STRATEGIC BEHAVIOR AND ECONOMIC DYNAMICS IN ICT MARKETS: AN AGENT-BASED FRAMEWORK

Chapter 1: The advancement of Information and Communications Technologies (ICTs) and the trend towards digitalization have significantly fueled the growth of software applications. These applications are distinct from traditional goods due to their reliance on information systems, the intangible nature of products, and the critical role of licensing. The pricing and availability of these applications differ internationally due to varying local data restrictions. In this paper, we aim to answer how the level of data restriction influences the geographical distribution of economic activities over time. To decipher the impact of data restriction levels on the software market, we employ a game-theoretical approach and an agent-based approach involving entities such as firms, consumers, and governments. Our model includes the interactions between software owners and developers, the selection process of diverse consumers, the tactics of software owners, and the fluctuation of prices. Our computational experiments indicate that the intensity of data restrictions can influence the price formation process. We recommend that governments in different regions should work collaboratively to minimize data regulation in the public software market and that firms should better understand consumer preferences, so that the related policies can benefit both consumers and local businesses. Chapter 2: Traditional industrial organization theory often interprets R&D investment as a driver of innovation and technological progress. In contrast, this paper focuses on a different but equally critical dimension of R&D—the physical investment in production and service capacity, which determines a firm's ability to deliver high-quality services. In many ICT markets, profitability is not limited by the absence of innovation but by the constraints of infrastructure and capacity utilization. When firms exceed their optimal service capacity, product quality deteriorates and consumer satisfaction declines. Moreover, consumer behavior is increasingly shaped by digital community interactions and network effects, which can amplify or dampen the market value of these physical investments. To capture these mechanisms, we develop an agent-based model of competing ICT firms that strategically select their capacity levels while interacting with consumers embedded in a social network. The model uncovers how network effects, congestion, and capacity adjustments jointly shape market outcomes, profitability, and consumer engagement. This paper contributes to a deeper understanding of capacity management and network-driven competition in digital service industries. Chapter 3: Despite the potential of the agent-based modeling (ABM) to uncover emergent phenomena and provide policy insights, the estimation and calibration of model parameters remain a significant challenge. This paper addresses this challenge by proposing a computational model tailored to the ICT industry, where strategic firm behavior and network effects are central. We apply recent advances in parameter estimation—specifically the simulated method of moments and neural network-based surrogate models—using financial data from U.S. telecommunication firms (AT&T and T-Mobile) to calibrate and validate the model, and to identify parameter values and distributions. By systematically comparing these calibration methods, we assess their suitability and practical implications for agent-based economic modeling. We aim to advance the methodological rigor in ABM parameterization and contribute to the broader discussion on improving the validity and applicability of computational economic models. Our findings provide insights into overcoming industry-specific challenges, enhancing the reliability of ABMs, and bridging the gap between theoretical modeling and real-world applications.

Capitolo 1: L'avanzamento delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione (TIC) e la tendenza alla digitalizzazione hanno alimentato in modo significativo la crescita delle applicazioni software. Tali applicazioni si distinguono dai beni tradizionali per la loro dipendenza dai sistemi informativi, per la natura immateriale dei prodotti e per il ruolo cruciale delle licenze. Il prezzo e la disponibilità di queste applicazioni variano a livello internazionale a causa delle diverse restrizioni locali sui dati. In questo studio, ci proponiamo di comprendere in che modo il livello di restrizione sui dati influenzi la distribuzione geografica delle attività economiche nel corso del tempo. Per analizzare l'impatto dei livelli di restrizione sui dati nel mercato del software, adottiamo un approccio basato sulla teoria dei giochi e un approccio basato sugli agenti, coinvolgendo attori quali imprese, consumatori e governi. Il nostro modello prende in considerazione le interazioni tra proprietari e sviluppatori di software, il processo di scelta dei diversi consumatori, le strategie dei proprietari del software e le fluttuazioni dei prezzi. I nostri esperimenti computazionali indicano che l'intensità delle restrizioni sui dati può influenzare il processo di formazione dei prezzi. Suggeriamo che i governi delle diverse regioni collaborino per ridurre al minimo la regolamentazione dei dati nel mercato pubblico del software e che le imprese comprendano meglio le preferenze dei consumatori, affinché le relative politiche possano portare benefici sia ai consumatori che alle aziende locali. Capitolo 2: La teoria tradizionale dell'organizzazione industriale interpreta spesso gli investimenti in ricerca e sviluppo (R&S) come un motore di innovazione e progresso tecnologico. Al contrario, questo studio si concentra su una dimensione diversa ma altrettanto cruciale della R&S: l'investimento materiale nella capacità produttiva e di erogazione dei servizi, fattore che determina la capacità di un'impresa di offrire servizi di alta qualità. In molti mercati delle TIC, la redditività non è limitata dalla mancanza di innovazione, bensì dai vincoli infrastrutturali e dal grado di utilizzo della capacità. Quando le imprese superano la propria capacità di servizio ottimale, la qualità del prodotto si deteriora e la soddisfazione dei consumatori diminuisce. Inoltre, il comportamento dei consumatori è sempre più influenzato dalle interazioni nelle comunità digitali e dagli effetti di rete, fattori in grado di amplificare o attenuare il valore di mercato di tali investimenti materiali. Per analizzare questi meccanismi, sviluppiamo un modello ad agenti che simula la competizione tra imprese del settore delle TIC; queste scelgono strategicamente i propri livelli di capacità interagendo con consumatori inseriti in una rete sociale. Il modello mostra come effetti di rete, congestione e adeguamenti della capacità plasmino congiuntamente esiti di mercato, redditività e coinvolgimento dei consumatori. Il presente lavoro contribuisce a una comprensione più approfondita della gestione della capacità e della concorrenza guidata dagli effetti di rete nel settore dei servizi digitali. Capitolo 3: Nonostante il potenziale della modellazione basata su agenti (ABM) nell'individuare fenomeni emergenti e fornire indicazioni per le politiche economiche, la stima e la calibrazione dei parametri del modello rimangono una sfida significativa. Il presente lavoro affronta tale sfida proponendo un modello computazionale concepito per il settore delle TIC, caratterizzato dalla centralità dei comportamenti strategici delle imprese e degli effetti di rete. Vengono applicati recenti progressi nelle tecniche di stima dei parametri — nello specifico, il metodo dei momenti simulati e i modelli surrogati basati su reti neurali — utilizzando dati finanziari di aziende statunitensi di telecomunicazioni (AT&T e T-Mobile) per calibrare e validare il modello, nonché per determinarne valori e distribuzioni dei parametri. Attraverso un confronto sistematico tra questi metodi di calibrazione, ne valutiamo l'idoneità e le implicazioni pratiche per la modellazione economica basata su agenti. L'obiettivo è accrescere il rigore metodologico nella parametrizzazione dei modelli ABM e contribuire al più ampio dibattito sul miglioramento della validità e dell'applicabilità dei modelli economici computazionali. I risultati ottenuti offrono spunti utili per superare le sfide specifiche del settore, accrescere l'affidabilità dei modelli ABM e colmare il divario tra modellazione teorica e applicazioni nel mondo reale.