反沉默螺旋效应下社交媒体谣言传播动力学研究

目前，社交媒体已经成为网络谣言滋生的温床，其庞大的用户规模，以及即时性、开放性等特点，使得谣言传播的广度和速度远远高于现实社会网络，从而对人们的生活和社会的稳定产生巨大的影响.为此，基于传染病动力学及"反沉默螺旋"理论，构建了考虑辟谣行为及网络结构的社交媒体谣言传播模型；并进一步分析了模型中无谣言平衡点和谣言存在平衡点的存在性和稳定性，计算了模型的基本再生数；利用MATLAB对模型中各参数变化对谣言传播的影响进行了仿真分析，并对部分参数进行了敏感性分析；利用实际案例对模型进行了进一步的分析与验证；最后，给出了控制社交媒体中谣言传播的策略建议.     

非常规突发事件公共恐慌的政府信息公布策略研究:基于Multi-Agent模型

本文基于Agent模型构建了非常规突发事件公共恐慌演化仿真模型,以探讨不同的政府信息发布策略对公共恐慌的影响.特别地,该模型将信息分为真实有利信息、真实危机信息、不实有利信息、不实危机信息等四种信息类型,并以松花江水污染事件为研究案例,进行实证研究.结果表明,当非常规突发事件引发公共恐慌时,政府应该慎重发表言论,注重自身的公众形象,并在应急政策准备充分情况下,尽快公布事件真相消除不实危机信息所带来的不良影响,以有效避免与消除公共恐慌危机.     

机构投资者存在选择性信息优势吗? ——基于意外信息与无形信息的检验

本文检验了基于意外信息与无形信息的机构信息优势理论,利用沪深A股上市公司2014-2018年的季度数据,实证研究发现:对于含有意外信息的股票,机构持股水平低并表现出减持行为,倾向于低不确定性的避险投资;股票无形信息含量多,机构持股水平高并表现出增持行为,倾向于高成长性的价值投资.另一方面,意外信息和无形信息含量越多,股...     

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。     

基于前景理论的波动不对称性

波动不对称性是金融市场中普遍存在的一种现象,也是金融理论和实践所关注的焦点.借鉴行为金融理论中关于前景理论的研究成果,构造一类基于前景理论决策框架的投资者,并在此假设基础上推导出相应的资产价格均衡模型. 通过数值模拟发现,前景理论不仅可以很好地解释金融市场的波动不对称现象, 而且,在利空消息出现频繁的市场中, 相对于利好消息对价格的向上推动作用,利空消息对价格下挫的影响更加突出, 引入私房钱效应后,价格波动更加明显. 可见,上述结论都从不同角度有力地解释了金融市场的波动不对称性.     

证券投资者交易行为的进化博弈

应用进化博弈方法,建立了证券投资者交易行为演化的进化博弈模型,分析了在长时期内投资者交易行为的动态演化过程。结果表明,投资者交易行为的演化存在多重均衡的特征,且其演化的路径选择和均衡与投资者的效用函数和证券市场的初始环境密切相关,并受到投资者对风险资产收益的不合理预期、噪声交易风险、基本面风险、理性交易成本等诸多因素的影响。     

股票流动性影响我国企业科技创新的博弈机制

本文从股东与管理层信息不对称和目标不一致的视角,通过构建管理层和投资者的博弈模型解释股票流动性对我国企业科技创新的影响机制.本文通过模型分析发现股票流动性通过收购威胁和股东类型两种途径影响企业科技创新:在收购威胁下,股票流动性会抑制企业科技创新;在不同股东类型下,机构投资者的存在使得股票流动性降低企业科技创新,大股东作为投资者时,股票流动性既可通过提高增长率提升股票估值促进科技创新,亦可通过降低短期收益降低股票估值阻碍科技创新,综合影响取决于二者效应之和.非国有企业股票流动性对其科技创新为阻碍作用,国有企业股票流动性对其科技创新起促进作用.使用固定效应模型对博弈模型所得结论进行实证检验,实证检验结果与博弈模型结论相符,较好地验证了博弈模型分析的结果.     

考虑不完全知情交易者的交易策略分析

为了描述不完全知情交易者对市场参与者各方交易策略博弈中的冲击，将经典单期Kyle模型拓展为二期进行了建模，给出了线性均衡条件下知情交易者的交易策略和做市商的定价策略。对模型的进一步分析表明，知情交易者既对股价进行投机，又对股价地行操纵，在一定条件下，甚至会反己知信息方向操作，以期获得更高利润。     

证券发行监管模式的适应性环境

通过构建监管者、发行者的博弈模型,分析了两种发行监管制度下证券市场均衡时的最优决策,提出了降低信息欺诈的方式.最后,通过比较信息欺诈水平和社会效用损失,讨论了两种制度的优劣.认为在监管制度比较完善、投资者比较成熟以及信息搜集成本、上市公司质量比较高时宜选择注册制;相反,宜选择审核制.     

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。     

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.     

