基于主体的股票市场模型的建立与分析

摘要

随着计算机技术的发展，上个世纪90年代开始，一些学者们开始尝试应用计算机技术来模拟现实的金融市场，通过研究市场微观结构投资者的行为来揭示宏观的市场规律，即基于Agent的计算金融学（Agent-based Computational Finance）这一金融学分支。其中最具有代表性的是美国圣达菲（Santa Fe）研究院研制的基于Agent的股票市场，也称人工股票市场（Anificial Stock Market，ASM）。之后的研究多关注Agent的行为和宏观的价格动态之间的关系，因此对于Agent的分类、构建特别是其行为的描述是此类研究最为关键的技术问题。 但是，同样作为ASM领域研究基础的行为金融学，目前人工股票市场却尚未较多地考虑各投资者的心理因素对投资决策过程的影响。本文在前人研究的基础之上，首先根据投资者对股票价格行为的不同作用，将其分为机构投资者与散户投资者两类；然后分别对两类投资者进行建模，其中特引入行为金融学的期望价值理论思想，对散户投资者进行建模。最后分析相关实验结果，并再现了涨跌幅限制制度，以及银行利率调整对股市价格影响的复杂动态。

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第一章绪论

1.1研究背景

1.2国内外的研究现状

1.3本文的主要研究思路

第二章相关理论介绍

2.1复杂自适应系统

2.1.1复杂适应性系统的组成架构

2.1.2复杂自适应性系统的特点(CAS)

2.2计算实验金融学

2.2.1计算实验金融学概述

2.2.2人工股票市场设计的基本因素

2.2.3人工股票市场哞Agent(主体)的特性

2.2.4设计基于主体的人工股票市场步骤

2.3行为金融学及期望价值理论

2.3.1标准金融理论及其缺陷

2.3.2行为金融学的产生与发展

2.3.3行为金融学的重要理论--期望价值理论

2.4计算实验金融学与行为金融学的关系

第三章模拟股票市场的设计

3.1投资者的分类

3.2机构投资者建模

3.2.1机构投资者的预测规则

3.2.2机构投资者的效用函数

3.2.3机构投资者决策过程

3.2.4机构投资者的遗传算法

3.3散户投资者建模

3.3.1散户投资者建模思想

3.3.2散户投资者交易策略

3.4市场环境

3.4.1市场交易机制

3.4.2市场环境设置

3.5系统的实现

3.5.1开发工具的选择

3.5.2系统的编程设计

第四章实验结果与分析

4.1期望价值理论对投资者影响的验证

4.2仿真实验

4.2.1涨跌幅限制制度对股市的影响

4.2.2银行利率调整对股市的影响

第五章 总结与展望

5.1本文主要内容及研究总结

5.2本文的创新点阐述

5.3研究展望

参考文献

致谢

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