‘Guinea Pig Trials’ Utilizing GPT: A Novel Smart Agent-Based Modeling Approach for Studying Firm Competition and Collusion

要約

企業間の競争と共謀には、特に企業間のコミュニケーションを考慮した場合、複雑な力学が関係します。
このような問題は複雑なシステムの問題としてモデル化でき、従来は人間を対象とした実験やエージェントベースのモデリング手法を通じてアプローチされてきました。
私たちは、スマート エージェント ベース モデリング (SABM) と呼ばれる革新的なフレームワークを提案します。SABM では、GPT-4 テクノロジーによってサポートされるスマート エージェントが企業を代表し、相互に対話します。
私たちは、さまざまな条件下での企業の価格競争と談合行動を研究するための対照実験を実施しました。
SABM は、人間の被験者を対象に実験を行う場合に比べて、費用対効果が高く、柔軟性が高くなります。
スマート エージェントは、意思決定のための広範な知識ベースを備えており、従来の ABM エージェントを上回る人間のような戦略的能力を発揮します。
さらに、スマート エージェントは人間の会話をシミュレートしてパーソナライズできるため、コミュニケーションを伴う複雑な状況を研究するのに最適です。
私たちの結果は、コミュニケーションがない場合、スマートエージェントは一貫して暗黙の共謀に達し、ベルトラン均衡価格よりも高いが独占またはカルテル価格よりも低いレベルに価格が収束することを示しています。
通信が許可されている場合、スマート エージェントはカルテル価格に近い価格でより高いレベルの共謀を実現します。
コミュニケーションがあるとより早く談合が形成されますが、コミュニケーションがない場合は価格の収束がよりスムーズになります。
これらの結果は、コミュニケーションが企業間の信頼を高め、より高いレベルの双方にとって有利な状況に向けた機会を模索するために頻繁な小さな価格変動を促し、価格戦争を引き起こす可能性を減らすことを示しています。
また、企業に異なるペルソナを割り当てて行動の違いを分析し、多様な市場構造の下でバリアントモデルをテストしました。
この調査結果は、SABM の有効性と堅牢性を示し、競争と共謀についての興味深い洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Firm competition and collusion involve complex dynamics, particularly when considering communication among firms. Such issues can be modeled as problems of complex systems, traditionally approached through experiments involving human subjects or agent-based modeling methods. We propose an innovative framework called Smart Agent-Based Modeling (SABM), wherein smart agents, supported by GPT-4 technologies, represent firms, and interact with one another. We conducted a controlled experiment to study firm price competition and collusion behaviors under various conditions. SABM is more cost-effective and flexible compared to conducting experiments with human subjects. Smart agents possess an extensive knowledge base for decision-making and exhibit human-like strategic abilities, surpassing traditional ABM agents. Furthermore, smart agents can simulate human conversation and be personalized, making them ideal for studying complex situations involving communication. Our results demonstrate that, in the absence of communication, smart agents consistently reach tacit collusion, leading to prices converging at levels higher than the Bertrand equilibrium price but lower than monopoly or cartel prices. When communication is allowed, smart agents achieve a higher-level collusion with prices close to cartel prices. Collusion forms more quickly with communication, while price convergence is smoother without it. These results indicate that communication enhances trust between firms, encouraging frequent small price deviations to explore opportunities for a higher-level win-win situation and reducing the likelihood of triggering a price war. We also assigned different personas to firms to analyze behavioral differences and tested variant models under diverse market structures. The findings showcase the effectiveness and robustness of SABM and provide intriguing insights into competition and collusion.

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