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.     

公众媒体参与金融科技创新监管的双刃剑效应

针对公众媒体参与金融科技创新监管存在的双面效应,本文通过媒体报道的情绪以及动机对媒体信息进行了区分,同时考虑公众媒体的关注度、不同监管环境下的可信度以及金融科技公司对舆论的敏感度三大影响因素,系统分析公众媒体对金融科技创新和监管的积极作用和消极影响.研究发现,不论监管环境严格还是宽松,都应加强对于媒体舆论的审查,使媒体的舆论机制发挥正向作用,分担监管压力,实现资源的有效配置,且这种正向效用会随着媒体关注增加而放大.对金融科技公司而言,正确的信息披露能够有效约束公司的过度创新行为,而谣言散播则会加剧市场套利等风险,随着公司对媒体信息的敏感度增加,这两种效应均会被放大.此外,适当加强监管惩戒也是遏制金融科技过度创新的有效手段.     

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.     

考虑声誉激励机制的金融科技创新监管演化博弈仿真分析

为了探究声誉激励机制对金融科技创新监管的影响，基于演化博弈论，构建了考虑与未考虑声誉激励机制两种情况下的金融科技创新监管演化博弈模型。通过分析两种模型的局部稳定性，探讨了金融科技公司创新行为与监管部门监管策略间博弈的演化路径。研究结果表明，声誉激励机制有效地促进了金融科技创新的自律性，当声誉激励高于一定的水平时，金融科技公司将自觉开展合规创新，达到“无为而治”的效果。声誉的激励效果受违规创新的惩罚值和违规创新所得额外收益的影响较大，通过合理设置违规创新的惩罚值，违规创新的额外收益以及声誉激励系数实现最佳的声誉激励效果。     

第四届国际计算金融与管理会议(CFM2021)

正2021–10–15～2021–10–18,中国·青岛为了进一步促进大数据和人工智能在复杂系统、军事、经济、金融以及管理中的应用,第四届国际计算金融与管理会议采用线上线下结合方式(海外报告嘉宾线上,国内参会者线下),于2021–10–15～2021–10–18在中国石化胜利油田青岛科技交流中心召开.计算金融与管理国际会议主要关注不确定性、大数据和人工智能在复杂系统、军事、     

基于Agent的金融复杂系统分析与建模方法

基于Agent的金融复杂系统分析与建模方法是一种自顶向下分析、自底向上综合的有效建模方式,能充分暴露金融系统内部元素之间的关联与交互、有机结合系统微观行为与宏观"涌现",既为金融理论研究提供方法论依据,又为其应用研究提供思想与指导。本文在阐述复杂适应系统理论基础上探讨了金融复杂系统的自适应特性,建立了一个基于Agent的金融市场模型及其仿真形式化描述,介绍了几种主流的基于Agent的复杂系统建模与仿真实验平台,以期为金融系统复杂性问题的研究与探索提供一条新的思路和方法,最终实现深刻理解、有效控制金融复杂系统的目标。     

金融复杂性

简要介绍复杂性研究的重要和复杂性研究中必须涉及的几个重要问题，系统分析产生金融复杂性的原因和现象，着重阐述了金融复杂性的研究思想和研究方法，提出解决金融复杂性的探索性思路；一方面从认识角度和组织角度来降低全球金融系统的复杂性，另一方面是改进研究方法和综合运用行为金融，计算金融以及其他技术方法。     

动态惩罚机制下互联网金融平台行为及监管策略的演化博弈分析

运用演化博弈理论研究了互联网金融平台行为及监管策略的博弈演化过程,系统考察了互联网金融平台行为及监管博弈过程的影响因素,并重点对固定惩罚机制和动态惩罚机制下互联网金融平台行为及其监管策略博弈均衡进行了比较.研究表明,固定惩罚机制下,互联网金融平台和金融监管机构的博弈过程不能达到稳定的均衡状态,两个群体的行为呈现周期模式.动态惩罚机制下,互联网金融平台和金融监管机构间的博弈演化轨迹呈螺旋收敛的趋势;互联网金融平台的"自律"的初始概率不同,其随时间演化收敛到不同的均衡值;提高最重惩罚度上限,互联网金融平台选择"自律"行为策略的概率增加.     

