Експериментальна економіка та машинне навчання для прогнозування динаміки емерджентної економіки: матеріали вибраних робіт 8-ї Міжнародної конференції з моніторингу, моделювання та управління емерджентною економікою (M3E2 2019)

This volume represents the proceedings of the selected papers of the 8th International Conference on Monitoring, Modeling & Management of Emergent Economy (M3E2 2019), held in Odessa, Ukraine, on May 22-24, 2019. It comprises 38 papers dedicated to the experimental economics and machine learning that were carefully peer-reviewed and selected from 71 submissions.Цей том представляє вибрані матеріали 8-ої Міжнародної конференції "Моніторинг, моделювання та менеджмент емерджентної економіки" (M3E2 2019), що відбулася в Одесі, Україна, 22-24 травня 2019 року. Він містить 38 робіт, присвячених експериментальній економіці та машинному навчанню, які були ретельно прорецензовані та відібрані з 71 подання

8 Міжнародна конференція "Моніторинг, моделювання та менеджмент емерджентної економіки" (M3E2 2019)

Матеріали конференції.Proceedings

Multi-Agent Systems

A multi-agent system (MAS) is a system composed of multiple interacting intelligent agents. Multi-agent systems can be used to solve problems which are difficult or impossible for an individual agent or monolithic system to solve. Agent systems are open and extensible systems that allow for the deployment of autonomous and proactive software components. Multi-agent systems have been brought up and used in several application domains

