基于复杂金融系统视角的计算实验金融:进展与展望

金融系统本质上是由大量具有适应性、交互性的个体组成的复杂系统.计算实验金融学历经20余年的发展,通过"自底向上"的微观建模方法,探索了复杂金融系统的运行规律与演化特性,拓展了传统经典金融理论的研究.本文首先运用文献统计方法,从总体上回顾了领域内近年的文章发表与引用现状,然后基于个体复杂演化视角,从个体学习、种群演化和复杂网络交互三个方面,总结现有ACF领域的发展,并展望了未来计算实验金融学发展的重要方向.

计算实验金融在中国:研究现状及未来发展

通过对国内计算实验金融研究发表论文进行统计和分析后,发现目前我国计算实验金融研究领域学者队伍已经初步形成,但是,国内还缺乏有影响力的专业核心期刊。从发展动力来看,国外相关研究带动和国内基金资助是我国计算实验金融研究领域发展的2个主要推动因素。在对未来的研究方向分析中,发现对金融经济学、行为金融学基础性问题的研究将成为未来计算实验金融的主要研究方向,而建模方法也将由原来的个体简单适应行为刻画转变为具有复杂适应性和交互性的个体行为刻画。

中小企业联合担保贷款的计算实验金融分析

中小企业在为国民经济做出越来越大贡献的过程中,却一直面临着信贷难问题.从政府角度出发,采用基于计算实验金融的多Agent仿真技术构建了违约成本——社会信用环境模型和选择策略概率模型,分析了联合担保中的企业数量规模以及信用环境对银行—中小企业信贷行为的影响.发现数量规模和信用环境对于信贷行为的影响机制,进而提出了相应的政策建议,以期能为政府解决中小企业融资难问题提供决策参考.

面向资本市场复杂性建模:基于Agent计算实验金融学

本文介绍了现代金融学领域一个新兴分支———基于Agent计算实验金融学的理论基础、基本概念和研究内容。并以SantaFeInstitute的人工股票市场为例说明了它的建模方法 ;探讨了它与现代金融学中金融市场微观结构理论、行为金融学等其他新的研究分支之间的关系 ;阐述了它的研究现状及未来发展。

指令簿透明度增加与市场价格发现——基于计算实验金融方法的指令驱动市场研究

本文基于计算实验方法,在指令驱动市场的微观模拟平台基础上研究不同指令簿透明度的市场价格发现的变化规律。实验发现适度增加指令簿透明度有利于市场价格发现,但在指令簿透明度过高的市场中指令簿透明度增加后价格发现程度变化较弱甚至反而有所降低。因此,实验结果表明增加指令簿透明度并不一定会促进市场的价格发现。

我国股票期权市场计算实验金融仿真研究

文章基于计算实验金融方法,结合我国权证市场定价模型,构建我国连续双向拍卖人工股票期权市场仿真实验平台,并基于此平台针对持仓限额制度进行对比实验,为我国未来推出股票期权产品提供实验依据。实验结果表明,限仓额度的大小并不会对市场价格造成显著影响,但随着限制的放松,市场成交量将会有显著的增加,因此,我国股票期权市场可以通过对限仓额度的灵活调整来规避由持仓量过于集中而可能引发的市场操纵行为。

计算实验金融理论及其在我国的应用前景

计算实验金融理论是指在既定的市场结构下,应用计算机技术模拟资本市场投资者的行为来揭示市场宏观特性形成原因的一门金融学分支。基于Agent的计算实验金融理论的建模中主要考虑的因素有Agent、交易、证券、进化、基准和时间因素等六个方面。目前计算实验金融理论研究领域主要集中于股票市场与外汇市场。中国资本市场的独特发展阶段和结构特征决定了它具有为计算实验金融理论的发展做出特别贡献的广阔前景。

