ネットワークトポロジーとノードの中心性が取引に与える影響

Effect of network topology and node centrality on trading.

• Felipe Maciel Cardoso
• Carlos Gracia-Lázaro
• Frederic Moisan
• Sanjeev Goyal
• Ángel Sánchez
• Yamir Moreno

抄録

農業、製造業、サービスにおけるグローバルな供給ネットワークは、現代世界の特徴である。これらのネットワークの様々な部分における効率性と余剰の分布は、仲介者の選択に依存している。本論文では、行動を支配する原理の理解を深めるために、大規模で複雑なネットワーク内に配置された人間を対象とした価格形成実験を行う。その結果、小世界ネットワークではランダムネットワークに比べて価格が大きくなり、取引効率が著しく低下することがわかった。第二の実験的発見は、ネットワーク内の位置は価格設定の重要な決定要因ではないということです。価格のダイナミクスを調べると、最も安い、つまりアクティブな経路のトレーダーは価格を上げ、そうでない経路のトレーダーは価格を下げることが示唆されています。我々は、この経験則を具現化するエージェントベースモデル（ABM）を構築する。このABMのシミュレーションでは、実験結果と一致する巨視的なパターンが得られる。最後に、ABMをかなり大きなランダムネットワークとスモールワールドネットワークに外挿し、ネットワークのトポロジーが価格と効率の重要な決定要因であることを発見する。

Global supply networks in agriculture, manufacturing, and services are a defining feature of the modern world. The efficiency and the distribution of surpluses across different parts of these networks depend on the choices of intermediaries. This paper conducts price formation experiments with human subjects located in large complex networks to develop a better understanding of the principles governing behavior. Our first experimental finding is that prices are larger and that trade is significantly less efficient in small-world networks as compared to random networks. Our second experimental finding is that location within a network is not an important determinant of pricing. An examination of the price dynamics suggests that traders on cheapest-and hence active-paths raise prices while those off these paths lower them. We construct an agent-based model (ABM) that embodies this rule of thumb. Simulations of this ABM yield macroscopic patterns consistent with the experimental findings. Finally, we extrapolate the ABM on to significantly larger random and small-world networks and find that network topology remains a key determinant of pricing and efficiency.