AGENT-BASED MODELLING

Perché alcuni mercati generano forti disuguaglianze anche quando tutti gli individui partono dalle stesse condizioni? Perché piccole differenze tra famiglie o imprese possono produrre grandi differenze negli esiti macroeconomici? Come nascono crisi finanziarie, bolle speculative, fenomeni di segregazione urbana o ondate di innovazione tecnologica?

Molti di questi fenomeni emergono dall'interazione tra individui eterogenei e non possono essere compresi assumendo che tutti gli agenti siano identici o perfettamente razionali.

I modelli ad agenti (Agent-Based Models, ABM) offrono un approccio alternativo allo studio dei sistemi economici e sociali. Invece di partire da equazioni aggregate, gli ABM costruiscono economie artificiali composte da famiglie, imprese, banche, investitori e consumatori che interagiscono tra loro secondo regole semplici. Attraverso la simulazione computazionale è possibile osservare come comportamenti individuali e strutture di interazione generino fenomeni collettivi complessi.

Il corso introduce gli studenti ai fondamenti teorici e applicati dell'Agent-Based Modelling in economia e finanza. Attraverso lezioni, esercitazioni e un progetto di modellizzazione, gli studenti impareranno a progettare, implementare e analizzare simulazioni capaci di collegare il livello microeconomico agli esiti macroeconomici emergenti.

Particolare attenzione sarà dedicata allo studio di temi quali disuguaglianza economica, mercati finanziari, innovazione, diffusione tecnologica, comportamento collettivo, rischio sistemico e dinamiche macroeconomiche. Il corso mostrerà inoltre come gli ABM siano in grado di riprodurre importanti regolarità empiriche osservate nei dati reali, tra cui volatilità persistente, distribuzioni con code grasse e processi di concentrazione della ricchezza.

L'obiettivo è fornire agli studenti strumenti teorici, computazionali e quantitativi per comprendere e analizzare fenomeni economici caratterizzati da eterogeneità, interazione e complessità.

Al termine del corso lo studente sarà in grado di:

- comprendere quando un problema economico o finanziario richiede un approccio basato sull'interazione tra agenti eterogenei piuttosto che strumenti aggregati tradizionali;
- progettare e sviluppare semplici modelli ad agenti per studiare fenomeni economici, finanziari e sociali;
- utilizzare strumenti di simulazione computazionale per analizzare il legame tra comportamenti individuali ed esiti aggregati;
- comprendere il ruolo delle reti di interazione nella diffusione di informazione, innovazione, comportamenti e shock economici;
- interpretare fenomeni emergenti quali disuguaglianza, instabilità finanziaria, coordinamento, segregazione e cambiamento tecnologico;
- valutare criticamente vantaggi e limiti dei modelli ad agenti rispetto agli approcci economici tradizionali.

Nozioni di matematica, analisi e algebra lineare (fornite, ad esempio, da corsi di livello universitario o post-universitario). Conoscenza di Matlab e/o di linguaggi di programmazione sono utili ma non necessarie.

Il corso combina teoria economica, simulazione computazionale e sviluppo di modelli attraverso un approccio "learning by doing".

Tra le domande che guideranno il corso:

- Perché individui tolleranti possono generare città fortemente segregate? (Modello di Schelling)
- Come emergono coordinamento, imitazione e comportamenti collettivi? (El Farol Bar Problem e modelli di scelta sociale)
- I mercati finanziari sono sempre efficienti? Da dove nascono bolle speculative e volatilità persistente? (Santa Fe Artificial Stock Market)
- I mercati possono generare disuguaglianze anche quando tutti gli individui partono dalle stesse condizioni? (Modelli econofisici di distribuzione della ricchezza)
- L'eterogeneità di famiglie e imprese modifica gli esiti macroeconomici aggregati? (Modelli macroeconomici ad agenti)
- In che modo reti sociali e reti economiche influenzano la diffusione dell'innovazione, delle crisi e dell'informazione?

Parallelamente, gli studenti impareranno a costruire modelli ad agenti utilizzando NetLogo. Verranno introdotti i fondamenti della programmazione ABM e le principali strutture di interazione tra agenti, incluse reti sociali, reti economiche e meccanismi di coordinamento decentralizzato.

Il corso culminerà nello sviluppo di un progetto originale in cui gli studenti estenderanno o costruiranno un modello per analizzare una domanda economica o finanziaria di loro interesse.

Articoli originali, dispense, appunti.

La verifica dell’apprendimento può avvenire attraverso due percorsi alternativi.

- Percorso A: prova scritta della durata di 60 minuti sugli argomenti teorici e applicati trattati durante il corso, seguita da una discussione orale (circa 15 minuti) finalizzata ad approfondire la comprensione dei modelli, delle loro ipotesi, dei meccanismi di funzionamento e delle implicazioni economiche.

- Percorso B: sviluppo di un’estensione originale di uno dei modelli presentati durante il corso, accompagnata da una prova scritta più breve (circa 30 minuti) sui concetti fondamentali dell’insegnamento e da una discussione orale (circa 15 minuti) focalizzata principalmente sul progetto realizzato. Gli studenti che scelgono questo percorso devono consegnare una breve relazione e il codice sorgente almeno cinque giorni prima della data d’esame.

La scelta del percorso deve essere comunicata al docente almeno due settimane prima dell’appello.

scritto e orale

Il/la docente ha il dovere di vigilare affinché siano rispettate le regole di autenticità e originalità delle prove d'esame. Di conseguenza, nei casi in cui vi sia il sospetto di un comportamento irregolare, l'esame può prevedere un ulteriore approfondimento, contestuale alla prova d'esame, che potrà essere realizzato anche in modalità differente rispetto alle modalità sopra riportate.

18–23: conoscenza sufficiente dei concetti fondamentali del corso e capacità di descrivere i principali modelli studiati, pur con limitata autonomia critica e capacità di approfondimento.

24–27: buona comprensione dei modelli e dei concetti teorici, capacità di interpretarne risultati, limiti e implicazioni economiche, con adeguata autonomia nell’argomentazione.

28–30: ottima padronanza degli argomenti del corso, capacità di collegare modelli diversi, discutere criticamente la letteratura e analizzare fenomeni complessi attraverso gli strumenti dell’Agent-Based Modelling.

30 e lode: riservato agli studenti che scelgono il Percorso B e dimostrano un livello eccellente di autonomia, originalità e rigore nell’elaborazione del progetto, unito a una discussione particolarmente approfondita e matura degli aspetti teorici e metodologici.

Lezioni frontali, tutorial di sviluppo di modelli (le modalità dipenderanno dal numero di studenti).
La partecipazione attiva è fondamentale per raggiungere completamente gli obbiettivi di apprendimento.

Questo insegnamento tratta argomenti connessi alla macroarea "Povertà e disuguaglianze" e concorre alla realizzazione dei relativi obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile