基于复杂网络少数者博弈模型的金融市场仿真研究.pdf

【基于复杂网络少数者博弈模型的金融市场仿真研究】 金融市场是一个高度复杂的系统，其中投资者的行为、信息传递和市场动态相互交织，形成了多种复杂的现象。本文针对这一主题，提出了一个结合复杂网络理论和少数者博弈模型的金融市场仿真研究。该研究旨在通过模拟投资者之间的互动，揭示金融市场中的非线性行为和异象。 少数者博弈模型起源于1997年Challet和Zhang的研究，它是一种基于Agent的模型，强调在一定规则下，多数人采取某一行动时，少数人采取相反行动往往能获得更好的结果。在金融市场中，这可以映射为投资者试图预测市场趋势并选择与大众不同的投资策略，以获取超额收益。 在本文中，研究者构建了一个包含学习机制、学习结构和时间控制策略（即持续期策略）的复杂金融网络少数者博弈模型。模型中的每个Agent代表一个投资者，他们不仅依据自身的决策策略进行投资，还能够从网络中学习其他投资者的行为，以改进自己的策略。这里的网络结构包括随机网络、小世界网络和无标度网络，分别对应不同类型的市场环境： 1. 随机网络代表全局信息环境，投资者决策基于随机性，假设市场信息均匀分布。 2. 小世界网络则模拟了社会网络的影响，投资者可能受到周围社会关系的影响，形成局部信息传递。 3. 无标度网络则体现了市场中存在寡头垄断的情况，少数大投资者对市场有较大影响力。 通过这些网络结构，研究者进行了大量仿真，观察到金融市场收益分布的“尖峰厚尾”特征，这是金融市场的一个显著特性，意味着极端事件发生的概率比正态分布所预测的要高。此外，模拟还揭示了寡头市场中股价异常现象，暗示了市场集中度对价格波动的影响。 在模拟过程中，学习机制使Agent能够在经验中不断优化策略，学习结构则影响了信息传播和策略更新的速度。持续期策略作为时间控制因素，允许研究者探究不同时间尺度上的市场动态，例如短期交易与长期投资策略的效果差异。 基于复杂网络的少数者博弈模型为理解和预测金融市场复杂行为提供了一个强大的工具。通过这种模型，我们可以深入理解投资者的学习过程、网络结构如何塑造市场行为，以及时间因素如何影响市场的稳定性和效率。这项研究对于金融市场的风险管理和政策制定具有重要意义，有助于设计更有效的市场规则和监管措施，以减少金融危机的发生。