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Mit Hilfe der agentenbasierten Modellierung (ABM) lassen sich komplexe Systeme wie Finanzmärkte, Gesellschaften, Infrastrukturnetze, Organisationen oder ähnliches detailliert darstellen und anschließend realitätsnah simulieren. Aufgrund der zentralen Fähigkeit der ABM, das Zusammenspiel einer Vielzahl heterogener Agenten miteinander sowie mit ihrer Umgebung recht einfach zu modellieren, können Phänomene auf der Makroebene durch Ereignisse auf der Mikroebene verständlich erklärt, zuverlässig prognostiziert oder auch in experimenteller Weise erkundet werden. Diese computergestützte Methode…mehr

Produktbeschreibung
Mit Hilfe der agentenbasierten Modellierung (ABM) lassen sich komplexe Systeme wie Finanzmärkte, Gesellschaften, Infrastrukturnetze, Organisationen oder ähnliches detailliert darstellen und anschließend realitätsnah simulieren. Aufgrund der zentralen Fähigkeit der ABM, das Zusammenspiel einer Vielzahl heterogener Agenten miteinander sowie mit ihrer Umgebung recht einfach zu modellieren, können Phänomene auf der Makroebene durch Ereignisse auf der Mikroebene verständlich erklärt, zuverlässig prognostiziert oder auch in experimenteller Weise erkundet werden. Diese computergestützte Methode bietet zahlreiche Vorteile, weshalb sie heutzutage bereits in vielen Anwendungsbereichen erfolgreich eingesetzt wird. So kann beispielsweise, abhängig von der gewählten Modellierungsumgebung bzw. der verwendeten Software, eine grundlegende Einarbeitung ohne größeren Zeitaufwand und vor allem auch ohne entsprechende Programmierkenntnisse autodidaktisch geschehen. Diese interdisziplinär angelegte Einführung ermöglicht einer breiten Zielgruppe einen Einblick in die Grundlagen der ABM.

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Autorenporträt
Dr. Silvio Andrae ist Risikoforscher und arbeitet in einem Verband der Kreditwirtschaft in Berlin. Sein Aufgabenschwerpunkt liegt in der Unternehmenssteuerung. Patrick Pobuda ist externer Doktorand am Centrum für Interdisziplinäre Wirtschaftsforschung der Universität Münster und wissenschaftlicher Mitarbeiter im Geschäftsbereich BMVg.