| Registro completo |
| Provedor de dados: |
AgEcon
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| País: |
United States
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| Título: |
Multidisziplinäre Agentendefinitionen für Optimierungsmodelle
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| Autores: |
Mohring, Anke
Zimmermann, Albert
Mack, Gabriele
Mann, Stefan
Ferjani, Ali
Gennaio, Maria-Pia
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| Data: |
2009-09-08
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| Ano: |
2009
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| Palavras-chave: |
Strukturwandel
Schweizer Landwirtschaft
Multi-Agentenmodell
Agentendefinition
Lineare Optimierung
Research Methods/ Statistical Methods
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| Resumo: |
Mit der Entwicklung von Multiagentenmodellen für die Landwirtschaft konnten betriebliche Entscheidungsverhalten und Interaktionen in die Simulation von kleineren Agrarregionen einbezogen werden. Wichtige methodische Impulse dazu kamen insbesondere von Wissen-schaftlerinnen und Wissenschaftlern aus Deutschland. Das sich im Aufbau befindende Modell SWISSland erhebt den Anspruch, die 50 000 Familienbetriebe der gesamten Schweizer Landwirtschaft in ihrer Heterogenität bezüglich Betriebs- und Kostenstrukturen sowie Verhal-tensweisen möglichst realitätsnah abzubilden, mit dem Ziel, die Simulation und Prognose des Strukturwandels zu verbessern. Dieser Beitrag beschreibt methodische Aspekte bei der Bil-dung der Agentenpopulation unter Verwendung verschiedener Datenquellen wie Buchhal-tungsdaten, räumliche Daten und Ergebnisse von Umfragen. Als Basis nutzt SWISSland die 3300 FADN-Betriebe des Schweizer Buchhaltungsnetzes, deren Repräsentativität mittels ei-nes Korrekturverfahrens wesentlich verbessert wird. Einzelbetriebliche Optimierungsmodelle simulieren das heterogene Verhalten der Agenten, für die innerhalb von Regionsgruppen ein potenzieller Flächenhandel möglich ist. Es ist zu erwarten, dass sich mit der Verknüpfung verschiedener Methoden und Datenmaterialien die Qualität der Politikfolgenabschätzung deutlich erhöhen wird.
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| Tipo: |
Conference Paper or Presentation
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| Idioma: |
Alemão
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| Identificador: |
http://purl.umn.edu/53273
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| Relação: |
German Association of Agricultural Economists (GEWISOLA)>49th Annual Conference, Kiel, Germany, September 30-October 2, 2009
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| Formato: |
13
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