Agentenbasierte Modellierung von Immobilienzyklen und Volatilität

Zusammenfassung

Diese Studie nutzt ein groß angelegtes agentenbasiertes Modell, um zu untersuchen, warum die Preise auf städtischen Wohnungsmärkten steigen und anschließend stark korrigieren. Haushalte werden als heterogene Agenten dargestellt, deren Entscheidungen ökonomisch rational bleiben und zugleich trendfolgendes Verhalten zulassen. Das Modell wird anhand demografischer, wirtschaftlicher und finanzieller Daten aus dem Großraum Sydney für drei verschiedene Zeiträume seit 2006 kalibriert.

Die berichteten Simulationen bilden die Preisdynamik dieser Zeiträume nach, einschließlich eines starken Anstiegs der Preisvariabilität vor dem Marktgipfel von 2017. Die Autoren führen dieses Verhalten auf das Zusammenspiel der Trendfolge der Haushalte, die als rationales Herdenverhalten beschrieben wird, und ihrer Kreditneigung zurück. Der Bericht legt einen Mechanismus nahe, über den Verschuldung und Nachahmung die Zyklen am Wohnungsmarkt verstärken können. Die Belege beziehen sich auf die modellierte Region und die untersuchten Zeiträume; die knappe Beschreibung enthält weder Modelldetails noch eine Validierung außerhalb der Stichprobe. Die Ergebnisse können das allgemeine Verständnis der Volatilität an Vermögensmärkten erweitern, belegen aber nicht, dass dieselbe Dynamik auch bei gehandelten Wertpapieren auftritt.

Kernaussagen

• Heterogene Haushaltsagenten können die Dynamik des Wohnungsmarkts modellieren und zugleich ökonomisch rationale Entscheidungen abbilden.
• Trendfolgendes Verhalten ist wichtig, um zyklische Preisanstiege und Korrekturen im Modell nachzubilden.
• Das Modell verwendet demografische, wirtschaftliche und finanzielle Daten aus dem Großraum Sydney für drei Zeiträume seit 2006.
• Das Modell bildet eine zunehmende Preisvariabilität vor dem Gipfel von 2017 nach und bringt sie mit Trendfolge und Kreditneigung in Verbindung.

Schlagwörter

# 2004.07571


# Explaining herding and volatility in the cyclical price dynamics of urban housing markets using a large scale agent-based model









Urban housing markets, along with markets of other assets, universally exhibit periods of strong price increases followed by sharp corrections. The mechanisms generating such non-linearities are not yet well understood. We develop an agent-based model populated by a large number of heterogeneous households. The agents' behavior is compatible with economic rationality, with the trend-following behavior found to be essential in replicating market dynamics. The model is calibrated using several large and distributed datasets of the Greater Sydney region (demographic, economic and financial) across three specific and diverse periods since 2006. The model is not only capable of explaining price dynamics during these periods, but also reproduces the novel behavior actually observed immediately prior to the market peak in 2017, namely a sharp increase in the variability of prices. This novel behavior is related to a combination of trend-following aptitude of the household agents (rational herding) and their propensity to borrow.

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