Arbeitskreis Physik sozio-ökonomischer Systeme ... - DPG-Tagungen

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Arbeitskreis Physik sozio-ökonomischer Systeme Mittwoch prognose fuer den Stromverbrauch der UdSSR lag 1990 um 8 Prognose wurde aber durch die Realitaet voll bestaetigt. AKSOE 16.3 Mi 15:00 H8 II. The model of regular solutions in economic systems: ”Mixing” people and goods. — •Jürgen Mimkes 1 , Thorsten Fründ 1 , and Geoff Willis 2 — 1 Fachbereich Physik Universität Paderborn — 2 South Elmsall, West Yorkshire, UK The model of regular solutions has been applied to economic systems. A market is a statistical mixture of goods, the entropy of mixing depends on the micro ec onomic conditions. The entropy has been calculated for different micro-economic systems and compared to economic data: 1. Income: Boltzmann income distribution in Germany and the US, 2. Property: Boltzmann property distribution in Germany, 3. Economy: the production function entropy vs. Cobb Douglas, 4. Trade: the exponential distribution of supply and demand, 5. Companies: the entropy of product variety, 6. Business: the entropy of personnel variety (A football team of 11 goalkeepers ?) The Lagrange principle L = E +T S may be regarded as a fundamental equation of macro-economics. In economic cycles the entropy of mixing is a measure of the probability of success. AKSOE 17 Makro-ökonomische Modelle und Wirtschaftswachstum II Zeit: Mittwoch 16:00–18:00 Raum: H8 AKSOE 17.1 Mi 16:00 H8 Über den Zusammenhang zwischen Klassenleistung und Wohlstand in der Industriegesellschaft — •Hans G. Danielmeyer — Mozartstr. 69, 85521 Ottobrunn Beim FV Dynamik konnte ich letztes Jahr zeigen, daß man über einzelne ökonomische Entscheidungsmechanismen gar nichts wissen muß, um den globalen technischen Fortschritt (Grundlage 1 der Industriegesellschaft, gibt einen Diffusionsprozeß über 2 Generationsfolgen), das Strukturwachstum (gibt globale BIP-Konvergenz 1850-2000) und die Konjunkturzyklen (linearisierte Gleichgewichtsstörungen) aus wenigen Erhaltungssätzen und ökonomischen Naturkonstanten quantitativ ableiten zu können. Auf der 1. AKSOE-Tagung will ich zeigen, daß das auch für die anderen 2 Grundlagen der Industriegesellschaft so ist: Für Arbeitsteilung und Automatisierung (die koppeln an den technischen Fortschritt) und für den öffentlich- rechtlichen Rahmen (Eigentumsgesetze, Bildungs- und Rentensysteme), der in letzter Konsequenz die Übertragungsfunktion zwischen Klassenleistung und Wohlstand und damit die Gesellschaftsstruktur festlegt. Es ist dieser Rahmen, der fundamentale Strukturwechsel (Agrar-, Industrie-, Dienstgesellschaft) beschleunigen (UK 1750-1800) oder bis zur Verhinderung (D und J seit 1975) bremsen kann. AKSOE 17.2 Mi 16:30 H8 Policy Measures to Support the Emergence of Localised Industrial Clusters — •Thomas Brenner — Max-Planck-Institut zur Erforschung von Wirtschaftssystemen, Kahlaische Str. 10, 07745 Jena This paper uses simulations in order to get some insights into whether and if so, how localised industrial clusters can be created by policy measures. His paper starts by putting forward important local processes, such as the accumulation of human capital, regional cooperation, informal contacts and the provision of venture capital and political support, by which the evolution of localised industrial clusters can be explained. Although there are some moderating factors, it can be argued that if a critical mass of local activity is overcome, a self-augmenting process leads to the evolution of a higher level of industrial activity in the region; a localised industrial cluster emerges. Brenner simulates various policy interventions (e.g. support for start-ups or for innovative activities) which take place at different points in time (after the simulation started). The result is that there exist windows of opportunity in which a policy in- tervention has a bigger effect on the likelihood of establishing a cluster. AKSOE 17.3 Mi 17:00 H8 Modellierung und Simulation von Transferprozessen in ökonomischen Netzwerken — •Philipp Liedl und Guenter Haag — Steinbeis-Transferzentrum Angewandte Systemanalyse, Rotwiesenstr. 