交易行为的类型与一个行为模型

依据行为金融学的研究方法从信念角度出发区分交易者行为类型,进而探讨股价的形成机制。基于投资者在信息处理中存在系统性认知偏差,对不知情交易者为何成为交易策略相反的正反馈交易者和保守交易者进行了分析。通过行为模型,得出与传统理性市场观点不同的结论,在追逐信息租金过程中,不知情交易者的不完全理性对我国股价有显著影响,并对过度反应现象给出相应解释。     

情感影响下的人类认知行为建模研究概述

情感对人类认知行为具有重要影响作用,在认知行为建模过程中加入情感因素可以显著提高认知行为模型的真实性和适应性。首先将情感对认知行为影响作用的理论研究发展脉络划分为三个阶段,对各阶段代表性理论成果进行了阐述;其次,研究了情感影响下的认知行为模型的基本建模思想和方法,给出了若干典型的情感行为模型,并对各种方法和模型的优缺点进行了分析;最后,根据情感行为建模研究的现状,指出个体情感的精确描述与建模、多层次的情感-认知交互模型和组件化的通用情感行为建模框架是下一步需要着重研究的三个方向,并且给出了指导性的组件化的情感行为建模框架。     

基于认知风险价值的行为证券组合模型

考虑人的心理行为因素，利用价值函数描述了投资者的认知风险；以Copula联结函数、混合分布和Jacob矩阵,建立了多心理账户条件下证券组合决策的联合概率分布和关联结构；在Shefrin和Statman行为证券组合理论体系下，提出了一种基于认知风险价值的行为证券组合模型；算法释例结果表明，相对于传统的行为证券组合理论，该模型更为逼近证券组合决策的实际情景。     

期货市场中的信息精度与羊群行为实验研究

以行为金融理论为基础,根据信息精度的羊群行为模型,运用实验经济学的研究方法,对期货市场中羊群行为产生的内在机理及羊群行为和投资者收益之间的关系进行了研究。我们发现信息精度对投资者在投资决策中的羊群行为有重要影响。实验表明,投资者拥有的私有信息的信息精度越低,则投资者产生羊群行为的可能性越大;发生羊群行为的投资者收益比未发生羊群行为的投资者收益低。研究结果对我国期货市场的信息披露制度和投资者教育有一定的指导意义。     

笔式用户界面的eGOMS模型研究

认知心理学是构建人机交互模型的基础,从认知心理学角度对笔式用户界面(PUI)进行了建模和分析,以eGOMS模型为基础对PUI进行了评估。从认知过程的视知觉特征和心理加工机制、知识表征系统的组织形式以及单通道和多通道交互中的信息的加工和整合的方面、注意选择与分配的机制与特点等进行了细致的探讨了PUI的特点。PUI交互模式更加自然,可以减轻用户的认知负担。     

信托投资者决策行为影响因素的实证分析

研究我国信托投资者的投资决策行为是否理性，都受那些因素的影响，是一项有利于信托市场的稳定及维护信托投资者利益的重要课题。本文首先从理论上分析了信托投资者决策行为的影响因素；然后采用Logit模型对特定信托投资公司发行特定信托产品时投资者所填写的问卷调查表数据进行了实证检验，结果表明：信托投资者的投资决策行为与信托产品的预期收益率．风险控制力度、信托期限、资金规模和合同起点金额显著相关，而与受托人报酬率、受托人资信状况无关，投资决策行为未考虑潜在的风险因素，盲目性较大；最后就如何减少信托投资者的决策行为盲目性提出了一些建议。     

考虑认知偏差的基金市场内生秩序演化博弈分析

将基金经理人对违规处罚的认知偏差引入演化博弈分析过程,构建了基金市场内生秩序的演化博弈模型,用于基金经理人追求长期发展和短期逐利行为选择的分析。结果表明,基金经理人追求长期发展需要满足两类条件,而这些条件的达成受到基金经理人长期发展成本、认知偏差系数、违规处罚风险及投资者"回购异象"四个直接因素和投资者强化自我保护意识成本及基金经理人违规被查概率两个间接因素的影响,但是在现实中这些条件较难满足,从而导致了基金经理人的短期行为。解释了基金经理人为追求短期利益而违规操作屡禁不止的原因,并提出了提高查处频率、加大基金经理人违规处罚力度、加强投资者教育等建议。     

