức tạp, nhằm xác định và kiểm soát môi trường kinh tế. Với phương pháp RE, dữ liệu kinh tế có thể được sử dụng để khám phá các hoạt động bên trong của hệ thống kinh tế phức tạp, cung cấp thông tin về động lực phi tuyến mà nó đang diễn ra. Ý tưởng của bài báo này nảy sinh từ mục tiêu làm sâu sắc hơn sự hiểu biết về phương pháp này và làm nổi bật tiềm năng thực hiện các công cụ và phương pháp dựa trên nó để xử lý các hệ thống kinh tế phức tạp. Một cái nhìn tổng quan về tài liệu liên quan đến RE được trình bày, tập trung vào định nghĩa và tình trạng hiện tại của nghiên cứu, sau đó chúng tôi xem xét hai công cụ tiềm năng có thể chuyển giao các vấn đề phương pháp của RE bằng cách minh chứng lợi thế và bất lợi cho phân tích kinh tế: phân tích định kỳ và mô hình dựa trên tác nhân (ABM).
Từ khóa
#Kỹ thuật phản hồi #hệ thống kinh tế phức tạp #phân tích định kỳ #mô hình dựa trên tác nhânTài liệu tham khảo
Arthur, W. B., Durlauf, S. N., & Lane D. (1997). The economy as an evolving complex System II, Proceedings Volume XXVII – Santa Fe Institute; Perseus Book Publishing, Reading, Massachusetts.
Axtell, R. (2000). Why agents? On the varied motivations for agent computing in social sciences - Center on Social and Economic Dynamics Working Paper No. 17 November, web: http://www.brook.edu/es/dynamics.
Barzel, B., Liu, Y. Y., & Barabási, A. L. (2016). Constructing minimal models for complex system dynamics. Nature Communications, 6, 1–8. https://doi.org/10.1038/ncomms8186
Benso, A., Di Carlo, S., Politano, G., Savino, A., & Bucci, E. (2014). Alice in “Bio-Land”: Engineering challenges in the world of life sciences, in IT Professional, vol. 16, no. 4, pp. 38–47, July-Aug.
Borgonovo, E., & Smith, C. L. (2011). A study of interactions in the risk assessment of complex engineering systems: An application to space PSA. Operations Research, 59(6).
Buraschi, A., Trojani, F., & Vedolin, A. (2013). Economic uncertainty, disagreement, and credit markets. Management Science, 60(5).
Cai, M., & Cao, H. (2012). Bifurcations of periodic orbits in Duffing equation with periodic damping and external excitations. Nonlinear Dynamics, 70(1), 453–462.
Davis, K. H., & Alken, P. H. (2000). Data reverse engineering: A historical survey. Proceedings Seventh Working Conference on Reverse Engineering, Brisbane, Queensland, Australia, 2000, 70–78.
Dautenhahn, K. (2000). Reverse engineering of societies -A biological perspective, in Edmonds, B. and Dautenhahn, K. Proceedings of the AISB'00 Symposium on Starting from Society - The Application of Social Analogies to Computational Systems.
Eldad, E. (2005). Reversing: secrets of reverse engineering. John Wiley & Sons. ISBN 978–0–7645–7481–8.
Fishwick, P. A. (1995). Simulation model design and execution: Building digital worlds. Englewood Cliffs.
Gharajedaghi, J. (2011). Systems thinking: managing chaos and complexity: A platform for designing business architecture. Elsevier.
Gilbert, N., & Troitzsch, K. (2005). Simulation for the social scientist. Open University Press.
Gilmore, C. G. (1993). A new test for chaos. Journal of Economic Behaviour Organisations, 22, 209–237.
Grassberger, P., & Procaccia, I. (1983a). Characterization of strange attractors. Physics Review Letters A, 50, 346–349.
Grassberger, P., & Procaccia, I. (1983b). Measuring the strangeness of strange attractors. Physica D: Nonlinear Phenomena, 9, 189–208.
Hadzikadic, M., Avdakovic, S. (Eds) (2017). Advanced technologies, systems, and applications, lecture notes, networks and systems 3. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-47295-9_1
Haxholdt, C., Larsen, E. R., & van Ackere A. (2003). Mode locking and chaos in a deterministic queueing model with feedback. Management Science, 48(8). http://www.scholarpedia.org/article/Chaotic_itinerancy
Hołyst, J. A., Kacperski, K., & Schweitzer, F. (2000). Phase transitions in social impact models of opinion formation. Physica A, 285, 199–210.