基于计算实验金融的交易者构成对市场的影响研究

基于计算实验金融方法,建立指令驱动的人工股票市场模型,研究交易者构成不同的市场流动性、交易者策略、指令成交量和指令成交率以及市场波动性和交易量等宏观指标。结果表明,市场中耐心的交易者的比例增加有利于增加市场深度,而急躁的交易者数量的比例增加对于减少买卖价差、提高市场指令成交率和增加交易量具有一定的促进作用。

基于计算实验金融方法的决策偏好比较研究

风险决策偏好表征着个体在面对不确定条件或具有风险时的决策态度,不同的偏好特征以效用函数为载体,外在地表现为个体具体所运用的投资策略。风险决策机制的深入理解以及基于不同决策偏好的策略比较分析对投资者的投资决策具有重要意义。通过运用计算实验金融方法对传统决策偏好以及前景理论进行多角度的比较分析,研究发现基于前景理论构造的投资策略相比传统决策偏好具有较大的优势,对于投资者本身来说是一个最佳的策略选择。

基于Agent的计算实验金融学:原理、方法和挑战

近年来金融领域兴起了一个重要的理论分支-基于Agent的计算实验金融学。它将复杂自适应系统(CAS)理论思想与计算机技术相结合,通过构建人工金融市场模型,从微观层次揭示金融市场的宏观动力特性。介绍了基于Agent的计算实验金融学的理论基础、研究方法和取得的研究成果,最后讨论了它存在的问题和面临的挑战以及进一步的研究方向。

金融科技视角下计算实验金融建模分析

该文简略阐述了计算实验金融研究方法及其优劣势,介绍计算实验金融建模过程中所涉及的新型技术,并基于金融科技的发展,对计算实验金融建模的主要类型和实际建模方法进行详细分析,旨在为相关研究人员提供参考,使其能够充分了解到计算实验金融建模的发展历程和其中所存在的问题,进而不断总结经验对计算实验金融建模进行持续优化完善。

基于Agent建模的计算实验金融学:思想与方法

本文首先阐述了复杂自适应系统CAS的内涵,因为资本市场是一个复杂自适应系统,所以引出基于CAS理论的计算实验金融学。其次介绍了计算实验金融学的建模框架和建模思路,强调了市场价格形成机制、Agent个体行为和市场信息结构三者之间的相互作用。最后阐述计算实验金融学的发展前景,为计算实验金融学的进一步研究提供参考。

计算实验金融的思想基础与研究范式浅析

计算实验金融是对过去实验经济学的完善和提升,而且其已经经历了二十余年的发展历程,尽管针对其的研究手段已经趋于成熟,然而就其思想状况及研究方式而言其现阶段尚存在着一定程度的分歧和争辩。笔者由金融分析条件的层面探讨了计算实验金融的开端和进展,对常规的计算实验金融模型的构建手段和类型划分展开了系统评判和汇总,由此就目前颇为典型的一部分难点性问题展开了深入讨论,进而建立计算实验金融的思想依据及研究模式,同时着重探讨了其相对于古老型研究手段在金融行业异象、市场运作结构、行为金融理论、交易模式构建等研究方面的优势.

浅谈中小企业联合担保贷款的计算实验

目前,中小企业为我国的经济建设做出了重要贡献,但是在发展中一直受到了信贷难问题的困扰,通过计算实验金融多Agent建立社会信用环境模型和选择策略概率模型,能够体现出联合担保中企业数量规模及信用环境对银行借贷资金给中小企业的发展的影响力度。本文针对此项提出了相应的政策和建议,能够为帮助政府解决中小企业融资难的问题提供有效措施。

