أصبحت نماذج الوكلاء (Agent-based Models - ABMs) من الأدوات الرئيسية في تحليل الاقتصاد الكلي، حيث تتيح نموذجًا أكثر دقة حول سلوكيات السوق وسلوكيات المستهلكين. ومع ذلك، كانت معظم التحليلات حتى الآن تعتمد على حملات مونت كارلو غير منهجية، مما أدى إلى تباين في الجهود الإحصائية عبر إعدادات المعلمات.

في دراسة حديثة، تم تطبيق فحص النماذج الإحصائية (Statistical Model Checking - SMC) باستخدام أداة MultiVeStA، مما يوفر طبقة تحليل منهجية لنموذج كينز+شومبيتر (Keynes+Schumpeter - K+S) دون الحاجة لإعادة كتابة المحاكي باستخدام بنية رسمية محددة.

تتمحور الدراسة حول حملة حساسية وقتية على مدى السنوات تحت فترة انتقالية، مع التركيز على اثنين من المتغيرات الكلية: معدل البطالة ونمو الناتج المحلي الإجمالي. وتم تحليل البيانات عبر استبيانات زمنية قابلة لإعادة الاستخدام وأهداف دقة محددة لكل observable، وقواعد توقف قائمة على الثقة لتحديد الجهود المطلوبة لكل إعداد.

أظهرت النتائج تباينًا واضحًا بين عائلات المعلمات: حيث أنتجت التحليلات المتعلقة بالتمويل الكلي والبنية التحتية أقوى التأثيرات الانتقالية، بينما استخدمت بعض قواعد التحليل المنهجي تأثيرات أضعف تحت نفس سياسة الدقة.

بشكل عام، توضح الدراسة أن SMC يمكن أن تدعم التحليل الكمي الموثوق والمعلوماتي لنماذج الاقتصاد الغني بالمعلومات، مع توضيح تقديرات عدم اليقين وتكاليف المحاكاة كجزء من النتائج المعلنة.