基于主体的股市模型及其复杂动力行为

股票市场的许多复杂现象是传统金融理论所不能解释的.本文根据复杂经济系统思想建立了一个随机多主体股市模型,并综合利用数理分析和计算机模拟的方法对其进行研究.研究发现:受交易主体模仿感染倾向、价格追踪倾向和策略转移倾向等因素影响,模型呈现出基础价值均衡、非基础价值均衡、周期和混沌等市场形态;计算机模拟再现并解释了股市普遍存在的特征性事实.     

多种市场形态下人工股市特征性事实分析

研究不同市场形态下股票市场的特征性事实对理解股市运行有指导意义.构建了一个具有基础均衡、泡沫均衡、周期和混沌4种市场形态的多主体股市模型,并对其各种形态进行了计算机仿真实验,然后对仿真收益率序列统计分析.研究表明:4种市场形态均存在尖峰肥尾、波动聚集和长期记忆特性,其中以基础均衡状态最为明显,周期和混沌次之,泡沫均衡最弱.     

基于情绪传染的自适应变主体股市演化

投资者信念传染、投资思想体系演化及其对市场的影响,是当前金融(包括行为金融)研究领域的热点问题之一.借鉴SIRS型传染病模型的建模思想,并融入交易者自适应进出市场的机制,建立基于情绪传染的自适应变主体股市演化模型.对模型进行理论和数值仿真分析发现:①在同一核心演化机制下,股市情绪传染与自适应机制内生地驱动股价呈现基本面价值稳定均衡、局部收敛与发散等不同形态;②股市情绪极值点与股价极值点不同步.     

存在老鼠仓时证券市场多方博弈分析

构建老鼠仓、做仓机构投资者和其他普通投资者的市场交易模型.从老鼠仓交易加剧市场信息不对称以及做仓机构投资者效用取向改变等角度,分析市场参与者的博弈特征,并利用理性预期均衡分析方法求解市场均衡.在此基础上,分析了老鼠仓交易对于市场价格、交易量、波动性等市场特征的影响.通过定量研究发现,老鼠仓交易扭曲了市场机制,削弱了市场价值发现功能,增加了市场波动性和信息不对称.     

增发新股博弈中承销商的交易操纵行为

从国内发行核准制度和无市商的电子交易机制出发,借鉴知情交易操纵行为研究方法,探讨了承销增发新股中承销商与非知情策略交易之间信息识别与信息隐藏的博弈过程,考察了承销商在流通市场的操纵交易行为.得到了博弈均衡的充要条件,结果表明承销收入是博弈均衡的关键因素,增大承销收入系数,承销商倾向操纵交易,这将导致市场净指令的信息失效.控制承销收入可有效确保市场效率.     

与庄共舞对证券市场的影响分析

针对庄家内幕交易的偏好,从交易动机上加以规避,同时基于贝叶斯信念更新,构建了一个理性预期均衡模型,探讨与庄共舞的逻辑机理及其对市场质量的影响,并且引入信息获取成本,分析信息市场均衡.结论显示价格的信息含量与庄家订单中的噪声负相关,资本成本与庄家的意愿订单和其订单中的噪声负相关,信息市场存在内点均衡和角点均衡两种状态.此外给出了庄家参与交易和市场中存在与庄共舞现象的充分条件.     

基于财富效用的产权拍卖定价的计算模拟

通过构造财富效用函数建立了产权协商交易定价模型, 导出产权交易定价的加权边际效用零和方程.根据不同竞买人的偏好差异和对产权的预期价值差异, 运用出售方与不同竞买人的加权边际效用零和的定价方程求解出对应的协商交易均衡价格, 并选择最大均衡价格作为产权拍卖中标的参考价格.计算了不同中标价格的出售方和中标人的财富效用值和福利水平值, 比较发现只有以最大均衡价格中标产权拍卖的福利水平和市场效率最高; 若中标价格大于产权的最大预期价值, 拍卖交易的福利水平为负, 并出现所谓的"赢者灾难".对竞买人用于竞标的财富实力对均衡价格的影响作了初步探讨, 其研究结论符合常理.     

发电侧电力市场中多主体动态博弈仿真研究

外购电比率,政府税收,合约电量比率及市场规模等是影响发电市场均衡的主要因素.分析这些因素由于涉及到多种主体之间交互作用而显得复杂.在复杂适应系统理论的基础上,提出一种基于Swarm架构的发电市场多主体动态博弈仿真模型.该模型可以对真实发电市场环境进行仿真,并对影响发电市场均衡的主要因素进行定量分析.仿真方法及结果为解决电力市场化改革中出现的问题提供了可供借鉴的方法和数据.     

连续双向拍卖机制下的短期价格行为分析

建立描述限价指令市场中连续双向拍卖交易机制下短期价格动态变化的理论模型.通过对该机制下的几个特征变量包括最佳(高)买价、最佳(低)卖价、买卖价差、成交价格和成交概率的分析揭示连续双向拍卖机制下的短期价格行为,并着重探讨其均衡性质包括成交价格所收敛到的竞争均衡及达到均衡的时间.研究结果表明建立的理论模型能较好地刻画连续双向拍卖机制下短期价格的动态演进特征,进而印证连续双向拍卖交易机制能快速收敛到竞争均衡从而产生很高的价格发现效率的相关结论.     

基于GD-FNN的股票市场泡沫模型

针对股票市场内部结构复杂性和外部因素多变性, 构建一种基于预测的股票市场泡沫模型. 以上证指数为研究对象, 在价格和成交量的基础上, 将与股票市场密切相关的宏观经济指标引入泡沫模型指标体系, 并对指标体系中各变量之间长期均衡关系和因果关系进行数量分析. 在此指标体系下, 构建向量自回归模型(VAR)模型衡量股票市场基础价值, 并据此分析宏观经济指标对市场的影响; 同时构建基于椭圆基函数且能够动态调整网络结构的广义动态模糊神经网络模型(GD-FNN)对上证指数进行拟合预测作为股票市场的市场价值, 并通过GD-FNN模型提取的模糊规则对股票非线性系统运行模式进行分析. 最后, 根据预测的股票市场市场价值与基础价值之间的偏差计算泡沫度, 并提出相应的预警策略.