监管科技在反洗钱监管中的应用研究——基于演化博弈视角

利用监管科技提高反洗钱监管水平,对维护国家金融安全至关重要,是各国经济金融发展的焦点问题。本文通过构建洗钱者、金融机构和政府监管机构三方的演化博弈模型,讨论监管科技在抑制洗钱活动、提高金融机构反洗钱积极性和反洗钱监管效率中发挥的重要作用。研究发现,提高反洗钱成功率和洗钱成本,对阻碍洗钱行为极为重要;监管科技的运用受到监管科技水平高低、洗钱行为及金融机构反洗钱效果的影响;监管科技的研发决策取决于研发成本,而市场发展水平对监管科技的最终效果具有决定性作用。最后,提出了提高反洗钱监管效率的政策建议。     

供应链金融述评:现状与未来

供应链金融在缓解中小企业资金短缺、优化供应链资金流动方面发挥了重要作用.供应链金融发展目前面临一个重要关口:新型肺炎疫情对全球经济影响广泛,既催生了对供应链金融的强烈需求,也带来了新的不确定性;同时,金融科技的加速发展为供应链金融模式创新和风险管理提供了更多可能和工具.本文从实践发展和理论研究两个方面,对供应链金融的现状进行梳理,在此基础上分析其未来发展趋势.首先对供应链金融的实践发展进行梳理,将其分为四个发展阶段进行分析.其次,借助文献计量工具对英文和中文文献进行了分析和比较,并从理论基础、优化决策以及风险管理三个方面对理论研究现状进行了总结.最后,提出了供应链金融的三个发展趋势,即形成健康网络生态系统是供应链金融发展的重要基础,采用现代金融科技赋能是供应链金融发展的有力工具,承担可持续发展的社会责任是供应链金融发展的长远目标;同时给出了值得关注的五个研究问题.     

平行应急管理系统中人工社会的语义建模

分析平行应急管理系统对人工社会建模的内在需求, 提出采用网络本体语言对人工社会建立语义模型的方法. 将语义网技术合理地应用到智能体模型和人工社会关系网络描述中, 建立应急场景客观世界和社会关系的本体概念集合, 实现智能体的知识和推理规则的语义描述, 提高智能体的智能性和协同能力. 最后以学校暴发H1N1传染病流行为情景, 构建了学生群体社会关系网络的语义模型, 以此为例阐述人工社会的语义建模方法、语义推理方法和语义模型的作用.     

数据智能:趋势与挑战

随着大数据和人工智能的兴起,数据智能(data intelligence)逐渐成为学术界和产业界共同关注的焦点.数据智能具有显著的大数据驱动和应用场景牵引两大特征.其融合场景内外的多源异质大数据,利用大规模数据挖掘、机器学习和深度学习等预测性分析方法和技术,提取数据中蕴含的有价值的模式,并用于提升复杂实践活动中的管理与决策水平.本文指出了推动数据智能实现迭代发展的三维要素:数据、算法和场景,然后围绕这三大要素介绍了数据智能的前沿热点、发展趋势和存在挑战,特别对数据智能与管理学交叉的研究与应用问题进行了较为深入的探索.论文还尝试给出一些具有前瞻性的观点或评论,一来希望为有兴趣进入数据智能领域的读者提供指引,二来希望能够在管理同行中起到抛砖引玉之效.     

人工交通系统的基本思想与框架体系

阐述了人工交通系统的基本思想。从分析人工交通系统与仿真交通系统的差异和关系入手，提出了人工交通系统的基本系统构成和框架、主要建模和研究方法，以及分析手段和可能的应用方式。人工交通系统的主要研究手段包括基于代理的方法与编程技术、Petri网及其衍生模型、复杂系统的语言动力学描述、元胞自动机及其广义形式，以及模糊逻辑、神经元网、遗传演化程序和自然计算在内的计算智能方法。此外，还提出了将计算试验方法和并行系统方法用于交通研究的可能途径和效果，并讨论了有关人工交通系统研究中可能出现的问题和进一步的发展方向。     

