II. Experimentelle Ökonomie - Double Auction Markets (DAM)

II.1. Geschichtliche Entwicklung der Experimentellen Ökonomie

            "One possible way of figuring out economic laws ... is by controlled experiments. ... Economists
            [unfortunately] ... cannot perform the controlled experiments of chemists or biologists because 
            they cannot control other important factors. Like astronomers or meteorologists, they generally 
            must be content largely to observe."(3)

Erst in den letzten 40 Jahren wurde auch aus der Ökonomie eine experimentelle Wissenschaft. Vernon Smith, Charles Plott und Reinhard Selten sind nur einige der bekanntesten Vertreter dieser neuen Generation von Wissenschaftlern.

Der Kreislauf zwischen Theorie und Empirie

Abb. 1: Theorie und Empirie (4)

wurde durch die Experimentelle Forschung erweitert:

Abb. 2: Experimente in den Wirtschaftswissenschaften

Seit dem Ende der 50er Jahre werden in zunehmendem Maße Experimente in der wirtschaftswissenschaftlichen Forschung verwendet. Gerade auf dem Gebiet der Erforschung von Märkten (Gleichgewichtstheorie, Informationsfluß, Wettbewerbstheorie) wurden bald einfache Experimente (z.B. Oral Auction Modelle) benutzt, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse halfen manche Theorien, wie etwa die Hayek-Hypothese, zu untermauern, andere zu modifizieren bzw. zu verbessern und wieder andere konnten so widerlegt werden.
Es konnte z.B. gezeigt werden, daß sich Marktgleichgewichte (competitive equilibria) verläßlich auch auf relativ kleinen Märkten mit nur wenigen Marktteilnehmern, nicht atomistischer Marktmacht, ohne unendlich großer Reaktionsgeschwindigkeit und ohne vollkommener Information einstellen (5). In der jüngsten Vergangenheit kommt Experimenten aber auch Bedeutung beim Design und bei der Erprobung neuer realer Märkte, wie etwa im Bereich Handel mit Pollution Permits, zu. Manche Ideen werden zuerst in Labor- und Feldexperimenten entwickelt, erprobt und verbessert, bevor sie vielleicht in Zukunft in realen Projekten zur Anwendung kommen. Ein gutes Beispiel dafür sind Prognosesysteme auf Marktbasis, die ausgehend von ersten noch sehr einfachen Laborversuchen für Wahlmärkte (Political Stock Markets) über den global laufenden Feldversuch des Iowa Electronic Markets (IEM), vielleicht bald Einzug in industrielle Anwendungen oder volkswirtschaftliche Problemstellungen (Absatzprognosen, bis hin zur Prognose von Kennzahlen) finden werden.

Zurück zum Inhaltsverzeichnis

II.1.1. Wozu Experimente?

Heute werden Experimente in der Ökonomie aus den verschiedensten Gründen durchgeführt. Die Motivation reicht dabei vom Testen von Theorien, dem Abschätzen von Verhaltensparametern bis zur Analyse konkreter realer Problemstellungen. Nach Vernon Smith (6) hier kurz einige der wichtigsten Beweggründe (7):

• Testen einer Theorie bzw. zur Unterscheidung zwischen verschiedenen Theorien
  Durch den Vergleich der von einer Theorie vorausgesagten Ergebnisse mit den empirisch beobachtbaren Resultaten eines Experiments lassen sich Aussagen über die Güte einer Theorie machen.

• Suchen nach den Ursachen für das Versagen einer Theorie
  Bei Ungereimtheiten zwischen den Aussagen einer Theorie und empirischen Beobachtungen kann versucht werden, durch Experimente die Ursachen für diese Divergenzen zu finden.

• Nachweis von empirischen Regelmäßigkeiten als Basis für eine neue Theorie
  Unter (kontrollierten) Laborbedingungen lassen sich auch komplexe Modelle (Problemstellungen) leichter beobachten und analysieren.

• Vergleich von Umwelten
  Durch den Test einer Institution in verschiedenen Umwelten kann die Robustheit dieser Institution überprüft werden. Es ist das Ziel, eine Theorie extremen Umweltzuständen auszusetzen, um ihre Grenzen zu identifizieren.

