Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Economic Demand Functions in Simulation: Agent-Based Vs. Monte Carlo Approach

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F47813059%3A19520%2F15%3A%230003558" target="_blank" >RIV/47813059:19520/15:#0003558 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19728-9_12" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19728-9_12</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19728-9_12" target="_blank" >10.1007/978-3-319-19728-9_12</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Economic Demand Functions in Simulation: Agent-Based Vs. Monte Carlo Approach

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The aim of this paper is to compare an agent-based and Monte Carlo simulation of microeconomic demand functions. Marshallian demand function and Cobb-Douglas utility function are used in simulation experiments. The overall idea is to use these function as a core element in a seller-to-customer price negotiation in a trading company. Furthermore, formal model of negotiation is proposed and im-plemented to support the trading processes. The paper firstly presents some of the principles of agent-based andMonte Carlo simulation techniques, and demand function theory. Secondly, we present a formal model of demand functions nego-tiations. Lastly, we depict some of the simulation results in trading processes throughout one year of selling commodities to theconsumers. The results ob-tained show that agent-based method is more suitable than Monte Carlo, and the demand functions could be used to predict the trading results of a company in some metrics.

  • Název v anglickém jazyce

    Economic Demand Functions in Simulation: Agent-Based Vs. Monte Carlo Approach

  • Popis výsledku anglicky

    The aim of this paper is to compare an agent-based and Monte Carlo simulation of microeconomic demand functions. Marshallian demand function and Cobb-Douglas utility function are used in simulation experiments. The overall idea is to use these function as a core element in a seller-to-customer price negotiation in a trading company. Furthermore, formal model of negotiation is proposed and im-plemented to support the trading processes. The paper firstly presents some of the principles of agent-based andMonte Carlo simulation techniques, and demand function theory. Secondly, we present a formal model of demand functions nego-tiations. Lastly, we depict some of the simulation results in trading processes throughout one year of selling commodities to theconsumers. The results ob-tained show that agent-based method is more suitable than Monte Carlo, and the demand functions could be used to predict the trading results of a company in some metrics.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Smart Innovation, Systems and Technologies. Agent and Multi-Agent Systems: Technologies and Applications.

  • ISBN

    978-3-319-19727-2

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    145-154

  • Název nakladatele

    Springer International Publishing

  • Místo vydání

    Heidelberg

  • Místo konání akce

    Sorrento

  • Datum konání akce

    17. 6. 2015

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000359295700012