JMAB 2.0: A Critical Update for the Macroeconomic Agent-based Model JMAB
本文指出了具有影响力的 JMAB 宏观经济基于智能体模型中存在的关键缺陷，提出了针对误设定和收敛问题的具体修正方案，并引入了更新后的 JMAB 2.0 版本，该版本能够产生更具合理性且更稳定的输出，以用于稳健的政策分析。
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长期以来，经济学家一直难以构建能够预测经济在出现问题时如何表现的模型。几十年来，标准工具就像是平静海洋的地图，假设市场总能找到平衡，且人们的行为总是完全理性的。但当2008年金融危机来袭时，这些地图未能显示出风暴。作为回应，一种新的方法应运而生，它不再将经济视为一台单一、平滑的机器，而是将其视为一群繁忙的个人和公司，每个人都根据有限的信息做出自己的决策。这种被称为“基于主体建模”（agent-based modeling）的方法，通过模拟这些个体选择如何相互作用，从而创造出繁荣与萧条的大局图景。构建此类模型最著名的尝试之一是一个名为 JMAB 的计算机程序，它旨在成为一个灵活的工具，用于测试银行规则并理解信贷如何在社会中流动。它的初衷是作为一个可靠的基准，即其他研究人员可以衡量自身工作的标准。
然而，对这一流行程序的深入观察揭示了其内部齿轮正在相互摩擦。罗斯托克大学的经济学家西蒙·赫斯（Simon Hess）发现，虽然原始模型能够产生一些看起来真实的模式，但在本质上存在缺陷，导致其长期预测变得不可靠。该模型本意是作为测试政策的稳定实验室，但实际上却容易崩溃或陷入不切实际的行为。例如，模型中模拟的公司预测未来销售额的方式与其设定价格的方式不兼容，导致它们的利润率不断失控地上升，直到模拟崩溃。同样，管理银行决定向谁贷款的规则忽略了资金的实际成本，导致做出了任何真实银行都不会做出的信贷决策。这些错误意味着，该模型生成的并非经济事实，而仅仅是其自身破碎代码产生的伪影。
为了修复这个问题，赫斯不仅是修补漏洞，更是重建了引擎，创建了一个更新版本，称为 JMAB 2.0。核心问题在于模拟主体如何从过去中学习。在原始模型中，公司使用一种简单的平均法来预测未来的销售额，但这种方法在销售额波动较大时会失效，导致公司始终低估自身的成功并过高地提高价格。在新版本中，公司使用一种更智能的、基于规则的方法，能够实时纠正错误，使它们的预期与现实保持一致。模型还彻底改革了企业投资新设备的方式。原有的反馈机制会导致投资在零与无穷大之间剧烈摆动，而新系统则采用了一种稳健的、循序渐进的调整方式，使经济随时间推移保持稳定。
银行业经历了最重大的变革，因为原有的贷款规则与现实严重脱节。在旧模型中，即使银行赚取的利息低于其借款成本，也会批准贷款，这种情况会让任何真实的金融机构破产。新模型强制要求银行在批准贷款前计算资金的真实成本，确保它们只在财务合理的情况下进行放贷。它还引入了一个银行间可以互相拆借闲置资金的市场，这一特性有助于它们更高效地管理流动性，并防止存款利率出现异常波动。此外，模型处理公司或银行倒闭的方式也得到了修正，以确保当一个实体倒闭时，其资产能得到公平分配，债务得以清偿，而不是陷入破产的死循环。
当运行更新后的模型时，结果显著不同。困扰原始版本的混乱波动消失了，取而代之的是一种更稳定、更合理的经济节奏。银行业不再出现不合理的信贷缺口或异常的利率。相反，模型产生了一个可以长期维持的稳态，使其成为一个更加值得信赖的政策制定工具。这项研究表明，对于这些复杂的计算机模拟而言，每一个内部机制都必须与其他机制在逻辑上保持一致。通过修正主体形成预期的方式以及银行管理风险的方式中的误设，新版本为理解金融监管在现实世界中可能如何运作提供了坚实的基础，免受原始代码扭曲的影响。
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