本文以零智慧代理人，建構了一個簡單的政治預測模擬市場，代理人基模型根據台灣各縣市的真實政治傾向在不同群聚效果下，對模擬結果與未來事件交易所其預測2008年及2012年的「總統選舉各候選人得票率預測」合約作比較，觀察市場偏誤的原因。
  經過模擬，證實本文的人工市場是有效率的，模型的設定能捕捉到Forsythe et al. (1999) 對預測市場的系統偏差 (systematic biases) 和失誤(mistakes)，所提出心理學中的一廂情願效果 (wishful thinking effect) 和錯誤共識效果 (false consensus effect)，此外，從不同群聚效果的模擬結果發現，未來事件交易所其預測2008年及2012年的「總統選舉各候選人得票率預測」合約，交易結果隱藏著台灣政治傾向分布。

Zero-Intelligence agents constructs a simple political simulation of market in this paper. Agent-based model based on real political tendencies under the effect of different segregations in the cities and counties of Taiwan. The simulation results compared with the contract of the election for the president of Taiwan, forecasted by XFuture, to observe the market bias. 
  As the simulation, the efficiency of the artificial market is confirmed. The model can match the opinion on the prediction market systematic bias and mistakes approved by Forsythe, et al (1999).As the view of Forsythe, et al (1999), the market involves the wishful thinking effect and the false consensus effect. In addition, the simulation results, the political tendencies in Taiwan, matches the contract of the election for the president of Taiwan forecasted by XFuture.

目錄 
目錄I 
表目錄II
圖目錄III
1緒論1
1.1研究動機1
1.2文獻回顧3
1.3 本文架構12
2 模型介紹與研究方法13
2.1 初始社會14
2.2 形成群聚15
2.3 信念17
2.4 雙方喊價18
3 模擬結果與分析20
3.1 2008年台灣總統大選20
3.22012年台灣總統大選29
3.3 2008年與2012年比較37
3.4 模擬結果檢定41
4 結論與建議44
4.1 結論44
4.2 未來建議研究方向46
參考文獻47
表目錄
表1.1 預測市場和民意調查之比較8
表3.1「預測第12任總統副總統選舉得票率」合約23
表3.2 「預測第12任總統副總統選舉得票率」合約資料24
表3.3 2008年模擬結果與未來事件交易所之平均路徑長27
表3.4 「預測第13任總統副總統選舉得票率」合約32
表3.5 「預測第13任總統副總統選舉得票率」合約資料33
表3.6  2012年模擬結果與未來事件交易所之平均路徑長35
表3.7 2008年及2012年台灣總統大選各候選人得票率預測37
表3.8 各縣市效率值38
表3.9 不同「群聚程度」差異之變異數分析摘要表41
表3.10 不同「群聚程度」差異之各構面分析表42
圖目錄
圖2.1初始設定下2012年台北市15
圖2.2 群聚效果圖16
圖2.3 形成群聚流程圖16
圖2.4 念信圖17
圖2.5 雙方喊價流程圖19
圖3.1 陳水扁總統施政滿意度民意調查21
圖3.2 2008年總統大選藍綠政治版圖與群聚效果比較圖28
圖3.3 馬英九總統施政滿意度民意調查30
圖3.4 2012年總統大選藍綠政治版圖與群聚效果比較圖36

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