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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

16. Agentenbasierte Marktsimulation – ein Spezialwerkzeug

verfasst von : Christian Stummer, Lars Lüpke, Sabrina Backs, Markus Günther

Erschienen in: Die Zukunft vorausdenken und gestalten

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Nachdem unternehmensspezifische Szenarien erstellt worden sind, stellt sich die Frage nach den „besten“ Handlungsoptionen. Hierbei kann eine (agentenbasierte) Marktsimulation unterstützen, die es erlaubt, die Wirksamkeit der zur Wahl stehenden Maßnahmenportfolios für alternative „Zukünfte“ durchzuspielen. In diesem Kapitel wird zunächst der Nutzen einer solchen Simulation im Rahmen der strategischen Technologieplanung motiviert. Dann werden die Elemente und der Ablauf einer agentenbasierten Marktsimulation beschrieben. Schließlich wird ihr Einsatz anhand zweier Pilotanwendungen illustriert.

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Fußnoten
1
Beispiele finden sich in Stummer et al. (2015a), Zsifkovits und Günther (2015), Desmarchelier und Fang (2016), Xiao und Han (2016) oder Chica und Rand (2017); einen Literaturüberblick bieten Kiesling et al. (2012).
 
Literatur
Chica M, Rand W (2017) Building agent-based decision support systems for word-of-mouth programs: a freemium application. J Market Res 54(5):752–767CrossRef
Cialdini RB, Goldstein NJ (2004) Social influence: compliance and conformity. Annu Rev Psychol 55:591–621CrossRef
Desmarchelier B, Fang ES (2016) National culture and innovation diffusion: exloratory insights from agent-based modeling. Technol Forecast Soc Change 105:121–128CrossRef
Kiesling E, Günther M, Stummer C, Wakolbinger LM (2012) Agent-based simulation of innovation diffusion: a review. Cent Eur J Oper Res 20(2):183–230CrossRef
Latané B, Liu JH, Nowak A, Bonevento M, Zheng L (1995) Distance matters: physical space and social impact. Pers Soc Psychol Bull 21(8):795–805CrossRef
Rogers EM (2003) Diffusion of innovations, 5. Aufl. Free Press, New York
Stummer C, Kiesling E (2012) Simulating innovation adoption behavior: lessons learned for modelers and programmers. In: Breitenecker F, Bruzzone AG, Jimenez E et al (Hrsg) Proceedings of the 24th European Modeling and Simulation Symposium (EMSS-2012), S 90–96
Stummer C, Kiesling E, Günther M, Vetschera R (2015a) Innovation diffusion of repeat purchase products in a competitive market: an agent-based simulation approach. Eur J Oper Res 245(1):157–167CrossRef
Stummer C, Lüpke L, Günther M (2015b) Intelligente Produkte, Zukunftsszenarien und Agenten: Eine Marktsimulation zur Entscheidungsunterstützung bei der strategischen Technologieplanung. In: Gausemeier J (Hrsg) Vorausschau und Technologieplanung, Tagungsband vom 11. Symposium für Vorausschau und Technologieplanung (SVT). HNI Verlagsschriftenreihe Bd 347, S 449–470
Xiao Y, Han J (2016) Forecasting new product diffusion with agent-based models. Technol Forecast Soc Change 105:167–178CrossRef
Watts DJ, Strogatz SH (1998) Collective dynamics of „small-world“ networks. Nature 393(6684):440–442CrossRef
Zsifkovits M, Günther M (2015) Simulating resistances in innovation diffusion over multiple generations: an agent-based approach for fuel-cell vehicles. Cent Eur J Oper Res 27(3):501–522MathSciNetCrossRef
Metadaten
Titel
Agentenbasierte Marktsimulation – ein Spezialwerkzeug
verfasst von
Christian Stummer
Lars Lüpke
Sabrina Backs
Markus Günther
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Die Zukunft vorausdenken und gestalten

Print ISBN: 978-3-662-56263-5

Electronic ISBN: 978-3-662-56264-2

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-56264-2_16