• Vergleich von Institutionen
  Bei gleichen Umweltbedingungen werden verschiedene Institutionen (Mengen von Marktregeln) getestet um die unterschiedlichen Eigenschaften der einzelnen Institutionen zu analysieren.

• Bewertung neuer Strategie- oder Verfahrensansätze
  Bevor neue Ansätze, wie z.B. der Handel mit Pollution Permits, in der Realität eingesetzt werden, empfiehlt es sich, die dabei eingesetzten (neuartigen) Verfahren und Mechanismen vorab im Labor zu testen, um mögliche Fehlerquellen oder ungewünschte Seiteneffekte frühzeitig zu identifizieren und bei der späteren realen Umsetzung zu vermeiden.

Zurück zum Inhaltsverzeichnis

II.1.2. Kategorisierung von Experimenten

Eine grobe Unterteilung in unterschiedliche Kategorien von Experimenten kann nach der Art des Experiments in Labor- und Feldexperiment, und nach dem Umweltzustand in kontrollierte bzw. unkontrollierte Umweltbedingungen getroffen werden. Dabei sind alle sich daraus ergebenden Kombinationen möglich.

• kontrolliertes Laborexperiment:
  In einem Labor wird eine vom Leiter der Experiments kontrollierte künstliche Umgebung geschaffen, in der das Experiment abläuft. Klassische Beispiele in der Ökonomie sind die Auction Experimente des ESL Arizona (V. Smith) oder von Charles Plott. Es stellt sich bei den dabei erzielten Resultaten mitunter aber die Frage, inwieweit sie einfach auf die reale Umwelt umlegbar sind.

• unkontrolliertes Laborexperiment:
  In manchen Fällen kann die Kontrolle eines Experiments aber auch versagen (z.B. nicht beachtete Seiteneffekte, vorher unbekannte Einflußfaktoren). Es können dann ganz neue Aspekte eines Problems ans Tageslicht kommen. Die Entdeckung des Penizillins wird z.B. einem außer Kontrolle geratenen Nährstoffexperiment zugeschrieben.

• kontrolliertes Feldexperiment:
  In einer möglichst realen Umgebung werden vordefinierte Experimente durchgeführt. Der Experimentator kann - wenn notwendig - regelnd eingreifen und im Extremfall das Experiment auch abbrechen. In einem öffentlichen PSM etwa wird zunächst das Regelwerk vorbereitet/vorgegeben und in die reale Welt ausgesetzt. Der Administrator überwacht dann nur mehr den Ablauf des Marktes und sammelt Daten.

• unkontrolliertes Feldexperiment:
  Die Realität selbst ist das größte denkbare unkontrollierte Feldexperiment. Alle Arbeiten, die auf reale empirische Daten aufbauen, bedienen sich daher eines solchen unkontrollierten Feldexperiments. Analysen von realen Aktienmärkten oder ökonomischen Indikatoren setzen z.B. auf so gewonnenen Daten auf. Viele solcher Daten sind preisgünstig verfügbar, da öffentlich zugänglich und tw. schon aufbereitet (z.B. Statistiken). Mitunter stellt sich das Problem der Validität der Daten (wer mißt, welche Daten, wie aufbereitet).

Zurück zum Inhaltsverzeichnis

II.1.3. Prinzipien

II.1.3.1. Modell und Realität

Gerade in den Wirtschaftswissenschaften werden sehr komplexe Fragestellungen betrachtet. Soll beim Design eines Labormodells eine möglichst wirklichkeitsnahe Umwelt geschaffen werden, stößt man sehr schnell an die Grenzen der Machbarkeit. Zu komplex und ressourcen- bzw. kostenintensiv ist eine detailgenaue Nachbildung der Wirklichkeit.
Meistens wird daher das Design der Experimente, verglichen mit der Realität, sehr einfach gehalten. Es wäre auch zwecklos, im Labor die Komplexität der Realität nachbauen zu wollen, bei den unendlich vielen Details ist die Realität selbst ihr bestes Modell. Ein Modell soll vielmehr so gestaltet werden, daß es gute Möglichkeiten bietet, zu lernen und die Fragen zu beantworten die zu lösen es entwickelt wird. Je komplexer ein Modell wird, umso schwieriger wird es auch die Ergebnisse zu analysieren. Einfachheit erhöht außerdem die Kontrollmöglichkeiten.

