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2022-05-06
英文标题:
《Herding interactions as an opportunity to prevent extreme events in
  financial markets》
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作者:
Aleksejus Kononovicius, Vygintas Gontis
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最新提交年份:
2015
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英文摘要:
  A characteristic feature of complex systems in general is a tight coupling between their constituent parts. In complex socio-economic systems this kind of behavior leads to self-organization, which may be both desirable (e.g. social cooperation) and undesirable (e.g. mass panic, financial \"bubbles\" or \"crashes\"). Abundance of the empirical data as well as general insights into the trading behavior enables the creation of simple agent-based models reproducing sophisticated statistical features of the financial markets. In this contribution we consider a possibility to prevent self-organized extreme events in artificial financial market setup built upon a simple agent-based herding model. We show that introduction of agents with predefined fundamentalist trading behavior helps to significantly reduce the probability of the extreme price fluctuations events. We also test random trading control strategy, which was previously found to be promising, and find that its impact on the market is rather ambiguous. Though some of the results indicate that it might actually stabilize financial fluctuations.
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中文摘要:
一般来说,复杂系统的一个特征是其组成部分之间的紧密耦合。在复杂的社会经济系统中,这种行为会导致自组织,这既可能是可取的(如社会合作),也可能是不可取的(如大众恐慌、金融“泡沫”或“崩溃”)。丰富的经验数据以及对交易行为的一般洞察,使我们能够创建简单的基于代理的模型,重现金融市场的复杂统计特征。在这篇文章中,我们考虑了在建立在简单的基于主体的羊群模型基础上的人工金融市场设置中防止自组织极端事件的可能性。我们发现,引入具有预先定义的原教旨主义交易行为的代理人有助于显著降低极端价格波动事件的概率。我们还测试了随机交易控制策略,这之前被认为是有希望的,并发现其对市场的影响相当模糊。尽管一些结果表明,它实际上可能会稳定金融波动。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Statistical Finance        统计金融
分类描述:Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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一级分类:Physics        物理学
二级分类:Physics and Society        物理学与社会
分类描述:Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体(人类或其他)的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统(如能源网、运输网络)的物理和工程。
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2022-5-6 23:25:01
将羊群互动作为预防金融市场极端事件的机会Saleksejus Kononovicius*, Vygintas Gontis+摘要复杂系统的一个特征通常是其组成部分之间的紧密耦合。在复杂的社会经济系统中,这种行为会导致自我组织,这既可能是可取的(如社会合作),也可能是不可取的(如大众恐慌、金融“泡沫”或“崩溃”)。丰富的经验数据以及对交易行为的一般见解,使我们能够创建简单的基于代理的模型,重现金融市场的复杂统计特征。在本文中,我们考虑了在金融市场中防止自组织极端事件的可能性,使用基于代理的羊群模型对其行为进行建模,该模型再现了金融市场的主要程式化事实。我们表明,引入具有既定原教旨主义交易行为的代理人有助于显著降低极端价格波动事件的可能性。我们还调查了随机交易,这是之前发现的有前途的极端事件预防策略,并发现在稳定市场的其他机会中,必须考虑其对市场的影响。1简介来自复杂社会经济系统的经验数据通常遵循幂律分布[1-9]。这基本上意味着这类系统中的极端事件变得更加可能,因此更加频繁。在某些情况下,这些极端事件可能是可取的——人们可能认为“社会人”、社会合作、时尚和规范的出现是最直接的例子[10-14]。但也有一些不受欢迎的极端事件——比如大规模恐慌、金融“泡沫”和“崩溃”。
