【摘要】：金融系統(tǒng)一般被認為是一個復雜系統(tǒng)�；贏gent的模型是計算金融學研究的最新發(fā)展方向，它的核心思想是通過建立由計算機模擬的金融系統(tǒng)，并利用該系統(tǒng)進行大量的模擬實驗來研究各種復雜的金融現(xiàn)象。本文就是用基于主體模型來模擬股票市場研究股價波動的。 本文首先介紹了計算金融學的歷史背景和發(fā)展狀況，相比傳統(tǒng)的數(shù)學建模方法，主體模型的思想與應用具有著自下而上、放寬假設條件的優(yōu)勢。之后本文對Agent相關理論基礎和本文建模將要利用的工具Swarm平臺的產生和發(fā)展進行了簡要介紹，再后詳細介紹了Agent效用函數(shù)等數(shù)理理論，這部分是模型的數(shù)學基礎，展示了Agent策略的選用規(guī)則和人工股市運行的規(guī)律。第四部分則對利用Swarm-JAVA軟件平臺建立計算機模擬人工股市系統(tǒng)ASM的步驟進行了介紹，對模型中每一個類塊的設計進行詳細的說明。第五部分將此ASM模型的運行結果最終輸出并利用此模型進行了一系列的實證實驗。這個ASM模型可以模擬出股市價格波動、聚集性等一般特征，一系列實驗也驗證這個人工股市中利率的變動將影響股價、Agent不同的預測規(guī)則設定（規(guī)則總數(shù)、學習頻率）也將帶來不同股價狀況的結果。最后一部分總結論文并進行展望，指出未來研究可以進行的方向。
【圖文】：

圖 2-5 基于主體的 Swarm 建模在 Swarm 建立的仿真模型中，ModelSwarm 是其中的核心。作為一個 Agent的容器，ModelSwarm 包含了如下元素：1、Agent（主體）：環(huán)境中的主要活動體，具有自適應能力和自主行為，它將不斷與環(huán)境和處在同一環(huán)境的其他主體不斷進行通信和交互，并根據(jù)得到的信息進行相應的反饋和相應。Agent 具有不同的狀態(tài)如大小、顏色、上下左右移動的行動能力等，可以分別用屬性與行為能力來描述；2、Agent 活動的環(huán)境：所有 Agent 處于的、用來描述主體生存狀態(tài)的所有元素的集合。在程序實現(xiàn)的時候，與 Agent 一樣，環(huán)境經常也被定義為對象，然而在最初的框架設計中，需要明確地辨識出環(huán)境究竟包含有哪些要素，將它和具有“能力”和“行為”的主體徹底區(qū)別開。3、Agent 行為執(zhí)行順序的動作序列表：ModelSwarm 對象分別定義了 activity庫中的 ActionGroup 類和 schecule 類的一個實例——先在 ModelSwarm 的buildActions 方法中為 ActionGroup 的實例對象賦值，以此來產生規(guī)定觸發(fā) Agent

圖 3-2 ASM 模型結構示意圖在我們的模型中，股票市場中有兩種可交易資產：第一種為無風險債券，支付固定利息率fr=0.10，無限供給；第二種為有風險股票，，支付隨機股息，股息的計算假定遵循以下公式：tttd =d+ρ d d+μ ()1 ， 公式（3-1）其中，d=10，ρ=0.95，~(0,)2μμ Nσt。市場中共有 25 名作為交易者存在的 Agent 和 25 支股票，每股股票的價格 tp由市場內生性決定。3.2.1 股市狀態(tài)及狀態(tài)歷史編碼在我們建立的簡單 ASM 模型中，股市狀態(tài)主要包括：t 表示當前的仿真周期，tp 表示 t 周期內的股票價格、td 表示 t 周期內的股息，r 表示當前的現(xiàn)金利息率
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TP18;F830.91

【參考文獻】

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本文編號：2523278