Dieses Buch beschäftigt sich mit wirtschaftlichen Innovations- und Diffusionsprozessen. Aus dem Blickwinkel der evolutorischen Ökonomik heraus wird der technische Fortschritt formal abgebildet. Aus einer kritischen Auseinandersetzung mit den Denkmustern der evolutorischen Ökonomik ergibt sich dabei die Notwendigkeit, Populationen als Grundlage von formalen Modellen zu wählen. Eine Diffusion ist dann als Durchsetzung einer Verhaltensänderung innerhalb einer Population darzustellen. Als eine geeignete Methode hierzu werden die genetischen Algorithmen beschrieben. Sie sind Grundlage für einige…mehr
Dieses Buch beschäftigt sich mit wirtschaftlichen Innovations- und Diffusionsprozessen. Aus dem Blickwinkel der evolutorischen Ökonomik heraus wird der technische Fortschritt formal abgebildet. Aus einer kritischen Auseinandersetzung mit den Denkmustern der evolutorischen Ökonomik ergibt sich dabei die Notwendigkeit, Populationen als Grundlage von formalen Modellen zu wählen. Eine Diffusion ist dann als Durchsetzung einer Verhaltensänderung innerhalb einer Population darzustellen. Als eine geeignete Methode hierzu werden die genetischen Algorithmen beschrieben. Sie sind Grundlage für einige Modellsimulationen in statischen und dynamischen Umwelten und auf verschiedenen Märkten.
1 Einführung.- 2 Innovations- und Diffusionsprozesse in der evolutorischen Ökonomik.- 2.1 Das Paradigma der evolutorischen Ökonomik als Antithese zur neoklassischen Orthodoxie.- 2.2 Denkmuster der evolutorischen Ökonomik.- 2.3 Innovation in der Ökonomie.- 2.4 Diffusion.- 2.5 Wirtschaftspolitische Aussagen.- 3 Modellbildung in der evolutorischen Ökonomik.- 3.1 Methodologische Implikationen.- 3.2 Realisierungen.- 3.3 Problematik von Analogien zur Biologie.- 4 Genetische Algorithmen.- 4.1 Naturanaloge Simulationsverfahren.- 4.2 Grundkonzept der genetischen Algorithmen.- 4.3 Einige Variationen.- 4.4 Anwendungen und Kritik.- 5 Simulation von Diffusionsprozessen.- 5.1 Statische Umwelt.- 5.2 Dynamische Umwelt.- 5.3 Modellkritik.- 6 Schlußbetrachtung.- A Benutzung des Programms siga.- A.1 Eingabedateien.- A.2 Modul in. c.- B Daten- und Programmstruktur von siga.- C Konfigurationen der Modelläufe.- C.1 Individuelle Lernprozesse im Angebotsmonopol.- C.2 Diffusion in einem Oligopolmarkt.- C.3 Frequenzabhängigkeiten.- C.4 Interaktion von Anbieter- und Nachfragerpopulationen.- C.5 Neuerungen.- Literatur.- Abbildungsverzeichnis.- Tabellenverzeichnis.
1 Einführung.- 2 Innovations- und Diffusionsprozesse in der evolutorischen Ökonomik.- 2.1 Das Paradigma der evolutorischen Ökonomik als Antithese zur neoklassischen Orthodoxie.- 2.2 Denkmuster der evolutorischen Ökonomik.- 2.3 Innovation in der Ökonomie.- 2.4 Diffusion.- 2.5 Wirtschaftspolitische Aussagen.- 3 Modellbildung in der evolutorischen Ökonomik.- 3.1 Methodologische Implikationen.- 3.2 Realisierungen.- 3.3 Problematik von Analogien zur Biologie.- 4 Genetische Algorithmen.- 4.1 Naturanaloge Simulationsverfahren.- 4.2 Grundkonzept der genetischen Algorithmen.- 4.3 Einige Variationen.- 4.4 Anwendungen und Kritik.- 5 Simulation von Diffusionsprozessen.- 5.1 Statische Umwelt.- 5.2 Dynamische Umwelt.- 5.3 Modellkritik.- 6 Schlußbetrachtung.- A Benutzung des Programms siga.- A.1 Eingabedateien.- A.2 Modul in. c.- B Daten- und Programmstruktur von siga.- C Konfigurationen der Modelläufe.- C.1 Individuelle Lernprozesse im Angebotsmonopol.- C.2 Diffusion in einem Oligopolmarkt.- C.3 Frequenzabhängigkeiten.- C.4 Interaktion von Anbieter- und Nachfragerpopulationen.- C.5 Neuerungen.- Literatur.- Abbildungsverzeichnis.- Tabellenverzeichnis.
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