Planning the market introduction of new products

In einem zunehmend dynamischen Wettbewerbsumfeld bildet die Fähigkeit zur erfolgreichen Vermarktung von neuen Produkten eine entscheidende Grundlage für den langfristigen Erfolg von Unternehmen. Quantitative Modelle der Verbreitung (Diffusion) von Innovationen in einem sozialen System sind daher sowohl für Wirtschaftswissenschaftler als auch für Manager, die Unterstützung bei der Entwicklung von Markteinführungsstrategien benötigen, von besonderem Interesse. Erste Modelle zur mathematischen Beschreibung von Diffusionsverläufen wurden bereits in den 1960er-Jahren entwickelt. Ziel dieser Modelle ist die empirische Generalisierung von typischen Diffusionsmustern auf aggregierter (d.h. Markt-) Ebene, um den wahrscheinlichen Verlauf der Adoption durch Konsumenten mittels Extrapolation aus frühen Verkaufszahlen abzuschätzen. Für zuverlässige Schätzungen benötigen diese Modelle allerdings Daten über den Großteil des Produktlebenszykluses. Überdies berücksichtigen aggregierte Modelle weder die Heterogenität von Konsumenten noch die Struktur ihrer sozialen Interaktionen. Schließlich eignen sich diese Modelle nur bedingt zur Erprobung des Einflusses von Marketing-Entscheidungsvariablen auf den Diffusionsverlauf. Das Hauptziel dieser Dissertation ist die Entwicklung eines Diffusionsmodells das Entscheidungsträger bei der Planung einer Markteinführungsstrategie für neue Produkte unterstützen kann. Zu diesem Zweck wird agentenbasierte Modellierung und Simulation, eine Methode die in den letzten Jahren in den Sozialwissenschaften zunehmende Verbreitung gefunden hat, eingesetzt. Diese Methode begreift die Diffusion von Innovationen als komplexes emergentes Phänomen, das durch soziale Interaktionen und individuelle Adoptionsentscheidungen von heterogenen Individuen zustande kommt. Ein solcher Bottom-Up-Ansatz ermöglicht es, die prinzipbedingten Einschränkungen von aggregierten Ansätzen zu überwinden und eröffnet damit neue Forschungsmöglichkeiten. Insbesondere können Aspekte wie Adoptionsentscheidungsfaktoren auf Mikroebene, beschränkte Rationalität, unvollständige Information sowie die Heterogenität von Konsumenten hinsichtlich ihrer Präferenzen, ihres Verhaltens und ihrer Verbindungen im sozialen Netzwerk berücksichtigt werden. Die Dissertation zeigt eine Forschungslücke zwischen abstrakten theoretischen Modellen einerseits und angewandten Modellen für bestimmte, sehr spezifische Einsatzbereiche andererseits auf und zielt darauf ab zur Schließung dieser Lücke beizutragen. Der agentenbasierte Ansatz bietet ausgezeichnete Möglichkeiten zur Entwicklung eines generischen und vielseitig einsetzbaren Modells das es erlaubt, aktuelle Forschungsinteressen wie etwa die Diffusion von Innovationen in einem kompetitivem Wettbewerbsumfeld, die räumliche Diffusion von Innovationen oder die Analyse auf Produktebene anstatt auf Branchenebene zu verfolgen. Insbesondere trägt die Dissertation durch (i) die Modellierung aller Stufen des Adoptionsentscheidungsprozesses, (ii) die Erfassung des gesamten Marktes anstatt der Beschränkung auf Erstadoptoren, (iii) die Modellierung der Diffusion einer Innovation in einem Markt mit mehreren Mitbewerbern, (iv) die Erweiterung der zeitlichen Betrachtung von Diffusionsprozessen durch eine räumliche Dimension, (v) die Modellierung eines räumlich definierten sozialen Netzwerkes und (vi) die Einbeziehung von Konsumentenpräferenzen hinsichtlich mehrerer Produktattribute zur Diffusionsforschung bei. Die Eignung des Modells zur Entscheidungsunterstützung in realen Problemstellungen wird anhand eines Anwendungsfalls zur Diffusion eines Biokraftstoffs der zweiten Generation auf dem österreichischen Markt illustriert. Anhand von Simulationsszenarien wird demonstriert, wie das Modell die Planung der Markteinführung einer solchen Innovation unterstützen kann. Ergebnisse zeigen, dass ein wettbewerbsfähiger Preis, wie erwartet, ein wichtiger Adoptionstreiber ist. Zudem weisen die Ergebnisse aber auch darauf hin, dass ein gewisses Marktpotential auch bei einem Preis oberhalb des Niveaus von konventionellen Kraftstoffen besteht. Die Simulation erlaubt potentiellen Investoren die Erprobung unterschiedlicher Strategien zur Auswahl von Vertriebsstellen unter Berücksichtigung von beschränkter Produktionskapazität, lokaler Verfügbarkeit von Rohstoffen und der geographischen Verteilung von Konsumenten. Außerdem ermöglicht es die Simulation, Preisstrategien unter unterschiedlichen Annahmen hinsichtlich zukünftiger Entwicklungen auf dem Rohölmarkt zu testen. Der Anwendungsfall zeigt damit, dass das entwickelte agentenbasierte Diffusionsmodell Entscheidungsträgern wertvolle Unterstützung bei der Entwicklung von Markteinführungsstrategien in einem kompetitiven Marktumfeld bietet.In today’s competitive business environment, firms’ ability to create and maintain competitive advantage and secure long-term survival are critically dependent upon their ability to successful market innovations. Quantitative models of innovation diffusion have therefore attracted strong interest both from management scholars and from practitioners responsible for new product marketing decisions. Pioneering efforts to describe the diffusion of innovations mathematically were made during the 1960s. The aim of these models is to provide empirical generalizations of prototypical diffusion patterns at the aggregate (i.e., market) level in order to estimate the likely diffusion of a new product through extrapolation from early sales; to this end, they typically require considerable amounts of data covering most of the product’s lifespan. Aggregate models cannot account for heterogeneity and social structure and are limited in their potential to evaluate likely effects of decision variables on the diffusion process. The main objective of this thesis is to introduce a diffusion model that can support decision-makers in the process of planning the market introduction of new products. To this end, agent-based modeling and simulation, a methodological innovation that has increasingly been adopted in the social sciences in recent years, is applied to overcome inherent limitations of phenomenological aggregate-level approaches. This bottom-up approach conceives the diffusion of innovations as a complex social phenomenon that emerges from the aggregated individual behavior and the interactions between individuals. It opens up new research opportunities because it can easily incorporate micro-level drivers of adoption, bounded rationality, and imperfect information as well as individuals’ heterogeneity in terms of attributes, preferences, behavior, and linkages in the social network. This thesis identifies and aims at a research gap between purely abstract models of innovation diffusion aimed at general theoretical insights on the one hand, and highly specialized models tailored to a particular practical application on the other hand. The agent-based approach offers excellent opportunities to develop a generic and versatile model that can be applied to a wide range of specific problems. Furthermore, it allows us to pursue cutting-edge research interests including spatial diffusion, diffusion in a competitive context, product-level rather than industry- level analysis, and managerial diagnostics. In particular, the thesis contributes by (i) modeling all stages of the innovation-decision process, (ii) modeling sales rather than exclusively focusing on initial adoption, (iii) modeling the competitive diffusion of multiple products, (iv) complementing the temporal focus with the spatial dimension, (v) incorporating a spatially explicit social network model, and (vi) incorporating multi-attribute consumer decision-making. The capability of the model to tackle real world problems is illustrated by means of a particularly interesting, empirically grounded application study on the diffusion of a second generation biofuel at the Austrian market. Various simulation scenarios demonstrate how the model can be used to plan the market introduction of this innovation. Findings suggest that while a competitive price is unsurprisingly an important driver for adoption, there is a limited market potential for a high quality second generation biofuel at a higher price level than that of conventional fuels. The simulation enables potential investors to assess the effectiveness of various approaches towards selecting gas stations for distribution while accounting for limited production capacity, availability of rich sources of biomass, and the geographic concentration of consumers. It also allows a decision-maker to evaluate the effectiveness of pricing strategies under varying assumptions about future energy market developments. The sample application illustrates how the agent-based model introduced in this thesis can provide managers with valuable decision support in the process of developing product launch strategies in a competitive setting

Supply Chain

Traditionally supply chain management has meant factories, assembly lines, warehouses, transportation vehicles, and time sheets. Modern supply chain management is a highly complex, multidimensional problem set with virtually endless number of variables for optimization. An Internet enabled supply chain may have just-in-time delivery, precise inventory visibility, and up-to-the-minute distribution-tracking capabilities. Technology advances have enabled supply chains to become strategic weapons that can help avoid disasters, lower costs, and make money. From internal enterprise processes to external business transactions with suppliers, transporters, channels and end-users marks the wide range of challenges researchers have to handle. The aim of this book is at revealing and illustrating this diversity in terms of scientific and theoretical fundamentals, prevailing concepts as well as current practical applications