Economía artificial

La Economía Artificial se puede definir como “un método de investigación que trata de mejorar nuestra comprensión de un sistema o proceso socioeconómico mediante simulaciones computacionales”.​

Al igual que la economía teórica, la aproximación seguida en la economía artificial para entender los procesos socioeconómicos, consiste en construir y analizar modelos formales. Sin embargo, y en contraste con la economía teórica, los modelos en la economía artificial se implementan en un lenguaje de programación, de tal forma que se utilizan computadores para su análisis. Concretamente, el método utilizado en la economía artificial para analizar un modelo formal normalmente encierra dos fases: 1) la generación deductiva de muestras, y 2) el razonamiento inductivo de patrones generales.​​

1. La generación deductiva de muestras consiste en ejecutar el modelo muchas veces bajo diferentes particularizaciones de las variables que define el modelo. Específicamente, si el modelo es estocástico, cada ejecución se genera con una realización específica de cada una de las variables aleatorias del modelo. El resultado de esta primera fase es un conjunto de inputs o entradas y sus correspondientes outputs o salidas, que han sido derivados mediante computación utilizando únicamente razonamiento deductivo, i.e. aplicando a las entradas las reglas de inferencia que definen el modelo.​​
2. Una vez se ha obtenido un número de muestras suficiente, se utiliza el razonamiento inductivo para tratar de inferir patrones generales sobre el compartamiento del modelo. Este proceso inductivo conduce a conclusiones probables –en contraposición a necesarias (excepto en los casos en que todas las posibles instancias particulares sean exploradas)– dado que se trata de inferir propiedades generales a parte de instancias particulares del modelo.

El beneficio de utilizar la simulación computacional descrita (frente a sólamente la deducción lógica) es que permite explorar modelos formales que son –actualmente– intratables utilizando las técnicas matemáticas más avanzadas. Esto ocurre porque el conjunto de hipótesis que se pueden investigar utilizando simulación no se limita a las restricciones que la tractabilidad matemática impone. Este punto es particularmente importante en el estudio de procesos socioeconómicos, en los cuales –debido a su naturaleza compleja– son con frecuencia difíciles o imposibles de tratar utilizando únicamente una aproximación deductiva. La aproximación estrictamente deductiva suele requerir de multitud de simplificaciones para asegurar la tractabilidad matemática que hace que la correspondencia entre el sistema real y las hipótesis del modelo sean en ocasiones frustratemente débiles. Algunas de las hipotesis habituales se enumeran sucintamente en la columna de la izquierda, junto con algunas de las características que pueden ser exploradas utilizando la aproximación de economía artificial (columna de la derecha).​

Restricciones habituales impuestas para asegurar tratabilidad matemática	Características que pueden ser exploradas mediante simulación computacional (aproximación Economía Artificial)
Representative agent or a continuum of agents	Explicit and individual representation of agents (agent-based modelling)
Rationality (and sometimes common knowledge of rationality)	Adaptation at the individual level (learning) or at the population level (evolution). Satisficing
Perfect information	Local and asymmetric information
Focus on static equilibria	Focus on out-of-equilibrium dynamics
Determinism	Stochasticity
Top-down analysis	Bottom-up synthesis
Random or complete networks of interaction	Arbitrary (and potentially endogenous) networks of interaction
Minor role of physical space	Explicit representation of physical space
Infinite populations	Finite populations
Preference for uniqueness of solutions	Path dependency and historical contingency