复杂系统管理中的仿真方法研究：挑战与机遇

近年来,随着工业技术和社会生产力的发展,很多系统呈现出复杂性和不确定性两个显著的特征,其中复杂性可以进一步刻画为大规模、网络化和动态性等。计算机仿真是这类复杂系统建模的重要工具,可以用来解决复杂系统管理中的很多问题。系统的复杂性和不确定性也给现今的仿真工具带来了很多挑战,在建模、预测和优化领域都有很多问题亟待解决。包括高性能计算、大数据和人工智能技术在内的很多新兴技术则为解决这些挑战带来了机遇,这些技术与仿真工具的深度融合将是下一代仿真工具研发的关键。     

综合人工智能优化矿业工程复杂大系统

矿业工程是一个涉及多因素、多层次的、动态变化的复杂大系统，在分析人工智能技术在矿业工程中应用基础上，提出综合人工智能技术优化方法，并以矿业工程中的工艺系统及设备选择为例，介绍了它在矿为工程复杂大系统优化中的应用研究成果。     

大数据营销:综述与展望

随着追踪消费者足迹能力的增强,营销科学正经历着一场大数据的革命.为了了解大数据背景下消费者行为和营销战略的改变,此项研究结合近十余年大数据营销的有关文献,梳理了大数据营销的相关概念,类型及分析方法,并提炼出搜索、移动、口碑、数字化、APP和社会媒体等50个大数据营销的热门主题.在此基础之上,分别从互联网、社会网络、移动互联网、大数据和人工智能等四个阶段对大数据营销的研究进展进行回顾,最后围绕客户旅程,营销活动的量化评估和营销分析技术的开发三个方面对大数据营销的未来研究方向进行展望.     

人工智能决策可解释性的研究综述

人工智能决策的性能在某些特定领域超过了人类能力,中国、美国等多国都颁布了人工智能发展战略和行动规划,期望人工智能在多个领域得到落地应用.但在人工智能决策过程中,存在着固有算法黑盒和系统信息不透明的问题,导致其结果正确但不可理解,阻碍了人工智能的进一步发展.为了人工智能的商用和普及,对智能决策可解释性的需求越来越迫切,需要将黑盒决策转化为透明过程,建立起人与机器之间的信任.本文从系统应用视角和决策收益者视角出发,重点对人工智能决策可解释性的基本概念、模型解释方法、高风险决策应用解释和解释方法评估等四个方面的国内外相关研究进行综述,并展望了未来研究发展趋势.     

可重构装配线多agent系统中的本体研究

提供多agent制造平台agent之间通讯所需的机器可理解的通讯内容语言，是构建多agent制造平台的重要内容。分析与总结出可重构装配线多agent平台对其本体模型存在提供装配制造知识及支持重构过程两方面需求，并因此将本体模型划分为通用本体与重构本体两部分．以某汽车变速器可重构装配生产线为背景，研究该环境下的具体本体建模技术。在设计了描述装配线制造知识与制造机理的通用本体基础上，通过分析可重构装配线多agent平台的重构机理，定义了由具有装配行为特征的重构动作原语组成的重构本体．构建的本体模型已应用于重构装配线多agent平台的开发。     

人工交通系统的研究初探

人工交通系统是人工社会在交通仿真系统中的直接应用，是复杂系统研究对传统仿真方法进一步发展的需求和计算能力不断提高的必然结果。首先介绍了人工交通系统的概念，分析了人工交通系统与交通仿真系统的区别，接着阐述了人工交通系统的研究基础、自下而上基于代理的建模方法、以及人工交通系统的研究方式。最后给出了结论和对下一步工作的展望。     

一个基于Agent的股票市场仿真模型的Swarm实现

Swarm是一个实现基于Agent的仿真模型的软件工具。首先介绍了使用Swarm仿真平台实现基于Agent的仿真模型的一般方法和应考虑的关键问题,然后详细地阐述了使用Swarm来实现一个基于Agent的连续竞价股票市场仿真模型中的Agent和Agent交互的方法与过程。为该领域的研究者在模型的实现这一问题上提供了一定的参考和借鉴。