一昨日のエントリの注記で、Backhouse＝Laidlerが描写するストックホルム学派の手法とエージェント・ベース・モデル（ABM）の類似性を指摘したが、こちらのRajiv Sethiのブログエントリを読むとその感を強くする。
What you cannot have in an ABM is the assumption that, from the outset, individual plans are mutually consistent. That is, you cannot simply assume that the economy is tracing out an equilibrium path. The agent-based approach is at heart a model of disequilibrium dynamics, in which the mutual consistency of plans, if it arises at all, has to do so endogenously through a clearly specified adjustment process. This is the key difference between the ABM and DSGE approaches, and it's right there in the acronym of the latter.
A typical (though not universal) feature of agent-based models is an evolutionary process, that allows successful strategies to proliferate over time at the expense of less successful ones. Since success itself is frequency dependent---the payoffs to a strategy depend on the prevailing distribution of strategies in the population---we have strong feedback between behavior and environment. Returning to the example of trading, an arbitrage-based strategy may be highly profitable when rare but much less so when prevalent. This rich feedback between environment and behavior, with the distribution of strategies determining the environment faced by each, and the payoffs to each strategy determining changes in their composition, is a fundamental feature of agent-based models.
（拙訳）
ABMに求め得ないのは、個人の計画が最初からお互いに整合的である、という前提である。即ち、経済は均衡経路を辿っている、と単純に前提することはできない。エージェント・ベースのアプローチの本質は不均衡動学であり、計画同士の整合性が達成されたとしても、それは明示的に指定された調整過程によって内生的に達成されねばならない。これがABMとDSGEのアプローチの重要な違いであり、そのことは後者の頭字語にまさに現れている。
エージェントベースモデルの（普遍的ではないが）代表的な特徴は、進化過程である。その過程を通じて、成功した戦略は時間とともに増殖し、それほど成功しなかった戦略を置き換えていく。成功そのものも頻度に左右される――ある戦略のペイオフは、エージェントたちの中で主流となっている戦略の分布に左右される――ため、行動と環境の間には強いフィードバックが生じる。再び取引の例を出すならば、裁定に基づく戦略は数が少ない時は高い利益を上げるが、主流になってしまうと利益率は落ちる。こうした環境と行動との間の強いフィードバックは、各人の直面する環境が戦略の分布によって決定され、各戦略の構成比率の変化がペイオフによって決定されることと相俟って、エージェントベースモデルの基本的な特徴となっている。
I have argued previously that they are enormously promising, but face one major methodological obstacle that needs to be overcome. This is the problem of quality control: unlike papers in empirical fields (where causal identification is paramount) or in theory (where robustness is key) there is no set of criteria, widely agreed upon, that can allow a referee to determine whether a given set of simulation results provides a deep and generalizable insight into the workings of the economy.
（拙訳）
エージェントベースモデルには大いなる可能性があるが、克服すべき一つの大きな手法上の障害が存在する、と以前論じた。それは質の管理という問題である。（因果関係の特定が重要な）実証分野や（頑健性が重要な）理論分野の論文と違い、一連のシミュレーション結果が経済の働きについて一般化可能な深い洞察を提供しているかどうかをレフェリーが判断できるような広く合意された基準集合が存在しないのだ。
このエントリは、Chris HouseのABMに関するエントリは誤解が多いとしてそれを正すために書かれたものだが、HouseはこのSethiのエントリ（および、それと同様の批判を展開したLeigh Tesfatsionのブログコメント）に反応して、さらに続きのエントリを書いている。両者の議論のポイントをまとめると概ね以下のようになる。
- 合理性の取り込み
- ABMに合理性が取り込まれていないようにHouseは書いているが、取り込むことはできる、とSethiとTesfatsionが批判。それに対しHouseは、合理性を取り込むことができても、合理性は必須ではない、そこはやはり標準的な経済モデルとの大きな違い、と反論。
- Houseはまた、合理的な決定ルール下のABMは基本的にDSGEモデルになるのではないか、と指摘*1。
- 計画同士の整合性
- ABMには計画同士の整合性は無いという点をSethiとTesfatsionが強調したのに対し、Houseは、DSGEでは確かに市場を通じて各人の計画の整合性が確保されるが、サーチモデルのようにそうでないモデルもある、と指摘。
- ちなみにSethiもABM以外に計画同士の整合性が無いモデルがあることを認識しており、その例としてEvans＝Honkapohjaの学習モデルを挙げている。ただSethiは、その学習モデルにおける不整合の程度は追跡可能性や解析解の求解や結果の収束性のために制限されており、ABMとは比較にならない、と切り捨てている。
- 不均衡動学
- ABMは不均衡を扱うという点をSethiとTesfatsionが強調したのに対し、Houseは、経済学における均衡も静的なものではないので、それは内容というより用語の問題では、と軽くあしらっている。