系统开发中的认知方法研究

从认知方法论的角度，对目前各种系统开发过程中的认知方法体系以及由此而产生的系统开发方法展开讨论．通过对大量开发方法的比较，给出了目前存在于系统开发领域的几种认知方法体系以及常用系统开发方法与认知方法体系之间的对应关系。     

管理者认知异质性、资本结构与税收效应

基于企业决策者认知异质性, 构建决策者主观价值最大化的最优资本结构决策模型, 选用中国沪深两市337家上市公司2000-2010年的数据, 深入剖析认知偏差对资本结构税收效应的影响. 研究发现: 我国上市公司偏好于选择保守型的债务政策. 企业决策者的认知偏差会对企业资本结构与税率的关系产生重要影响, 当决策者不存在认知偏差或认知偏差较低时, 随着税率的提高决策者会相应提高企业的负债率; 而当决策者认知偏差居中或偏高时, 企业的资本结构决策与税率并不相关. 研究结论表明, 企业决策者的认知异质性使得企业资本结构对税率变动的敏感性各异, 从而拓展了资本结构理论的外延, 对认识认知偏差对企业资本结构税收效应的影响有着重要的理论价值和现实意义.     

用于决策训练的虚拟人行为认知模型研究

基于人工生命方法和Agent理论,建立了用于井下虚拟现实决策训练的智能虚拟矿工(Intelligent Virtual Miner,简称IVMiner)模型。IVMiner集成了感知、运动、行为、认知等组件,能产生逼真的拟人行为。为了实现IVMiner的复杂行为控制,根据简化的包容式结构,建立了IVMiner的层次化行为控制模型;在认知规划中,研究了虚拟决策训练的任务知识表达模型和IVMiner的路径规划方法,实现了其全局路径规划。最后,在PC机上实现了IVMiner的行为仿真系统,能满足IVMiner的行为控制和初步的决策训练需求。     

基于时间-概率权衡的行为资产定价模型

运用时间-概率权衡理论研究基于消费的资产定价模型(CCAPM)中投资者跨期效用的折现问题,突破主观折现因子外生给定的不足,用体现投资者时间偏好与量值效应的内在折扣率函数刻画跨期对投资者效用的影响,推导出反映投资者跨期决策行为特征的行为折现因子,并指出其可测度性。在此基础上,改进Abel(1990)模型,考察具有习惯形成与追求时髦这两种行为特征的投资者,其跨期效用在行为折现因子作用下的消费-投资决策,构造较为全面反映投资者多重行为特征的行为资产定价模型(BAPM),得到均衡资产价格的非显示性最优解。通过数值模拟,新模型能更有效的解释股票溢价之谜与无风险利率之谜。     

基于认知差异的恐怖主义袭击误对策分析

恐怖袭击事件中博弈双方高度不对称和存在认知差异,误对策方法提供了合适的分析框架.本文运用误对策分析方法剖析了恐怖袭击事件中政府反恐力量与恐怖分子的认知差异,并分析了不同情境下策略冲突的平衡结局.由于双方认知偏差可能导致不存在纯策略纳什均衡,而混合均衡进一步加大了策略的不确定性,安全策略采取"安全第一"的原则使决策者避免最大风险,相对于纳什均衡更合适作为存在认知差异的误对策问题的均衡分析方法.在实践操作角度上,恐怖袭击二阶误对策模型的平衡结局为恐怖分子发动的恐怖袭击行动将被挫败,因此提出提高反恐效能的政策建议,即发动社会民众提供反恐情报和预警线索,提高民众反恐意识.     

群体行为动画中认知角色的建模方法

针对群体动画中角色的行为选择（策略、目标、计划）过程,基于认知建模方法,提出了一种建立自主角色认知模型的新方法。通过在行为动画中引入“动物行为逻辑”的概念,给出了高层非确定性目标导向行为与低层确定性预定义行为相结合的协调控制方案,并以鱼群动画为例进行了仿真实验。仿真实验主要围绕捕食和逃避敌人展开的,其结果表明,此方法不仅使行为动画中的角色具备行为选择智能,且能较好的反映群体行为的真实性。     

