本文選題：人工股票市場 + 前景理論　； 參考：《鄭州大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：20世紀(jì)七十年代計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)得到較快發(fā)展,尤其是90年代以后,隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的日趨成熟,國內(nèi)外金融學(xué)領(lǐng)域的專家們開始了計(jì)算機(jī)與金融結(jié)合的探索。試圖通過計(jì)算機(jī)技術(shù)來模擬現(xiàn)實(shí)中金融市場,并通過研究金融市場微觀結(jié)構(gòu)——投資者的行為模式來揭示宏觀的金融市場規(guī)律,即基于Agent的計(jì)算金融學(xué)(Agent-based Computational Financial)的研究由此進(jìn)入了人們的視野。其中最具有代表性的就是美國圣塔菲研究院的基于Agent的人工股票市場(Artificial Stock Market)。隨著研究的不斷深入,學(xué)者們發(fā)現(xiàn),合理地、有效地對Agent進(jìn)行分類和搭建,尤其是能夠準(zhǔn)確地對Agent行為進(jìn)行描述是整個研究中最為關(guān)鍵的一部分,也是計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵。此外,行為金融學(xué)作為一門依托于人工金融市場領(lǐng)域的學(xué)科,也一直得不到重用。在當(dāng)前人工股票市場的研究中,關(guān)于心理因素對投資決策的影響的研究并不突出,因此可以說,利用行為金融學(xué)的前景理論基礎(chǔ),將各類投資者的心理因素對投資決策過程的影響引入到人工股票市場,更加真實(shí)地模擬現(xiàn)實(shí)的股票市場將是一次大膽地嘗試和創(chuàng)新。 作者在前人的研究基礎(chǔ)之上,采用自底向上的計(jì)算金融學(xué)建模思想構(gòu)建了一個簡易的人工股票市場,通過對底層的分析推進(jìn)整個模型的分析和模擬。首先根據(jù)各投資者的投資行為特征及其對股票價(jià)格的影響作用,將其劃分為機(jī)構(gòu)投資者和個人投資者兩大類,在對機(jī)構(gòu)投資者建模的過程中,根據(jù)人工股票市場的運(yùn)行特性特別選用改進(jìn)的遺傳算法對機(jī)構(gòu)投資者的學(xué)習(xí)過程進(jìn)行創(chuàng)新。此外在對個人投資者進(jìn)行分析時,還特別引入了前景理論思想,對個人投資者進(jìn)行建模,最后對仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,在強(qiáng)調(diào)投資者組成結(jié)構(gòu)對股票市場的影響的同時,并動態(tài)地再現(xiàn)了銀行利率調(diào)整對股票市場的影響及漲跌幅限制制度對股票市場的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析表明：實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)從總體特性上來說與現(xiàn)實(shí)的股票市場的分析結(jié)果是相符的。雖然目前無法完全模擬現(xiàn)實(shí)股票市場的復(fù)雜性,但是對于一些制度制定和政策的有效性分析也是非常適用的。同時計(jì)算金融學(xué)這種全新的金融思維模式給金融領(lǐng)域的研究帶來了一種全新的方式方法。
[Abstract]:Computer science and technology developed rapidly in the seventies of the 20th century, especially after 1990s, with the maturation of computer application technology, the experts in the field of finance at home and abroad began to explore the combination of computer and finance. This paper attempts to simulate the real financial market by computer technology, and to reveal the macro financial market law by studying the microstructure of the financial market-the behavior pattern of the investors. That is, the research of Agent-based Computational Financial based on Agent has come into people's view. The most representative one is the Artificial Stock Market based on Agent. With the deepening of the research, scholars have found that the reasonable and effective classification and construction of Agent, especially the accurate description of Agent behavior is the most critical part of the whole study, and also the key to the application of computer technology. In addition, behavioral finance, as a discipline relying on artificial financial markets, has not been reused. In the current research of artificial stock market, the research on the influence of psychological factors on investment decision is not prominent, so it can be said that the perspective of behavioral finance theory foundation, It will be a bold attempt and innovation to introduce the psychological factors of all kinds of investors into the artificial stock market and to simulate the real stock market more truthfully. On the basis of previous studies, the author constructs a simple artificial stock market by adopting bottom-up computational finance modeling idea, and promotes the analysis and simulation of the whole model through the analysis of the bottom layer. Firstly, according to the characteristics of investors' investment behavior and their influence on stock prices, they are divided into two categories: institutional investors and individual investors, and in the process of modeling institutional investors, According to the operating characteristics of artificial stock market, the improved genetic algorithm is used to innovate the learning process of institutional investors. In addition, in the analysis of individual investors, the perspective theory is especially introduced to model the individual investors. Finally, the simulation results are analyzed to emphasize the influence of investor composition structure on the stock market. It also dynamically reproduces the influence of bank interest rate adjustment on stock market and the effect of limit system on stock market. The experimental results show that the experimental data are consistent with the real stock market analysis results in terms of overall characteristics. Although it is not possible to fully simulate the complexity of the real stock market at present, it is also very suitable for the analysis of the effectiveness of some systems and policies. At the same time, computational finance, a new mode of financial thinking, has brought a new way to the study of finance.
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F224;F830.91

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本文編號：2051992