22, 70599 Stuttgart Die ökonomische Entwicklung der Industriestaaten war in den vergangenen Jahrzehnten von starken technologischen und strukturellen Umbrüchen geprägt. Die Modellierung der Dynamik solcher Veränderungen macht die Einbeziehung neuer Faktoren in ökonomische Modelle erforderlich, die den technischen Fortschritt und den Austausch von Wissen zwischen den Agenten eines Wirtschaftssystems berücksichtigen. Dazu ist ein besseres Verständnis des Technologietransfers innerhalb und zwischen Wirtschaftszweigen sowie der Rolle von Transferinstitutionen wie Universitäten, Technologietransferzentren und Beratungsunternehmen notwendig. Im Mittelpunkt des vorgestellten Modells steht daher die Dynamik einzelner Unternehmen und Branchen, die innerhalb eines Netzwerkes miteinander in Form von Technologietransfers interagieren und nach au¨sen hin unter anderem mit Transferinstitutionen in Verbindung stehen. Auf Grundlage der Mastergleichung werden Entscheidungsprozesse in derartigen komplexen und vernetzten Systemen modelliert und in die Dynamik des Netzwerkes einbezogen. Durch szenarienbasierte Simulationen wird die Wirkungsweise des Modells untersucht. Es zeigt sich, dass neben dem erwarteten stationären Verhalten, für bestimmte Parameterbereiche in diesem nichtlinearen System Grenzzyklen und chaotische Entwicklungen auftreten können. AKSOE 17.4 Mi 17:30 H8 Dynamisches Modell von unregulierten Märkten — •Andreas Schaale — Friedastrasse 7e, 10317 Berlin Mit Hilfe eines nichtlinearen mathematsichen Modells wird die Entwicklung von Märkten bzw. Preisen beschrieben. Das Modell basiert auf der Beschreibung von Märkten auf Basis von Interaktionen verschiedenen Typen von Marktteilnehmern. Typische Eigenschaften von Märkten, wie chaotisches Kurzzeitverhalten und Crashs werden innerhalb des Modells beschrieben. AKSOE 18 Finanzmärkte und Risikomanagement II Zeit: Donnerstag 09:30–12:30 Raum: H8 Hauptvortrag AKSOE 18.1 Do 09:30 H8 Collective bank bankruptcies and self-organized criticality — •Janusz Ho̷lyst 1 , Agata Aleksiejuk 1 , and Gueorgi Kossinets 2 — 1 Faculty of Physics, Warsaw University of Technology, Koszykowa 75, PL-00-662 Warsaw, Poland — 2 Department of Sociology, Columbia University, 413 Fayerweather Hall, 1180 Amsterdam Ave.Mail Code 2551, New York, NY 10027, USA, We propose a simple model of banking networks based on random directed percolation. In comparison to previous work (1), the major development of the present model is the implementation of the concept of banking balance, which when positive, can be invested to make profits, but when negative, must be refilled to prevent the loss of liquidity. Directed connections between the nodes of bank lattice simulate flows of money. We study effects of one bank’s failure on the nucleation of contagion phase in a financial market (2). Computer simulations were done for square, cubic and four-dimensional hypercubic lattices. We recognize the power law distribution of contagion sizes in three- and four-dimensional networks as an indicator of self-organized critical behavior of the model. SOC dynamics was not detected in two-dimensional lattices. The difference between two- and three- or four-dimensional systems was explained in terms of percolation theory. (1) A. Aleksiejuk, J.A. Ho̷lyst, arXiv.org/abs/cond-mat/0109119, Physica A 299, 198-204 (2001). (2) A. Aleksiejuk, J. A. Ho̷lyst, Gueorgi Kossinets, arXiv.org/abs/condmat/0111586, Int. J. Mod. Phys. C 13, No. 3 (in press). Pause 10:15–10.30 — • — AKSOE 18.2 Do 10:15 H8