基于公众认知与政府引导的邻避舆情演化模型

针对近年邻避群体事件的舆情诱发性,基于公众认知和政府引导视角研究邻避舆情演化问题.首先,通过多案例比较分析,提炼邻避舆情演化的宏观特征,并基于Gompertz模型改进给予刻画;随后,分析个体对邻避项目的微观认知交互行为,运用演化博弈建模来描述个体复制动态;同时,考虑政府通过正面舆论对邻避舆情给予回应,运用信息熵理论和动力学方法构建政府舆论引导的交互熵模型和动力学方程;进而在此基础上,给出"公众-政府"邻避舆情演化模型;最后,讨论该模型均衡点的存在性和稳定性,并以"广东茂名PX事件"的邻避舆情演化为基础案例进行数值仿真研究.结果表明:当公众对邻避项目风险认知偏差较小时,政府应适当尊重邻避舆情,并遵循渐进式的引导路径对邻避舆情给予及时、主动的关切性回应,否则,邻避舆情会愈演愈烈;而当公众对邻避项目风险认知偏差较大时,政府应对邻避舆情加强跟踪和监管,并给予及时、适量的客观回应,否则,邻避舆情会演化到较高稳态.     

基于RBF神经网络的认知无线电认知引擎设计

认知无线电(CR)是一种智能无线通信系统,它能根据环境变化、业务需求动态调整参数,提高系统性能,其核心技术是认知引擎的设计。认知引擎可引入人工智能领域的推理与学习方法来实现CR的感知、自适应与学习能力。为适应变化的无线环境和用户需求,提出基于径向基神经网络(RBF)的CR认知引擎设计方法,该法通过对经验知识和环境的学习,重配置通信参数,以达到资源合理分配,提高系统性能。该引擎由两层RBF神经网络组成,外层神经网络学习全局属性,内层神经网络学习局部属性,以解决路由协议及局部参数的学习配置。在训练RBF神经网络学习模型后,根据定义的两个测试基准函数,评估模型性能,仿真验证了该学习模型的有效性,且能够有效实现CR学习重构。     

基于尖峰神经元的条件反射模型及其认知行为的研究

一种具有经典条件反射行为的认知模型（CMSPK），该模型以尖锋神经元为基本元素，互联形成具有反射弧结构的神经网络，能充分表现经典条件反射对时间的依赖性。基于有衰减项的Hebb规则设计了反映“刺激-响应-强化”特征的强化学习算法，使CMSPK具有经典条件反射行为和认知行为。应用CMSPK模型成功地模拟了习得、刺激间隔效应、遗忘、阻止和二阶条件反射等现象。     

企业战略变革过程中的冲突影响研究——基于认知的视角

本研究基于认知的视角,从理论上分析了企业战略变革过程中冲突的形成与影响,提出了战略变革知觉、战略变革响应与冲突关系假设模型,并开展了实证分析.研究表明,战略变革知觉与战略变革响应正相关,冲突在两者之间起到中介作用.     

基于Markov链的两心理账户BPT研究

针对投资者的有限理性特征，利用Markov链构造了投资者两心理账户之间的动态转换模型。描述了随机数量转换对投资者证券投资决策的影响机理，数据模拟与实证分析表明：基于Markov链的两心理账户BPT(行为证券组合理论)模型能够有效反应决策者的实际情景。     

基于SMP2的仿真模型测试方法研究

仿真模型的有效性评估一直是建模与仿真领域研究的重要课题。在工程大系统的仿真模型集成过程中,由于传统仿真模型的验证方法受到建模方法和建模语言的多样性以及模型重用语境变化的影响,使工程总体难以确定导致系统行为产生偏差的模型单元。从测试的角度以SMP2（仿真模型可移植性规范）为基础提出层次化语境驱动的仿真模型测试方法论,从测试框架的描述机制、测试框架的分解机制以及面向测试的仿真模型验证方法等三个方面讨论方法论的具体内容,为基于SMP2的仿真模型提出可测试性设计方法。     

投资者情绪、意见分歧与股票错误定价——基于中国A股市场经验数据

基于行为金融学的视角,研究了二级市场上投资者情绪、意见分歧对股票未来收益率的解释能力。研究发现,意见分歧程度与未来收益率存在显著的负相关关系,且在情绪高涨期尤为突出;投资者情绪对股票未来收益产生负向影响,投资者情绪越高涨,股价越容易被高估,当意见分歧较大时,投资者情绪的影响更大。而且,在意见分歧与投资者情绪的共同作用下,意见分歧越严重、投资者情绪越高,投资者对股价的非理性反应越强烈,股票价格偏离其基本价值的幅度越大,随后一期股票收益率回调得越多。本研究试图从意见分歧与投资者情绪相结合的角度,理解我国股票市场中投资者的行为,可为监管部门提供决策参考。