相互学習エージェントシミュレーションによるシグナリング現象の分析

抄録

本研究では買い手と売り手の間に情報の非対称性が存在する市場における売り手のシグナリング行動をエージェントベースモデルで表現し、動的に変化する市場状況における市場戦略の有効性を検証する。本研究では、売り手と買い手の間での相互の学習によりシグナルが効果を持つような共進化モデルを提案する。すなわち、買い手は購買を繰り返す中で過去の購買情報をもとにシグナルの有用性について学習し、売り手は売上高を参考にしてシグナリング行動を修正する。それら相互学習によって市場状況が変化する中で、社会的非効率を解消するための戦略として市場のルールを変化させ、その効果を検証し、分析を行う。