基于两类学习模型的多主体人工股票市场研究

发布时间：2017-08-04 23:02

  本文关键词：基于两类学习模型的多主体人工股票市场研究

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【摘要】：构造了一个由采取基于惯例的学习模型(Roth-Erev模型)和信念学习模型(分类器系统)的两类主体种群组成的人工股票市场模型,该模型的模拟运行结果表明,学习过程是影响资产市场的价格特征的重要因素,当采取不同学习机制的主体数量比例变化时,价格时间序列会表现出不同的统计特征:随机游走过程或异方差性等"格式化的事实".具有创新性的理性更高的主体比例增加未必导致类似理性预期均衡的出现.
【作者单位】： 天津大学管理与经济学部;河北工业大学经济管理学院;
【关键词】： 学习模型 人工股票市场 Roth-Erev模型 分类器系统
【基金】：国家自然科学基金重点资助项目(71131007);国家自然科学基金资助项目(71071109;70971096) 教育部创新团队发展计划资助项目(IRT1028)
【分类号】：F830.91;F224
【正文快照】： i引言实证检验表明在很多金融市场中,价格和收益序列并非服从随机游走过程,而是表现出“格式化的事实”(stylized facts)⑴.行为金融学以有限理性的信念及其实现过程和有限套利等假设来解释上述金融“异象”[21.经典的行为金融学(BF)模型通常以非完全理性主体对资产价格预期的

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本文编号：622093