Ikeda, K., Otsuka, K., & Matsumoto, K. (1989). Maxwell-Bloch turbulence. Progress of Theoretical Physics Supplement, 99, 295–324.
Itoh, M., & Kimoto, M. (1997). Chaotic itinerancy with preferred transition routes appearing in an atmospheric model. Physica D: Nonlinear Phenomena, 109, 274–292.
Iwanski, J. S., & Bradley, E. (1998). Recurrence plots of experimental data: To embed or not to embed?, Chaos, 8, 861–871. http://www.cs.colorado.edu/users/lizb/papers/iwanski-chaos98.pdf
Jennings, N.R., & Wooldridge, M. (2000). Agent-Oriented Software Engineering. Artificial Intelligence, 117, 277–296.
Junges, R., Klügl, F. (2012). How to design agent-based simulation models using agent learning Proceedings. Winter Simulation Conference 1–10. https://ieeexplore.ieee.org/document/6465017
Kaneko, K., & Tsuda, I. (1994). Constructive complexity and artificial reality: An introduction. Physica D, 75, 1–10.
Kirby, M. W. (2007). Paradigm change in operations research: Thirty years of debate. Operations Research, 55(1).
Kozma, R. (2001). Fragmented attractor boundaries in the KIII model of sensory information processing -- A potential evidence Cantor encoding in cognitive processes. Behavioral and Brain Sciences, 24(5), October, pp. 820–821.
Klügl, F., & Bazzan, A. (2012). Agent-based modeling and simulation. AI Magazine., 33, 29–40. https://doi.org/10.1609/aimag.v33i3.2425
Mihm, J., Loch C., & Huchzermeier, A. (2003). Problem–solving oscillations in complex engineering projects. Management Science, 49(6).
Milnor, J. (1985). On the concept of attractor. Communications in Mathematical Physics, 99, 177–195.
Mindlin, G. B., Hou, X. J., Solari, H. G., Gilmore, R., & Tufillaro, N. B. (1990). Classification of strange attractors by integers. Physical Review Letters, 64, 2350–2353.
Mindlin, G. B., & Gilmore, R. (1992). Topological analysis and synthesis on chaotic time series. Physica D: Nonlinear Phenomena, 58, 229–242.
Ott E., Grebogi C., & Yorke J.A. (1990). Controlling chaos. Physical Review Letters, 64(11), 1196–1199 (1990).
Sayama, H. (2015). Introduction to the modeling and analysis of complex systems. Open SUNY Textbooks.
Senge, P. (1990). The fifth discipline. Doubleday.
Stacey, R. (1992). Managing the unknowable. Jossey-Bass.
Tranouez, P., Prevost, G., Bertelle, C., & Olivier, D. (2005). Simulation of a compartmental multiscale model of predator-prey interactions. Applications and Algorithms.
Trulla, L. L., Giuliani, A., Zbilut, J. P., & Webber Jr, C. L. (1996). Recurrence quantification analysis of the logistic equation with transients. Physics Letters A, 223(4), 255–260.
Tsuda, I. (2001). Towards an interpretation of dynamic neural activity in terms of chaotic dynamical systems. Behavioral and Brain Sciences, 24(5), 575–628.
Tsuda, I. (2013). Chaotic itinerancy, Scholarpedia, 8(1), 4459.
Wanga, W. X., Laic, Y. C., & Grebogie, C. (2016). Data based identification and prediction of nonlinear and complex dynamical systems. Physics Reports, 644, 1–76.
Van Dyke Parunak H., Savit R., & Riolo, R.L. (1998). Agent-based modeling vs. equation-based modeling: A case study and users’ guide. In: Sichman J.S., Conte R., Gilbert N. (eds) Multi-agent systems and agent-based simulation. MABS 1998. Lecture Notes in Computer Science, vol 1534. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/10692956_2
Villaverde, A. F., & Banga, J. R. (2014). Reverse engineering and identification in systems biology: strategies, perspectives and challenges. Journal of the Royal Society, Interface, 11, 20130505.
Zbilut, J. P., Giuliani, A., & Webber Jr, C. L. (2000). Recurrence quantification analysis as an empirical test to distinguish relatively short deterministic versus random number series. Physics Letters A, 267, 174–178.