资源分配复杂系统的统计性质研究

发布时间：2018-01-13 14:20

  本文关键词：资源分配复杂系统的统计性质研究　出处：《复旦大学》2012年博士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：经济物理学是一门新兴的交叉学科,致力于用物理学的世界观和方法论来重新审视那些尚未妥善解决的经济学问题。物理学家对经济学的兴趣,源自于物理学家对复杂系统的兴趣。事实上,很多社会、经济、以及生物系统都包含着大量相互作用的个体(也叫主体,agent),这些系统都属于复杂自适应系统(complex adaptive system, CAS)。一个主体的行为往往既受到系统内其他主体行为的影响,又受到外界环境的影响。复杂自适应系统在宏观上具有丰富的统计性质,而在微观上则具有十分有趣的动力学机制。自诞生至今的大约20年里,经济物理学形成了一些对由我们人类自身组成的复杂系统行之有效的研究方法：对经济数据的统计分析；基于主体的建模(agent-based modeling,也可叫做行为人模拟)；可控实验(controlled experiments)。这些方法与传统的经济学研究方法非常不同,但是却有希望帮助我们更好地理解经济系统。 本文中,我们主要研究了中国股票市场的一些统计性质,以及资源分配问题背后隐含的“看不见的手”的微观机制,并提出了市场导向的资源分配博弈(market-directed resource allocation game, MDRAG)模型。本文按照我在经济物理领域开展研究工作的顺序进行章节安排。在我们的工作中,上述经济物理学领域的三种方法都有涉及。 第一章,作为绪论,主要回答了三个问题：经济物理学是做什么的,经济学为什么需要物理学家,以及物理学家应该如何研究经济学。 第二章,主要介绍我们在完成MDRAG前的早期工作：首先是回顾了作为基于主体模型的代表作“少数派博弈”(minority game, MG)模型及其相变行为；然后将其他科学工作者对西方成熟股票市场的统计经验运用到中国股票市场,对中国股票市场在牛市和熊市中股指收益率的统计规律进行分析比较；最后从原始的MG模型出发尝试模拟真实股票市场,并检验模型产生的收益率序列是否具有真实股价应有的特征事实(stylized facts) 第三章,详细介绍了关于MDRAG的工作。在这项工作中,我们聚焦于资源分配的问题。首先,我们设计并组织了一系列行为经济学的真人实验,找到了“看不见的手”存在的证据。然后,我们在MG模型的基础上构建了MDRAG模型。新模型很好地解释了真人实验结果。与此同时,通过MDRAG模拟,我们提出了“看不见的手”导向的一种可能的微观机制,并且发现了使其发挥调节功效的充分条件：第一(也是最重要的)：资源分配市场的参与者必须具备对各种资源的异质偏好(heterogeneous preference)及根据环境演化改变偏好的能力；第二：市场参与者必须具备与环境的复杂程度相匹配的决策能力。更为有趣的是,在MDRAG的模拟结果中我们发现了一系列的相变,正是在这些相变的临界点附近“看不见的手”的调节功效可以被发挥到极致,此时市场呈现出有效、稳定、不可预测的状态。 第四章,简单介绍了基于MDRAG的一些后续工作,例如对跟风行为的研究等。 在最后的第五章,我们对经济物理学的发展以及我们研究中积累的经验进行一些回顾,并对领域内某些方面在未来的发展提出一些展望。
[Abstract]:In fact , many social , economic , and biological systems contain a large number of interacting individuals ( also called subjects , agents ) , all of which belong to complex adaptive systems ( CAS ) . The behavior of a main body is often influenced by other subjects in the system , but also influenced by the external environment . The complex adaptive system has abundant statistical properties on the macro level , and has a very interesting dynamic mechanism on the microscopic scale . Since the birth to the present , economic physics has formed some research methods which are effective for the complex system composed of our human beings : statistical analysis of economic data ; agent - based modeling , also called actor simulation ; controlled experiments . These approaches are very different from traditional economics research methods , but there is a desire to help us understand the economic system better . In this paper , we mainly study the statistical nature of the Chinese stock market and the hidden invisible hand behind the resource allocation problem , and put forward the market - directed resource allocation game ( MDRAG ) model . Chapter one , as an introduction , mainly answers three questions : what economics physics is doing , why economics needs physicists , and how physicists should study economics . In chapter 2 , we mainly introduce our early work before completing MDRAG : Firstly , we review the minority game ( MG ) model and its phase change behavior as the representative of the main body model , then apply the statistical experience of other scientific workers to the mature stock market of the West to analyze and compare the statistical laws of stock index yield in bull market and bear market . Finally , we try to simulate the real stock market from the original MG model , and verify whether the yield sequence generated by the model has the characteristic facts that the real stock price should have . Chapter three introduces the work of MDRAG . In this work , we focus on the problem of resource allocation . First , we design and organize a series of real - person experiments of behavioral economics , find out the evidence of " invisible hand " . At the same time , we have developed MDRAG model on the basis of MG model . In chapter 4 , some follow - up tasks based on MDRAG are briefly introduced , such as the research on the behavior of high - heeled wind . In the last chapter , we review the development of economic physics and the experience accumulated in our research , and put forward some prospects for the future development of some aspects in the field .

【学位授予单位】：复旦大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F832.51;F224
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本文编号：1419207