代理人基模型的其中一個挑戰是需要在複雜的模擬結果中尋找可能有用的線索。
有別於古典的數理模型,古典模型會仔細的定義和規範模型的複雜度,一般而言 是簡化成數理邏輯可行的程度,再加以推導並得出模型的結論。 在古典的精緻設
要標準化偏好的滿足程度,使不同設定的偏好型態可以做比較。
7此即所謂的紅心皇后效果 (red queen effect)。 在愛麗絲夢遊仙境中的紅心皇后告訴愛麗 絲,如果你想要待在原地,那你必須愈跑愈快。 此常被學者用來比喻共演化下, 生物為了維持生 存,而不得不的演化競賽。 現實生活上一個生動的例子如軍備競賽。
計下, 有可能出現無解的情形, 透過各種機率分配的假設下, 藉由機率模型的幫 助,仍可以得到完美的答案。 然而,當利用許多假設前提推論可能的結果以解釋 所觀察到的現象,是否表示真的可以畫上完美的句點。 所有的前提都只是其中一 種可能性,我們沒有理由認為這些假設在真實環境中都成立。Judd (2006)描述 代理人基模型能彌補古典模型的不足, 更多的可能性可以在模型中測試。 然而, 這樣的做法遭遇變數維度組合爆炸的問題, 這包括模型本身所考慮的變數項目, 變數之間的組合可能性。 在變數項目方面,之前的章節是以定義我們的研究範圍 來決定有哪些變數需要考慮。 而變數的組合, 可以從研究者所關心的議題切入, 做出適當的設計。
針對獨佔者的模擬, 有許多的好處。 第一, 可以得到生產者各項策略進入市 場後最直接的效果; 第二, 不同策略的競爭力在此單純的設定下可以看出端倪, 經由觀察消費者的滿足程度, 可預測消費者選擇的結果; 第三, 總體表現的結果 方便分析, 一家生產者的資訊就足以代表總體經濟。 但是, 若換個角度思考, 獨 佔為一個高度控制的環境。 因此, 同樣也存在一些缺點。 第一, 潛在的競爭效果 無法觀察, 不同的策略競爭可能會有意想不到的效果; 第二, 真實環境能觀察到 的獨佔產業十分有限,隨著制度開放與資訊流通速度加快,消費者選擇愈來愈多 樣化, 獨佔模型適用的限制將日趨明顯。 第三, 獨佔所產生的無效率, 可能會對 總體的效果造成扭曲。 基於這些考量, 我們的模型可以更有彈性的增加生產者 人數, 可以設定不同參數的生產者, 以接近真實環境的條件。 之後, 我們考慮兩 家寡佔生產者的模型,來檢視各種策略的競爭效果。
表7.4: 寡佔基本模型參數表(低搜尋強度)
參數名稱 型態 (變數) 資料範圍 設定值 生產者人數 整數 (np) [1,∞) 2
搜尋強度 實數 (rs) [0, 1] 50%
註:其餘參數同表7.1。
7.2.1 模擬樣本數
表 7.4 設定目的為兩家生產者, 搜尋強度 50% 表示消費者只會選擇一家生產 者進行拜訪。8 然後,以拜訪後的成交情形來更新下一次拜訪各家生產者的機率。
82× 0.5 = 1。
0 Avg. ROI Tot. Capital Avg. Sales Avg. Profit Avg. RIL
Sample Size
圖 7.6: 兩母體平均數差異檢定 p 值與樣本數
表 7.5: 生產者獲利表現
生產者型態 平均報酬率 平均銷售額 平均利潤 期末總資本額 存貨折損率 生產者 (1) 63.63% 31,529 12,182 63,373, 110 18.20%
(0.98%) (1,778) (742) (3,709, 895) (0.51%) 生產者 (2) 63.54% 30,942∗ 11,950∗ 62,213, 960∗ 18.25%
(1.04%) (2,190) (926) (4,628, 069) (0.74%) p-value 0.3155 0.0723 0.0851 0.0852 0.3270
註: 以上包括 50 個獨立模擬。 括號內的數值為標準差。 p-value 為 t 檢定的結果, 虛無假設,
產者表現無異。 暗示模擬樣本數已經足夠消除兩生產者獲利表現上的運氣成分。
模擬樣本數的討論到此告一段落, 接下來進入各種寡佔情境模擬的主題。