Zurück zum Inhaltsverzeichnis

II.1.3.2. Kontrolle

Ein experimentelles Design setzt sich aus mehreren Komponenten zusammen. Die Institution legt innerhalb einer Umwelt (Environment) das Regelwerk fest, mit dessen Hilfe die einzelnen Agenten interagieren.
In Laborexperimenten ist die Kontrolle der Institution und des Environments unproblematisch, da durch den Leiter des Experiments selbst festgelegt. Die Agenten freilich, die durch viele Merkmale wie Präferenzen, Ressourcen, Informationen und Technologien definiert sind, besitzen alle ihre eigenen Ausprägungen der unterschiedlichen Merkmale. Diese Merkmale sind aber schwer zu beobachten und noch schwerer zu kontrollieren.
In vielen Fällen ist man aber gerade an bestimmten Charakteristiken der Agenten bzw. den daraus entstehenden Konsequenzen interessiert (Bsp: Das Streben nach Einkommensmaximierung, vollkommen oder aber unvollkommene Information, ...).
Man bedient sich daher in Laborexperimenten häufig der Induced-Value Theory (8), um Kontrolle über die Charakteristika der als Agenten agierenden Subjekte ausüben zu können. Die Idee dabei ist die Verwendung eines geeigneten Anreizsystems, daß die Agenten dazu bewegen soll, vorspezifizierte Merkmale anzunehmen (=Kontrolle dieser Merkmale). Dazu müssen drei Grundbedingungen erfüllt sein (9):

1. Monotonie (der Nutzenfunktion)
   Die Subjekte müssen ein "mehr" an Belohnung "weniger" Belohnung vorziehen und dürfen nicht gesättigt werden. Eine relativ einfach zu erfüllende Bedingung, wenn als Belohnung reales Geld eingesetzt wird.

2. Erfolgs-/Verhaltensorientierung der Belohnung
   Die in Aussicht gestellte Belohnung (der Nutzen) muß vom Verhalten des Subjektes (und dem der anderen involvierten Subjekte) abhängen und durch das Regelwerk (Institution) klar definiert sein. In den meisten Marktexperimenten werden die Teilnehmer daher nach den im Experiment erwirtschafteten Geldeinheiten bezahlt (eine experimentelle GE = x US$).

3. Dominanz
   Der Nutzen, den das Subjekt aus dem Experiment zieht, sollte ihm überwiegend aus der Belohnung erwachsen. Andere Einflüsse wie z.B. die Sorge um andere Teilnehmer, zum "Gelingen" des Experiments beitragen wollen, etc. sollten möglichst ausgeschaltet werden. Mögliche Ansätze dafür sind Geheimhaltung der eigentlichen Ziele des Experiments, Isolierung der Teilnehmer, Anonymisierung von Daten,...

Zurück zum Inhaltsverzeichnis

II.1.4. Begriffsdefinition

• Agenten:
  Die im Rahmen einer Institution agierenden und mit individuellen Merkmalen ausgestatteten Subjekte (meistens Menschen).
  
  Abb. 3: Institution - Umwelt - Agent (10)

• Arbitrage:
  allgemeine Definition (11):
  d.h. die Bestandteile (bzw. Teilportfolios) eines Aktienportfolios einzeln betrachtet, haben zusammen einen anderen Wert als das Gesamtportfolio.

  PSM spezifische Definitionen:

  ,

  d.h. ein auf Basis der Marktpreise aus Einzelaktien zusammengestelltes Basisbündel hat am Sekundärmarkt nicht den vordefinierten Wert (Bündelpreis), um den solche basic portfolios am Primärmarkt gehandelt werden.

