基于双时滞传染模型的行为金融研究——以中国证券市场为例

摘要

本文利用传染病模型为理论工具，研究了中国证券市场的资金传染模型，将双时滞的传染病模型与行为金融有机的结合，分析了中国证券市场（深市和沪市）资金传染流动的宏观规律和法则。首先运用Liapunov函数证明了本文所构建的传染模型的局部和全局渐近稳定性；其次利用CSAD检验中国证券市场的羊群效应；然后从无风险利率入手，分析中国证券市场资金传染模型的各个参数；最后利用贝叶斯人工神经网络算法反演求出传染模型的参数值。其结论是，中国证券市场对应传染病模型中存在地方病平衡点（θ>1）的一类情况，且存在局部和全局平衡点。基于中国证券市场存在明显的羊群效应，为我们进一步研究资金传染行为提供了佐证，研究发现，当资金有效传染率（λ）等于0.08为一个特殊的经济节点，其值正好对应中国证券市场资金饱和度（i=15％）；研究还发现，在市场正常波动的情形下，资金移除率（γ）的取值范围是（0.005，0.03）；此外，对时滞项的分析表明，第一时滞项对传染模型平衡点的稳定性贡献较大,故可政策性的调控第一时滞项大小，改变系统稳定点的属性，促进经济增长。参数反演算法的结果与上述仿真结果基本一致，说明贝叶斯神经网络在参数反演算法的应用上具有一定的可行性。

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第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究现状

1.3 研究内容和意义

1.4 创新之处

第二章：行为金融及传染模型中的基本概念

2.1 期望理论

2.2 行为资产定价模型（BAPM）

2.3 经典的传染病模型

第三章 双时滞行为传染模型的建立

3.1 模型假设

3.2 模型建立

3.3 系统平衡点的稳定性

第四章 羊群效应的检验

4.1 羊群效应理论

4.2 数据来源和说明

4.3 实证分析结果

第五章 传染模型的数值分析

5.1、无风险利率的确定

5.2、资金有效传染率对系统稳定性的影响

5.3、资金移除率对系统稳定性的影响

5.4、时滞项对系统稳定性的影响

第六章 传染模型的参数确定

6.1 贝叶斯正则化神经网络

6.2 参数反演算法

6.3 参数反演的实证研究

第七章 讨论

参考文献

附录

在学期间研究成果

致谢