封闭式与开放式集合竞价机制下的价格发现分析

采用金融市场微观结构理论的方法在理性预期的框架下研究了只允许提交限价指令情形下的封闭式集合竞价与开放式集合竞价的价格发现过程.研究结论表明,若所有的投资者都是理性的,无论采用封闭式集合竞价还是开放式集合竞价,那么均衡价格均是风险资产真实价值的无偏估计量.如果参加两类集合竞价的投资者人数相同,由于开放式集合竞价会吸引噪声投资者,那么采用封闭式集合竞价比采用开放式集合竞价的效率高.虽然噪声投资者会带来负面影响,但吸引更多的投资者参与交易能使采用开放式集合竞价方式确定的均衡价更有效率.     

模型不确定性条件下稳健投资行为与资产定价

不确定性在很早以前就引起了经济学界的重视.本文通过一个异质偏好下的世代交叠模型,研究了模型不确定性偏好对资产定价的影响.结果发现,均衡时的资产价格与模型不确定性偏好成反比,并且随市场上稳健投资者数量的增加而降低.另外,本文的结论能够解释股票溢价之谜.     

证券组合投资分析的进化博弈方法

给出证券组合选择的一个进化博弈方法。将证券市场看成投资者群体博弈，其中财富流入更成功的投资策略，证券的价格由市场出清条件决定。在投资者为风险中性的假设下，我们指出惟一的纯策略Nash均衡是所有投资者按证券的(归一化后)期望收益成比例地分配财富，即根据证券的基本价值投资。进一步我们证明了该Nash均衡策略是Schaffer意义下的进化稳定策略。     

社交网络异质信息投资者市场演化及其规律

通过引入双因素交互机制和参照依赖优化过程,构建出社交网络环境下的异质信息交易模型.根据投资者的不同社交环境特性,分别使用Watts-Strogatz小世界网络和Modified Barabási-Albert网络来模拟线下和线上社交网络环境,并进行了市场仿真.研究表明:在无社交,线下社交,线上社交环境中,投资者不购买信息仅靠搭便车获利的难度依次增加了.社交环境中投资者的私有信号向社交圈内公众信号转化,引发不完全信息下决策的羊群效应,从而形成比无社交环境低且波动更剧烈的市场效率.相比于线下,线上环境中私有信号的进一步转化使得市场效率也随之进一步降低.社交网络环境下投资者需要支付更高的信息成本来弥补交互所致的低市场效率;线上比线下环境效率更低,支付的成本也更高.     

异质交易者对次级债产品定价的影响

行为金融学从异质交易者的角度为资产定价``异常现象'和难解之谜提供了新思路.将异质交易者引入新古典金融学框架下的次级债产品定价模型,获得了市场出清条件下的均衡价格,分析了异质交易者的存在对次级债产品价格的影响.研究发现异质交易者的存在会引发价格偏高,且偏差的程度随异质投资者比例的增大而增大, 随信息精度的提高而降低.并针对金融危机, 探讨了市场面临不能及时出清风险时,非均衡价格的变化规律.     

基于双重限制的公交网络SUE配流模型及算法

考虑站点泊车容量和运送能力双重限制条件下的公交网络系统随机平衡分配问题，建立了与其相等价的数学规划模型，并提出有效的迭代算法．由于线路容量的限制，会导致乘客的过载延迟，车辆排队会使过载延迟进一步增加．在该模型中，乘客的过载延迟时间可由相应容量约束的拉格朗日乘子计算得到，车辆排队延误时间由排队论的理论求得．最后，实例表明该模型和算法是合理和有效的．     

谣言传播模型研究综述

简要介绍了自二战以来谣言现象的研究成果及不同领域的谣言传播模型,综述了现有模型的特点及进展.指出谣言传播模型建模过程中要对谣言传播的复杂性、心理特征、蝴蝶效应、从无序到有序的演化等问题进行深入思考,并借鉴舆论传播等多学科的现有成果,以建立基于Agent的复杂网络上的谣言传播模型.     

无标度网络中遗忘率变化的谣言传播模型研究

本文在无标度网络中研究了遗忘率随时间变化的谣言传播模型,推导出了对应的平均场方程,并在社交网络人人网中就遗忘率对谣言传播过程的影响进行了数值模拟.结果表明:遗忘率对谣言传播的最终规模有重要影响,初始遗忘率越大或遗忘速度越大,谣言的最终传播规模越小;与遗忘率为常数的谣言传播模型相比,谣言在遗忘率随时间变化的模型中传播规模更小.研究还表明,网络结构对谣言传播也有重要影响,谣言在无标度网络中的传播速度比在均匀网络中更快,最终传播规模更小.     

基于复杂网络的谣言传播模型

分析了谣言传播的心理学机制和敌我双方的对抗策略, 引入谣言属性变量并藉此建立了平均场下的谣言传播新模型. 借助严格一阶随机占优和严格二阶随机占优的概念分别讨论了谣言属性、敌我双方干预强度、网络结构特征和谣言传播效果之间的关系,提出并证明了具有重要管理意义的4个命题. 通过仿真实验进一步验证了命题的正确性.