  Arbitragen in winner takes all Märkten:

  (12) d.h. ein Trader i nimmt an, daß ein Ereignis existiert, für das shares gehandelt werden, das unmöglich eintreten kann (z.B. Kandidat X kann die Wahl unmöglich gewinnen), die shares aber mit einem Preis ungleich Null (positiv) gehandelt werden. indirekte Arbitragen in PSMs lassen sich so definieren:
  d.h. es wäre billiger ein basic portfolio am Primärmarkt zu erwerben und alle bis auf die j-te Aktie am Sekundärmarkt zu verkaufen, als diese Aktie am Sekundärmarkt zu erwerben.

• Effizienz:
  Strenggenommen (strong-form) sind Marktpreise dann effizient, wenn sie alle privaten Informationen widerspiegeln. Weniger streng definiert (semi-strong-form) dann, wenn sie alle öffentlich zugänglichen Informationen widerspiegeln und weicht man die Definition noch weiter auf (weak-form), dann, wenn sie zumindest die Informationen ihrer eigenen Vergangenheit reflektieren. (13)
  Für die Effizienz eines Marktes heißt das, daß die Effizienz mit dem Sinken des bid-ask spreads steigt. Je effizienter ein Markt ist, umso unwahrscheinlicher wird die Möglichkeit Arbitragen ausnutzen zu können. Theoretisch können Gleichgewichte existieren, in denen der sich einstellende Marktpreis sämtliche private Informationen reflektiert (bid-ask spread gleich Null). In der Praxis existiert aber auch die Problematik, daß Informationen durch die einzelnen Marktteilnehmer unterschiedlich interpretiert werden können, was in weiterer Folge zu verschiedenen Wert- und Preiseinschätzungen führt.

• Environment (14):
  Die Umwelt besteht aus einer Anzahl von wirtschaftlichen Agenten und aus einer Menge von Waren. Die Agenten besitzen unterschiedliche Merkmale, wie ihre Nutzenfunktionen und ihre Ausstattung mit Waren und Technologie (Wissen). Die Umwelt ist somit durch die Menge aller dieser Merkmale definiert. In Experimenten werden einige dieser Merkmale kontrolliert (vom Experimentator festgelegt).

• Information:
  Definition nach Bea/Dichtl/Schweitzer (15):
  

  	"Information ist Wissen, welches der Vorbereitung zielorientierter Handlungen dient."
  	Oder für kontinuierliche Prozesse passender: "Information ist der Zuwachs an 	
  	entscheidungsrelevantem Wissen."
  

• vollkommen/unvollkommen Information:
  Definition nach Rasmusen (16):
  

  	"In a game of incomplete information, Nature moves first and is unobserved by 	
  	at least one of the players. Otherwise the game is one of complete information."
  

  Definition nach Blackwell (17) (Spieltheorie):
  

  	"Essentially, a game of perfect information is one that can be described in terms of 
  	successive moves in such a way that, at each personal move, the mover knows the 
  	choices and outcomes of all preceding personal and chance moves."	
  

  Eigendefinition: Im Fall unvollkommener Information steht einem Individuum nicht das gesamte Wissen, das für das Fällen einer optimalen rationalen Entscheidung notwendig wäre, zur Verfügung.

• Insidertrading:
  Trading unter Zuhilfenahme von Informationen, die auf eine Art und Weise erworben wurden, die auf die Ausnutzung einer Sonderstellung des Individuums herrührt. Diese Sonderstellung ermöglicht dem Individuum Informationen zu lukrieren, die den anderen Marktteilnehmern entweder gänzlich verborgen bleiben (etwa bei Involvierung in das Marktmanagement) oder erst zu einem späteren Zeitpunkt zugänglich werden (z.B. Mitarbeiter einer Unternehmung, die börsenrelevante Unternehmensdaten frühzeitig kennen).

• Institution:
  Die Institution beschreibt das Regelwerk, das den Agenten erlaubt zu kommunizieren und Waren auszutauschen.

