Computational Economics ist ein fortschrittliches Forschungsgebiet, in dem Ökonomen Computertools verwenden, um analytische Probleme zu lösen und die komplexe Interaktion vieler Akteure auf Finanzmärkten vorherzusagen oder zu modellieren. In einem nichtlinearen, dynamischen System wie dem Finanzmarkt findet die Computational Economics numerische Lösungen für vielfältige Probleme in den Bereichen öffentliche Finanzen, Spieltheorie und Makroökonomie. Durch die Konstruktion virtueller Wirtschaftssysteme können Forscher ihr Verständnis von beobachteten Gesetzmäßigkeiten, Normen und potenziellem Verhalten innerhalb dieser Systeme in der realen Welt erweitern. Auf der anderen Seite korrelieren Formeln und Algorithmen, die rein aus ökonomischen Überlegungen abgeleitet werden, selten mit der Realität. Viele Computer-Wirtschafts-Softwarepakete mit vorprogrammierten Optimierungsroutinen, wie Gauss oder Conopt, ermöglichen es Ökonomen, die erweiterten Computerkapazitäten zu nutzen, um Lösungen für wirtschaftliche Probleme zu generieren.
Agent-based Computational Economics (ACE) ist ein Spezialgebiet der Computational Economics, das Modelle ökonomischer Prozesse unter Verwendung fester Anfangsbedingungen konstruiert, die vom Forscher bestimmt, aber anschließend basierend auf der Interaktion einer Vielzahl unabhängiger Faktoren oder Agenten entwickelt werden. Agenten können physikalische Einheiten sein, wie beispielsweise das Wetter, oder biologische Einheiten, wie beispielsweise Vieh oder Feldfrüchte. Darüber hinaus können auch Einzelpersonen, wie beispielsweise Verbraucher, oder Institutionen, wie beispielsweise ein großer Markt, Agenten sein. Forscher wählen einen bestimmten Satz von Wirkstoffen für eine gegebene Formulierung basierend auf dem untersuchten Problem aus.
Mehrere kritische Ziele treiben die Computerökonomie an. Einige Forscher versuchen, die Systemleistung bestimmter Prozesse, Organisationen oder Richtlinien virtuell zu bewerten, bevor sie eingeführt werden, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse gesellschaftlich vorteilhaft sind. Sie führen eine Vielzahl von Agenten ein, wie Verbraucher, Hersteller, Regulierungsbehörden und andere relevante Faktoren, alle mit privaten Motivationen und Lernfähigkeiten, und ermöglichen diesen Agenten, virtuell zu interagieren und sich im Laufe der Zeit zu entwickeln. Die Hauptfrage, die die Forscher zu beantworten versuchen, lautet, ob strategisches Verhalten eines der Agenten unfaire Vorteile, Ineffizienz oder Unordnung im System erzeugen kann. Auf diese Weise können Forscher Mängel in einer Richtlinie, einem Plan oder einem System vor der Umsetzung erkennen.
Ein weiteres Ziel der Computational Economics ist die Identifizierung von Gesetzmäßigkeiten und Mustern innerhalb eines Wirtschaftssystems, die auf den ersten Blick völlig zufällig erscheinen mögen. Forscher versuchen, die beobachteten Regelmäßigkeiten zu erklären, indem sie wiederkehrende Interaktionsmuster zwischen den Agenten verfolgen. Mit computergestützten Simulationen konnten Ökonomen wiederkehrende Muster in Konjunkturzyklen, Marktabläufen und Handelsnetzwerken ausmachen. Fortschritte in der Methodik in der Programmierung, statistischen Analyse und Visualisierung haben die Fähigkeit von Computerökonomen erweitert, wirtschaftliche Phänomene zu verstehen und Theorien über ihre Ursachen zu entwickeln.