發(fā)布時間：2021-09-11 20:04

　　采用傳統(tǒng)的還原論方法來研究經(jīng)濟學問題時往往忽視個體行為以及個體與環(huán)境之間的互動,在獲得精確嚴密邏輯推理的同時卻難以準確描述現(xiàn)實問題,尤其是在參與者心理因素影響比較大的金融股票市場,更是無法用這種傳統(tǒng)的研究方法來刻畫。隨著復雜自適應系統(tǒng)的理論和基于多智能體的建模方法被逐步用來研究經(jīng)濟系統(tǒng)中的問題之后,這一問題一定程度上得到了解決。本文的研究目的即在于通過參考美國圣塔菲研究所開發(fā)的人工股票市場,運用復雜自適應系統(tǒng)的理論和方法,對金融市場系統(tǒng)中的一個微觀子系統(tǒng)—IPO股票的首日價格表現(xiàn)進行基于多智能體的建模和在此之上的仿真研究。本文首先針對國內(nèi)外學者在基于多智能體方法的金融仿真研究現(xiàn)狀進行了綜述,了解了現(xiàn)有的研究狀況,并發(fā)現(xiàn)了現(xiàn)階段該方法在IPO市場研究方面的不足;隨后對我國2004年滬深兩市IPO新股原始資料進行整理分析,得出了影響IPO上市當日收盤價的各個因素并將其運用到模型設(shè)計和實現(xiàn)中去;然后參考人工股市的建模方法,建立了基于多智能體的IPO市場的仿真模型并參考統(tǒng)一建模語言的標準,采用統(tǒng)一建模語言的可視化建模方法完成了模型設(shè)計和系統(tǒng)的算法設(shè)計;最終在圣塔菲研究所提供的Swarm平臺上用... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

IPO市場用例圖

生成了不同的 Agent，也就是說，眾多的 Agent 實例是 Agent 類的各個子類，見圖4-2。4.2.2 IPO 仿真系統(tǒng)運行過程建模系統(tǒng)的運行過程在 UML 語言中主要通過活動圖來表示，按 IPO 系統(tǒng)的運行流程作出系統(tǒng)活動圖如 4-3 所示。該 IPO 仿真系統(tǒng)的運行是在離散的時間基礎(chǔ)上周期性的不斷演化的。在每個周期內(nèi)，Agent 要完成決策、學習的運作，環(huán)境完成交易并保證股票市場的出清。Agent 在進行決策時需要根據(jù)股市上的信息不斷利用自己的規(guī)則對股票的價格進行預測，然后根據(jù)這個預測的結(jié)果與自己的偏好進行是應該拋出股票還是買進股票或者是持有當前的股票坐吃股息的決策。- 20 -

圖 4-3 IPO 市場活動圖Fig.4-3 IPO market activity diagram Agent 拋出股票，這能夠為他在短期內(nèi)賺取一定量的現(xiàn)金，并且讓他在每個周期內(nèi)賺取現(xiàn)金的利息，但是同時他的股票減少了，股票的股息；如果 Agent 買進了股票，那么它的現(xiàn)金少了并損失，但同時它能夠爭取更多的股息；如果 Agent 不采取任何動作，吃股息和利息但是它同時要被征稅，征稅是根據(jù) Agent 的總資產(chǎn)現(xiàn)金價值的總和決定的。因此從整體上，每個 Agent 必須對自己賣出股票做出決策，同時征稅保證了每個 Agent 不能永遠停止不動富會被征稅征收光）。而因為股息是一個隨機過程上下波動，所以股票的需求量和供給量就會隨時間變化，通過需求與供給的相互競了股票的當前價格，而股票的價格又反過來決定了每個 Agent 的由此得到了一個封閉的系統(tǒng)，在這個系統(tǒng)中 Agent 的決策決定了況，環(huán)境的狀況同時又影響了每個生存在這個環(huán)境中的 Agent 擁

【參考文獻】：
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本文編號：3393633