Arbeitskreis Physik sozio-ökonomischer Systeme Donnerstag AKSOE 18.3 Do 10:30 H8 Expectation bubbles and crashes in a simple spin model of markets — •Stefan Bornholdt — Institut für Theoretische Physik, Universität Kiel, Leibnizstr. 15, D-24098 Kiel A simple spin model of markets is studied which is based on two conflicting interactions: Each spin tends to imitate the strategic choices of its neighbor (buy or sell a certain stock), but also reacts to a global indicator (relative value of the stock). While the first coupling is a directed (ferromagnetic) coupling as in the Ising model, the second interaction is irrational, i.e. it only couples to the size of the relative evaluation (magnetization), thereby increasing the probability of a strategy change, with no preference for a particular choice. This model exhibits a metastable dynamics with intermittency and phases of chaotic dynamics [1]. It reproduces main observations of real economic markets as volatility clustering and power-law distributed returns with exponents beyond the Levy-regime [2]. [1] S. Bornholdt, Int. J. Mod. Phys. C, Vol. 12, No. 5 (2001) 667-674 [2] T. Kaizoji, Y. Fujiwara, and S. Bornholdt, to be published AKSOE 18.4 Do 11:00 H8 Vorhersage von Aktiencrashs? Eine neue Bedingung an die freien Variablen. — •Hans-Christian v. Bothmer 1 und Christian Meister 2 — 1 Laboratoire de Mathematique, Université de Nice Sophia-Antipolis, 28, Avenue de Valrose, Parc Valrose, F-06108 Nice 2 — 2 Hölderlinanlage, 95447 Bayreuth Verschiedene Autoren haben das Auftreten von logperiodischen Schwingungen vor grossen Aktiencrashs beschrieben [Sornette et al 1996, Feigenbaum et al 1996, Vandewalle et al 1998]. Leider treten gute Fits der entsprechenden Gleichung auch in ruhigen Zeiten auf. Um dieses Problem zu beheben wurden mehrere Methoden vorgeschlagen: 1) Universalität: Man untersucht anhand von historischen Crashs in welchem Bereich die freien Variablen der Gleichung typischer Weise vor einem Crash liegen. [Sornette et al, 1998] 2) Logarithmische Konvergenz: Ein bestimmter kritischer Exponent wird gleich 0 gesetzt. Man erhält so eine Gleichung mit weniger freien Variablen. [Vandewalle et al, 1998] Wir schlagen hier einen dritten Ansatz vor, bei dem man keine typischen Werte für die freien Variablen voraussetzen muss, und vergleichen die Vorhersagequalität mit der Universalitätsmethode anhand des Dow- Jones-Index für die letzten 100 Jahre. AKSOE 18.5 Do 11:30 H8 Influence of changing volatility on correlations between stock price changes — •Christof Reese and Bernd Rosenow — Institut für Theoretische Physik, Universität zu Köln, Zülpicher Str. 77, 50937 Köln, Germany Financial time series are characerized by non-stationary standard deviation (volatility). This effect is described by GARCH models relating future volatility to both present volatility and return fluctuations. Correlations between different time-series are affected by changing volatility and can be modeled by multivariate GARCH [1] processes. This requires the estimation of O(N 2 ) parameters where N denotes the number of timeseries considered simultanously. From the study of empirical correlation matrices, it is known that a large percentage of correlation coefficients does not contain information [2]. Motivated by this findings we investigate multivariate GARCH processes using methods of Random Matrix Theory. [1] Engle, R., K. Kroner, Econometric Theory, 11, 122(1995) [2] Plerou, V., P. Gopikrishnan, B. Rosenow, L.A.N. Amaral, and H.E. Stanley, Phys. Rev. Lett. 83, 1471(1999) AKSOE 18.6 Do 12:00 H8 Evaluierung hierarchischer Clusteranalysen von Aktienkursverläufen mittels Surrogatdaten — •Wolfram Bunk, Christoph Raeth und Ferdinand Jamitzky — Max-Planck-Institut für extraterrestrische Physik, Giessenbachstrasse, 