类“余额宝”金融产品对银行系统稳定性的影响

作为一种全新的互联网金融产品,“余额宝”一经推出,便在短期内吸纳了巨量的活期资金,其超预期表现也引起了银行业的高度关注.构建了具有“余额宝”的多Agent动态银行网络系统模型,研究了“余额宝”类金融产品对我国银行系统稳定性的影响.研究结果表明,“余额宝”对银行系统稳定性的影响主要受两个参数控制,即银行间连接度及存款转移比例(“余额宝”吸纳的活期存款占银行活期存款的比例).当银行间连接度较小时,“余额宝”的存在有利于银行系统的稳定,此时存在一个有利于银行系统稳定的最优的存款转移比例,而且该最优存款转移比例随着银行间连接度的增大而减小;当银行间连接度太大时,“余额宝”的存在不利于银行系统的稳定.从银行间流动性角度分析了上述“余额宝”对银行网络系统稳定性的影响以及最优存款转移比例.

损失厌恶对金融市场的作用机理探究

行为金融理论认为投资者具有损失厌恶特征,面对损失时,投资者表现出风险喜好,而面对盈利又会变得风险厌恶。而计算实验金融模型研究表明:损失厌恶投资者的存在不仅能够提高市场收益,减弱市场波动,还能有效降低价格与基础价值的偏离程度,从而提高市场质量。因此,深入研究投资者的损失厌恶特征在金融市场中的作用机理对于市场监管、资产定价和风险管理具有重要的理论和实践意义。

计算实验金融的思想基础与研究范式

计算实验金融作为实验经济学的发展和补充已经有了二十多年的发展,虽然其研究方法已经逐渐成熟,但是关于其思想基础和研究范式目前还存在一定的争议和挑战.本文从金融研究需求的视角讨论了计算实验金融的起源与发展,对常见的计算实验金融模型的建模方法与类型进行了评述与总结,进而对目前比较典型的一些挑战性问题进行了讨论,从中展现出计算实验金融的思想基础和研究范式,并重点讨论了其相对于传统研究方法在金融市场异象、市场微观结构、行为金融学、以及交易机制设计等研究领域的优势.

计算实验金融工程:大数据驱动的金融管理决策工具

在大数据时代,金融系统更清晰地呈现出由其微观单元之间的适应性交互形成的复杂系统内在本质。但传统金融理论受限于数学可解性,常利用理性经济人等假设简化金融系统的一些微观因素,致使理论模型难以捕捉诸多真实金融异象和风险事件,制约了理论的发展及其工程化应用。而今,金融系统的微观因素相关研究取得了重大突破,使得从微观主体异质行为及其交互出发的“自底向上”建模、以及相应的新型管理工具成为可能。这些研究推动了由大数据驱动的计算实验金融学、以及基于此的“计算实验金融工程”管理工具的发展。本文通过建立具有包容性的形式化概念模型,对传统金融和计算实验金融的逻辑和方法论进行阐述和比较,尝试在两者之间搭建对话桥梁。同时在上述模型框架下,通过示例展现了大数据驱动的计算实验金融如何拓宽金融科学理论的发展,并为金融实践中的管理决策带来新工具。

金融研究的新范式:计算实验金融的发展及应用

计算实验金融作为一种新型的金融研究方法,对金融市场采取“自底向上”的建模方式,不仅突破了经典研究方法的局限性,而且有利于拓展在金融市场方面的研究与应用。本文梳理出计算实验金融的产生背景以及发展历程,在此基础上详细介绍计算实验金融的国内外代表性学术成果、重要研究团体以及实际应用案例,建议有关部门牵头开展计算实验金融应用平台的搭建,为金融市场的监管创新提供重要驱动力。

基于不同投资行为的动态银行网络稳定性研究

针对中国同业拆借市场中银行的交易行为相仿、并缺乏对拆借资金有效监管的问题,首先构建多Agent的动态银行网络模型,然后采用计算仿真的方法研究Agent的两种行为下(投资约束行为与未约束行为)银行网络系统的稳定性。结果表明,未加约束的同业拆借行为将导致银行系统的风险增大,并且当由此造成银行系统不稳定时,中央银行试图通过调整存款准备金率提高系统稳定的货币政策难有效果。