• Marktaktivität:
  In dieser Arbeit soll zur Definition der Marktaktivität die Anzahl der in einem Markt in einem bestimmten Zeitraum von einer bestimmten Gruppe von Marktteilnehmern geschlossenen Kontrakten herangezogen werden.
  Zwei weitere Größen, das Umsatzvolumen gemessen in GE und die Anzahl der gehandelten Shares, würden sich ebenfalls als Maßstab anbieten, wurden aber deshalb nicht herangezogen, weil:
  a) sich das Umsatzvolumen in Märkten mit verschiedenen Aktien, die auf stark unterschiedlichen Preisniveaus gehandelt werden, nur bedingt als Aktivitätsmaßstab eignet und
  b) die Anzahl der gehandelten Shares, sehr stark von der Größe (dem Investment) der Trader und dem Basispreis der Shares (in PSMs dem Preis für ein basic portfolio) abhängig ist.

• Marktmanipulation:
  Nicht durch eine Veränderungen in der Erwartungshaltung (neue Informationen bzw. veränderte Interpretation schon vorhandener Informationen) motivierte Versuche den momentanen Markt(gleichgewichts)zustand unter Kapitaleinsatz zu verschieben, um aus, auf dem neuen Marktzustand aufsetzenden Transaktionen, Nutzen ziehen zu können. Solche Versuche können sowohl monetär als auch nicht-monetär motiviert sein, siehe dazu Abschnitt VI.2..

• noise trades:
  Handel, der aufgrund keiner, schlechter oder unvollständiger Informationen zu ineffizienten Preisen führt. Noise traders sind dann diejenigen Händler, die solche Kontrakte abschließen: "Noise traders falsely believe that they have special information about the future price of a risky asset" (18).

• Primär/Sekundärmarkt in einem PSM:
  vgl. Abschnitt III.1.

Zurück zum Inhaltsverzeichnis

II.2. Das Konzept des Double Auction Markets

Abb. 4: Entwicklung einer bid/ask-queue und das Bilden eines Kontraktes, neue Orders sind schraffiert dargestellt

Weitere Variationen des Grundkonzeptes, die z.B. zum schnelleren Erreichen von Gleichgewichtspreisen führen können, sind in weiteren Experimenten (22) getestet worden,

• nur jeweils eine Order (bid/ask) pro Trader erlaubt
  
• nur Verbesserung betreffend Preis oder Menge führt zu neuen Orders
  
• single unit trades (nur eine Einheit pro Order)
  
• zeitliche Limitierung der Handelsperioden
  

Die Funktionsweise des DAM hat durch seine universelle Einsatzmöglichkeit in die unterschiedlichsten Märkte Einzug gehalten. Vom Fließhandel mit Aktien und Wertpapieren bis zu Warentermingeschäften baut eine große Vielfalt an Märkten auf diesem Konzept auf.

Zurück zum Inhaltsverzeichnis

II.3. Stärken und Schwächen

• das einfache System,
  
• leicht erlernbares, unmißverständliches Regelwerk,
  
• transparenter Ablauf,
  
• anonymes Agieren möglich,
  
• automatisierbar (beste Beispiele Arizona Stock Exchange (AZX) oder Iowa Electronic Markets (IEM)),
  
• einfache Administration,
  
• weites Anwendungsfeld, da leicht an individuelle Anforderungen anpassbar,
  
• schwer manipulierbar (falls genügend Marktteilnehmer vorhanden sind und keine self trades zugelassen werden).
  
• weitere Verbesserung des Feedbacks und der Motivation der Trader in Continous Double Auction Markets (CDAM)
  

Die "pure" Form des DAMs weist aber auch einige, manchmal eher unerwünschte Merkmale auf:

• jeder Kontrakt kann zu einem individuellen Preis abgeschlossen werden, was bei einer hohen Anzahl geschlossener Kontrakte die Übersicht erschwert,
  
• durch die Interaktion von einer großen Anzahl von Marktteilnehmern in sehr kurzer Zeit sind vor allem im Fall von CDAM schnelle Reaktionszeiten und ein hoher Grad an Aufmerksamkeit notwendig. Bei EDV-gestützten Systemen müssen zusätzlich entsprechend schnelle Netzverbindungen und Verarbeitungskapazitäten zur Verfügung stehen.
  

Zurück zum Inhaltsverzeichnis