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Mit der zunehmenden Digitalisierung und Vernetzung ökonomischer Systeme haben plattformbasierte Interaktionsbeziehungen stark an Bedeutung gewonnen. Hier werden zwei oder mehr Nutzungsgruppen durch eine dritte Seite, die Plattform, zusammengebracht. Die Interaktion wird in solchen zweiseitigen Märkten von den Plattformbetreibern kontrolliert. Kreditkartensysteme, Softwaremärkte oder werbefinanzierte Online-Communities stellen typische Beispiele dar. Da die Analyse von zweiseitigen Märkten mit Gleichgewichtsmodellen aufgrund der algebraischen Struktur des Problems in der Regel nicht praktikabel ist, präsentieren wir im vorliegenden Beitrag ein agentenbasiertes Modell, welches in einem kürzlich erschienenen Artikel ausführlicher diskutiert wird. Anhand von illustrativen Beispielen verdeutlichen wir die Implikationen eines agentenbasierten Ansatzes für die Innovationsökonomik im Allgemeinen und das Studium von Technologieentwicklung im Besonderen.

AbstractWe calculate the frequency of games with a unique pure strategy Nash equilibrium in the ensemble ofn-player,m-strategy normal-form games. To obtain the ensemble, we generate payoff matrices at random. Games with a unique pure strategy Nash equilibrium converge to the Nash equilibrium. We then consider a wider class of games that converge under a best-response dynamic, in which each player chooses their optimal pure strategy successively. We show that the frequency of convergent games with a given number of pure Nash equilibria goes to zero as the number of players or the number of strategies goes to infinity. In the 2-player case, we show that for large games with at least 10 strategies, convergent games with multiple pure strategy Nash equilibria are more likely than games with a unique Nash equilibrium. Our novel approach uses ann-partite graph to describe games.