85741 Garching Die Verwendung von Surrogaten (Ersatzdaten) ist eine in der Analyse komplexer Systeme weit verbreitete Technik, um die Existenz schwacher Nichtlinearitäten nachzuweisen und nichtlineare Maße auf ihre Güte hin zu testen. In diesem Beitrag werden für multidimensionale Datensätze - bestehend aus einigen hundert simultanen Aktienkursverläufen - Surrogate erzeugt,in denen alle wechselseitigen linearen Korrelationen sowie die individuellen Wertespektren erhalten bleiben. Um dies zu erreichen, werden Methoden des simulierten Temperns verwendet. Die Eigenschaften, die für die Ersatzdaten gleich bleiben sollen, werden in Form einer zu minimierenden Energiefunktion implementiert. Hierarchische Clusteranalysen, die auf der Verwendung von linearen bzw. nichtlinearen Abstandsmaßen und der Bestimmung des minimal spanning trees basieren, werden zur Abbildung von Wirtschaftssektoren für die ursprünglichen Daten sowie für die Surrogate durchgeführt. Durch Vergleich der Klassifikationsergebnisse lassen sich die verschiedenen Mehoden systematisch quantitativ evaluieren, optimieren und Vorteile eines nichtlinearen Ansatzes untersuchen. AKSOE 19 Finanzmärkte und Risikomanagement III Zeit: Donnerstag 14:00–15:30 Raum: H8 AKSOE 19.1 Do 14:00 H8 Various aspects of the DAX high-frequency dynamics — •J. Kwapień, S. Dro˙zd˙z, F. Grümmer, and J. Speth — Institut für Kernphysik, FZ Jülich, D-52425 Jülich, Germany Our work is addressed to a problem of apparent noneffectiveness of a financial market. We study both ”spatial” correlations between stocks from the DAX 30 market, and temporal correlations within the index itself (a time series of DAX returns divided into different trading days). In both cases, the eigenspectrum of the correlation matrix (CM) deviates from the predictions of Random Matrix Theory. There is at least one distant eigenvalue associated either with couplings between stocks, or with events which are repeatable across trading days. Using a moving timewindow, we observe non-random deflections in mean value and shape of the eigenvalue fluctuation pdfs not only for the large eigenvalues, but also for the smaller ones. For a few largest eigenvalues in the temporal CM, pdfs of the related eigensignal fluctuations develop thicker tails than the ones for typical eigenvalues. This, together with the coexistence of thick tails of the return pdfs during volatile periods and thin ones over silent moments, indicates the existence of dynamical components governed by different laws. AKSOE 19.2 Do 14:30 H8 Pfadintegrale in der Finanztheorie — •Matthias Otto — Institut für Theoretische Physik der Universität Göttingen, Bunsenstr. 9, 37073 Göttingen Wir stellen die Anwendungsmöglichkeiten von Pfadintegralen in der Finanztheorie, insbesondere bei der Bewertung von Optionen, dar. Insbesondere Zinsstrukturmodelle können so einfach implementiert und verallgemeinert werden. AKSOE 19.3 Do 15:00 H8 Dynamik des Geldes mit Rückkopplung — •Steffen Trimper und Knud Zabrocki für die -Kollaboration — Martin-Luther- Universität Halle, Fachbereich Physik,06099 Halle Die Dynamik einer bestimmten Geldmenge p(t) wird unter dem Einfluß konkurrierender Terme einschließlich unterschiedlicher Rückkopplungsterme der Stärke λ analytisch und numerisch untersucht. Eine kumulative Rückkopplung dominiert das Langzeitverhalten so drastisch, daß nur die triviale stationäre Lösung ps = 0 auftritt. Allerdings erreicht die Geldmenge nach einer endlichen Zeit einen Maximalwert, der nicht-störungstheoretisch von der Stärke der Rückkopplung abhängt. Nach einer endlicher Zeit ist der Gewinn abgebaut. Ist die Rückkopplungsstärke negativ, endet die evolutionäre Entwicklung in einer Singularität. Falls die Rückkopplung von der Zeitdiffferenz t − t‘
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