随机交互Agent-Based金融价格复杂系统与统计分析

发布时间：2021-10-18 23:04

　　随着经济全球化以及金融市场的快速发展,金融市场已经成为当前交易最为活跃的市场,对金融市场的金融建模已经成为金融研究领域的重要课题.本文利用选举模型再现金融市场中投资者之间的交互作用以及投资对金融市场中的信息态度的动态变化,构建了格点上的选举金融价格模型,并对由模型得到的模拟数据的厚尾特性、非自相关性以及波动聚集性与真实市场数据对应的性质进行了比较分析,探究了构建的金融价格模型中的金融市场程式化经验事实的存在.本文引入了一种用于研究金融波动复杂性的分析方法——Lempel-Ziv复杂度,并且使用Lempel-Ziv复杂度与多尺度带权排列熵对真实金融市场数据与本文构建的金融价格模型得到模拟数据的收益率、绝对收益率以及它们通过经验模式分解得到的固有模式函数进行了一系列的复杂性分析,探究了真实金融市场与本文构建的选举金融价格模型的波动的复杂性与随机性.本文使用了一种叫做复杂不变距离的测度方法来对真实的金融市场与本文构建的金融价格模型进行了的复杂相似性分析,得到了真实金融市场和构建的金融价格模型的简单聚类分析结果.基于复杂不变距离,本文提出了一种时间序列自相似性分析方法,并应用这种自相似性分析方... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．?（ａ）（ｂ）不同的参数＾下的模拟价格波动以及对应的收益率图像．??Ｆｉｇ．?１．?（ａ）（ｂ）?Ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ?ｐｌｏｔｓ?ｏｆ?ｐｒｉｃｅｓ?ａｎｄ?ｒｅｔｕｒｎｓ?ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ?ｆｏｒ?ｔｈｅ?ｐｒｏｐｏｓｅｄ?ｍｏｄｅｌ?ｗｉｔｈ??

图２?．?（ａ）（ｂ）由ＫＤＥ得到的真实数据与模拟数据收益率的概率密度函数的对数图像．??

作为度量波动聚集性的测度工具．金融市场的经验研宄指出，股票市场中的收益??率的平方序列的ＡＣＦ通常在几个交易日或是几个交易周内明显为正值，并且呈现??缓慢衰减趋势．在图４中，真实数据和模拟数据的收益率的平方序列的ＡＣＦ都明??显地呈现为正值，并缓慢衰减至０．图４中模拟数据的图像与真实数据的曲线也很??相似，例如，Ａ?＝?３与Ａ?＝?６的模拟数据的ＡＣＦ曲线与ＳＳＥ和ＳＺＳＥ的ＡＣＦ的曲线??１０??

【参考文献】：
期刊论文
[1]CONSENSUS FORMATION OF TWO-LEVEL OPINION DYNAMICS[J]. Yilun SHANG.  Acta Mathematica Scientia. 2014(04)
[2]复杂性与脑功能[J]. 吴祥宝,徐京华.  生物物理学报. 1991(01)



本文编号：3443670