投资者从众行为对股市影响的仿真研究

发布时间：2020-09-08 13:14

　　在现实生活中,投资决策行为是非常复杂的,很多因素都会影响投资者的决策过程,不同的投资决策会给股票市场带来不同的影响。越来越多的人认识到,人的行为、心理感受等主观因素在金融投资决策中起着不可忽视的作用。投资者反应不足和反应过度等现代金融理论无法解释的“异象”直接导致了基于投资者行为研究的行为金融学的产生和发展。而有关投资者“从众行为”的理论因为其可能导致股市泡沫,使市场效率受损,增大市场的系统风险,便成为行为金融学最重要的研究内容之一。本文以投资者的从众行为为研究的出发点,用复杂系统理论以及复杂系统仿真工具来解决股票市场复杂性的问题。由于元胞自动机运行速度快,演化规则简单,复杂网络中的社会网络能很好的再现真实生活中人与人之间的联系,故本文采用元胞自动机和复杂网络相结合的方法,建立了股票市场投资者从众行为的仿真模型。通过仿真实现和检验,发现网络结构对股票市场有着重要的影响。与社会网络相比,Moore型邻居网络结构使得投资者的同质性更强,引起的股市波动性较小,不能体现真实股票市场的特征。另外,在Moore型邻居网络结构下,低峰薄尾的股市收益分布与现实股票市场(上证综合指数)尖峰厚尾的现象不符。通过仿真实验结果,本文分析了投资者从众概率均值和方差对股票价格、投资者收益和市场收益及交易情况的影响,发现适度的从众行为会使股票价格、投资者收益率、市场收益率、盈亏人数比例等最大,过强或者过弱的从众行为会使其最小。另外本文还对不同网络结构下的股票市场特征变量进行了比较,发现网络平均度数越大,股票价格、投资者收益率、市场收益率、盈亏人数比例等都越低。
【学位单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2008
【中图分类】：F224;F830.91
【部分图文】：

元胞自动机,组成原理,元胞

f 为作用在局部元胞上的局部演化规则，τNS 为τ 时刻邻域元胞状态组合，状态iS 随离散时间依据局部规则不断变化，虽然有时局部规则极为简单，但离散时间的推移却能够在较大尺度上模拟极为复杂的动力学行为。元胞自动机模型通常是将研究对象离散成空间网格，每个网格便视为一个，各个元胞取有限的离散状态，在同一时刻元胞空间内所有元胞状态依据局则作同步更新，大量元胞的简单相互作用便构成整个系统的动态演化（如图示）。因此，元胞自动机是根据微观个体局域自组织相互作用机制来描述宏观整体复杂行为及其时间演化的“自下而上”的计算机模拟方法。

元胞自动机,形式,投资者,风险中性

⑤市场是封闭的，没有新的投资者和资金进入。⑥所有投资者为风险中性的，他们在现金和股票之间进行选择来最大化其期望财富。投资者的风险中性假设也是金融研究中常用的一种假设，Chan, LeBaron,Lo 和 Poggio(1999), Foucault(1999)就采用了风险中性的假设。实际上某些对中国股票市场投资者的调查表明，中国的投资者普遍具有不关注风险的投资者特质。从这一意义上来说，假定投资者风险中性也是合理的。其他假设在必要之处给出。3.2 网格结构及节点状态描述用元胞自动机进行仿真模拟，首先必须确定网络结构，和在给定的元胞网络中，每个元胞在计算自己的下一个状态时所考察的邻居。在二维元胞自动机中，邻居的形式有多种，其中比较著名的有 Von Neumann 型和 Moore 型，如图 3.2 所示[39]。文献[40-43]采用了 Moore 型的邻居形式，但是实证结果表明，规则网络并不能很好展现真实网络的性质[34]。本文借鉴复杂网络理论，构建了一个有 2500 个成员的社会网络模型，如图 3.3 所示，能够较真实的再现社会网络的复杂性特征。

流程图,股票市场价格,成交量,变化趋势

社会网络中投资者从众行为的仿真研究主要通过计算机程序来实现的，该程序的设计主要采用了自上而下，逐步细化的结构化程序设计方法。其主程序流程图如图 4.1 所示。流程图是指导我们正确地进行编程的方法，它能够让我们避免凭着感觉而没有按照要求进行编程的错误，从而正确高效的完成编程任务。本模型的程序是在 Visual Basic6.0 的环境下自我编程实现的。作为一种可视化程序设计的开发工具，Visual Basic6.0 具有以下特点：①面向对象的可视化设计工具。②事件驱动的编程机制。③易学易用的应用程序集成开发环境。④支持结构化的程序设计思想。⑤支持多种数据库系统的访问。在仿真实验中可以通过模型窗口看到模拟实验的定性结果——股票市场价格走向图和成交量变化趋势图，如图 4.2 所示。在程序运行的同时，将输出变量记录在 ACCESS 数据库里，供计算分析使用。

【相似文献】