Research Workshop "Observational Learning, Herding & Recommender Systems"
Der Workshop wird in hybrider Form stattfinden. Falls eine Teilnahme vor Ort erwünscht ist, müssen die Reise- und Unterbringungskosten von den TeilnehmerInnen übernommen werden. Es gibt keine finanzielle Unterstützung.
?ber den Referenten:
Seit Dezember 2021 ist PD Dr. Christoph March Privatdozent an der Universit?t Bamberg. Bereits seit 2018 h?lt er regelm??ig Lehrveranstaltungen, u.a. zur Spiel- und Vertragstheorie sowie zur ?konomik der Digitalisierung. Zuvor war er an der TU München und der Paris School of Economics t?tig. Zu seinen Forschungsschwerpunkten z?hlen unter anderem Modelle des sozialen Lernens sowie die Ursachen und Wirkungen von informationsbasiertem Herdenverhalten. Dazu entwickelt er theoretische, experimentelle und statistische Ans?tze, um die Entwicklung eines verhaltens?konomischen Herdenmodells voranzutreiben. Parallel forscht er auch zur ?konomik von Künstlicher Intelligenz.
Zeitplan:
Mittwoch, 6. Juli
09:00 – 10:30 Einführung: Grundmodell, Informationskaskaden, Eigenschaften
10:30 – 11:00 Kaffeepause
11:00 – 12:00 Robustheit: Der Einfluss von Entscheidungs- und Signalraum
12:00 – 13:30 Mittagspause
13:30 – 15:00 Empirische Tests von rationalem Herdenverhalten
15:00 – 15:15 Kaffeepause
15:15 – 16:45 Experimente I: Balls-and-Urns und das ?Overweighting" Ph?nomen
Donnerstag, 7. Juli
09:00 – 10:30 Experimente II: Exzessives Herdenverhalten
10:30 – 11:00 Kaffeepause
11:00 – 12:00 Experimente III: Altruismus und Wohlfahrtsoptimum
12:00 – 13:30 Mittagspause
13:30 – 15:00 Behavioral Social Learning
15:00 – 15:15 Kaffeepause
15:15 – 16:45 Erweiterungen I: Beobachtungen, Netzwerke, Finanzm?rkte
Freitag, 8. Juli
09:00 – 10:30 Erweiterungen II: Design und Künstliche Intelligenz
10:30 – 11:30 Kaffeepause, Fragen & Antworten
Literatur:
Mittwoch, 6. Juli
Chamley, C. (2004): Rational Herds: Economic Models of Social Learning, Cam-bridge University Press.
- Bikhchandani, S., D. Hirshleifer, O. Tamuz, and I. Welch (2021): “Information Cascades and Social Learning”, NBER Working Paper, No. 28887, https://www.nber.org/papers/w28887/
Bikhchandani, S., Hirshleifer, D., and Welch, I. (1992): “A Theory of Fads, Fashion, Custom, and Cultural Change as Informational Cascades”, Journal of Political Economy, Vol. 100, pp. 992-1026.
Smith, L., and Sorensen, P. N. (2000): “Pathological Outcomes of Observational Learning”, Econometrica, Vol. 78 (2), pp. 371-398.
Zhang, J., and Liu, P. (2012): “Rational Herding in Microloan Markets”, Management Science, Vol. 58, pp. 892-912.
Anderson, L. R., and Holt, C. A. (1997): “Information Cascades in the Laboratory”, American Economic Review, Vol. 87 (5), pp. 847-862.
Weizs?cker, G. (2010): “Do We Follow Others When We Should? A Simple Test of Rational Expectations”, American Economic Review, Vol. 100, pp. 340-360.
Ziegelmeyer, A., March, C., and Krügel, S. (2013): “’Do We Follow Others When We Should? A Simple Test of Rational Expectations’: Comment”, American Economic Review, Vol. 103 (6), pp. 2633-2642.
Donnerstag, 7. Juli
March, C., and Ziegelmeyer, A. (2018): “Excessive Herding in the Laboratory: The Role of Intuitive Judgments”, CESifo Working Paper, No. 6855, https://www.cesifo.org/en/publikationen/2018/working-paper/excessive-herding-laboratory-role-intuitive-judgments.
March, C., and Ziegelmeyer, A. (2020): “Altruistic Observational Learning”, Journal of Economic Theory, Vol. 190, 105123.
Eyster, E., and Rabin, M. (2010): ?Na?ve Herding in Rich Information Settings”, American Economic Journal: Microeconomics, Vol. 2, 221-243.
Bohren, J. A. (2020): “Informational Herding with Model Misspecification”, Journal of Economic Theory, Vol. 163, 222-247.
Eyster, E., and Rabin, M. (2014): “Extensive Imitation is Irrational and Harmful”, Quarterly Journal of Economics, Vol. 129 (4), 1861-1898.
Rosenberg, D., and Vieille, N. (2019): “On the Efficiency of Social Learning”, Econometrica, Vol. 87 (6), 2141-2168.
Park, A., and Sabourian, H. (2011): “Herding and Contrarian Behavior in Financial Markets”, Econometrica, Vol. 79 (4), 973-1026.
Freitag, 8. Juli
Che, Y.-K., and H?rner, J. (2018): “Recommender Systems as Mechanisms for Social Learning”, Quarterly Journal of Economics, Vol. 133 (2), 871-925.
March, C. (2021): “Strategic interactions between humans and artificial intelligence: Lessons from experiments with computer players”, Journal of Economic Psychology, Vol. 87, paper 102426.
Agrawal, A., J. Gans, and A. Goldfarb (2019): “The economics of artificial intelligence: an agenda”, Chicago and London: The University of Chicago Press.