Szenario-Presets
Umfeld — gilt für beide
Wie gehen die Krisen aus?
Verteilung der Endzustände über alle Läufe
Eskalationsverlauf
Stufe 0 = Frieden · Stufe 8+ = Krieg. Median, 10–90%-Band und 40 Beispielläufe.
Was simuliert dieses Modell?
Zwei Akteure stehen auf einer Eskalationsleiter (Stufe 0–10). In jeder Runde entscheidet jeder Akteur, ob er eskaliert, hält oder deeskaliert – abhängig von Entschlossenheit, innenpolitischem Druck, relativer Stärke, Risikobereitschaft, den wachsenden Konfliktkosten und Zufall.
Eingebaut ist die Eskalationsfalle („Law of Escalation"): Wer eskaliert hat, verliert beim Rückzug Gesicht („Commitment") – Deeskalation wird also mit jeder Runde teurer, und begonnene Spiralen tragen sich selbst. Fehlwahrnehmung kann einen zurückhaltenden Zug des Gegners als Aggression erscheinen lassen und Spiralen zünden. Wirtschaftliche Verflechtung verteuert den Konflikt für beide und wirkt als Bremse.
Da jeder Lauf Zufall enthält, wird das Szenario tausendfach wiederholt (Monte-Carlo) – das Ergebnis ist keine Vorhersage, sondern eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über Ausgänge.
Strategien — wer tritt an?
Turnier-Parameter
Turnier-Rangliste
Ø Punkte pro Runde, jede Strategie gegen jede (inkl. sich selbst)
Evolutionäre Dynamik
Replikator-Dynamik: erfolgreiche Strategien vermehren sich, erfolglose sterben aus
Was simuliert dieses Modell?
Das iterierte Gefangenendilemma nach Robert Axelrod: Jede Strategie spielt viele Runden gegen jede andere. Kooperieren beide, bekommen beide 3 Punkte; betrügt einer den Kooperierenden, bekommt er 5 und das Opfer 0; betrügen beide, gibt es je 1 Punkt.
Die Fehlerrate lässt Züge gelegentlich „verrutschen" – wie im echten Leben, wo Signale missverstanden werden. Sie zeigt, warum nachtragende Strategien (Grim Trigger) in einer verrauschten Welt scheitern und verzeihende (Großzügiges Tit for Tat) gewinnen.
Die Evolution startet alle Strategien mit gleichem Populationsanteil; wer im Schnitt mehr Punkte holt, wächst. So sieht man, welche Strategien sich langfristig durchsetzen – oft erst, nachdem Ausbeuter ihre Opfer ausgerottet haben und dann selbst verhungern.
Schelling-Segregation
Die Stadt
Jede Zelle ein Haushalt – wer zu wenige ähnliche Nachbarn hat, zieht um
Entwicklung über die Zeit
Wie schnell entmischt sich die Stadt?
Was simuliert dieses Modell?
Thomas Schellings berühmtes Segregationsmodell (1971): Agenten zweier Gruppen leben auf einem Gitter. Jeder ist zufrieden, wenn mindestens der eingestellte Anteil seiner Nachbarn zur eigenen Gruppe gehört – sonst zieht er auf ein freies Feld.
Die verblüffende Pointe: Schon eine milde Präferenz (z. B. „mindestens 30 % wie ich") führt zu fast vollständiger Entmischung. Makro-Muster können also dramatischer sein als das, was irgendein Einzelner will – das Kernprinzip emergenten Verhaltens und die beste Intuition dafür, was „Psychohistorie" im Kleinen bedeutet.
Szenario-Presets
Parameter — real, inflationsbereinigt
Vermögensentwicklung
Fächer der möglichen Zukünfte – Median und Perzentilbänder
Verteilung der Endwerte
Wo landen die Läufe nach dem vollen Horizont?
Was simuliert dieses Modell?
Eine Monte-Carlo-Projektion: Das Vermögen entwickelt sich monatlich mit der erwarteten Rendite plus zufälliger Schwankung (Normalverteilung), dazu kommt die Spar- oder Entnahmerate. Alle Werte sind real, also bereits um die Inflation bereinigt.
Tausende Läufe ergeben keinen einzelnen „Prognosewert", sondern eine Bandbreite möglicher Zukünfte – genau der Blick, der bei Entnahmeplänen das Risiko sichtbar macht, das ein simpler Durchschnitts-Zinseszinsrechner versteckt (Reihenfolgerisiko: schlechte Jahre am Anfang sind bei Entnahmen fatal).