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2022-5-6 23:25:05
无论哪种方式,这些事件都被认为是由相同的社会互动机制——放牧行为引起的,这种行为会导致社会经济系统的内生自组织[12–22]。在本文中,我们探讨了通过羊群互动、从而预防极端事件或大幅降低其概率来控制金融市场波动的可能性。基于异构代理的建模[23–30]是测试使用羊群互动来防止极端事件的想法的最合适框架。这个框架引入了一个代理的广义概念,用来代替modeledsystem的交互部分。这些代理之间的相互作用也被概括和简化。简化后,只保留统计上相关的一般行为细节,因此结果模型似乎很简单,能够捕捉建模对象的重要特征*电子邮件:aleksejus。kononovicius@tfai.vu.lt; 网站:http://kononovicius.lt+电子邮件:vygintas@gontis.eu; 网站:http://gontis.eusystems.尽管与主流经济学不同,代理人及其相互作用并不复杂——仅限于代表性代理人。异质主体的集体互动预计会导致紧急行为,既有非常简单的规则集[31,32]也有更现实和复杂的设置[33–37]。我们的研究基于Alan Kirman提出的一个简单的基于主体的模型,参见[38],该模型主要解释了蚁群中的放牧行为。该模型的各种最小修改被证明能够重现金融市场中观察到的最简单的程式化事实,如幂律分布[39–44]以及幂律谱密度和自相关[44,45]。
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2022-5-6 23:25:08
对基于主体的放牧模型进行更复杂的处理,进一步提高了再现统计特征的质量——三态模型被证明可以产生断裂的光谱密度[46]。而最新的发展能够再现详细的经验概率密度函数(缩写为PDF)和高频绝对收益的谱密度[47]。在下一节中,我们将把受控代理引入通用Kirman模型,并讨论这种预先定义的代理行为的影响。接下来,我们将分析基于一般羊群模型的三个州金融市场,并探讨某些极端事件预防策略的有效性。我们将考虑基于市场基本面的简单方法,以及基于随机交易(由[17,48]提出)的不太可预测方法。最后,我们将通过讨论所得结果来总结本文。2基于代理人的羊群模型和受控代理人在之前的许多著作[39–47]中,基于人工代理人的金融市场是用一个非常简单的基于代理人的羊群模型构建的,最初由Alan Kirman在[38]中提出。在本节中,我们将简要讨论Kirman基于主体的放牧模型,并将在原始模型中引入两种类型的受控主体,一种是具有预定行为的主体。生物学研究[49-51]以及众多社会经济论文[16,20,22]提供了广泛的证据,表明放牧互动在动物和人类社会的社会情景中都起着至关重要的作用。在Pastels[49,50]的实验装置中,允许蚂蚁使用两条可用路径中的一条从蚁群移动到食物源(参见图1中的实验示意图)。对他们来说,同时使用两条路径会方便得多,因为这会增加吞吐量,但在任何给定的时间,大多数人都会选择只使用一条路径。
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2022-5-6 23:25:11
有趣的是,人们观察到,这种“选择的”路径有时纯粹由于内源性相互作用而改变。因此,尽管对称,我们还是观察到了不对称的开关行为。为了描述这种行为,Kirman[38]提出了一个简单的一步过渡模型。该模型的一步跃迁概率表示为[39,44]p(X)→ X+1)=(N- 十) (σ+hX)t、 (1)p(X)→ 十、- 1) =X[σ+h(N)- 十) ]t、 (2)这里N是系统中固定数量的代理(因此,一个可用状态由X个代理占用,另一个由N个代理占用)- X代理人),σi表示向状态i的特异性转换率,h表示放牧行为的强度,h表示t是一个很短的时间步长(在此期间,只有一个转换是可能的)。XN-XσhColonyFoodFigure 1:实验和数学放牧模型的示意图。蚂蚁通过两条可用路径之一从蚁群(左侧)移动到食物源(右侧)。路径之间的切换可能基于单个决策、单个代理的转换,或者由信息交换、两个代理的交互引起。在上文中,我们假设所有代理都可能与所有其他代理进行交互,或者说它们在全球范围内起作用。众所周知,局部相互作用导致了广泛的统计,可以用普通微分方程来描述。而全球互动,如金融市场设置的选择,会导致非广泛的统计[52,53],并且被很好地描述(对于极限N中的x=x/N)→ ∞) 通过以下随机微分方程[39,44]:dx=[σ(1- 十)- σx]dt+q2hx(1)- x) dW,(3)这里W代表标准的一维布朗运动(或维纳过程)。
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2022-5-6 23:25:15
在这种情况下,x的稳态PDF由p(x)=Γ(σh+σh)Γ(σh)Γ(σh)xσh给出-1(1 - x) σh-1、(4)该模型现在可以通过包含M个代理来扩展,这些代理是外部控制的,并且仅由于这种外部影响才切换状态。为了方便起见,我们可以假设它们在州1,而母马在州2。也就是说,与其他代理不同,受控代理不会因内源性相互作用而改变其状态,尽管它们可以触发其他代理的内源性开关。在这种情况下,一步转移概率的形式如下:p(X→ X+1)=(N- 十) [σ+h(X+M)]t、 (5)p(X)→ 十、- 1) =X[σ+h(N)- X+M)]t、 (6)很明显,我们可以将放牧术语包括在Mand Minto自发转换率σi中。也就是说,我们可以设置σ=σ+hMandσ=σ+hm,以返回到放牧模型的原始形式,只需改变个人偏好σi。这意味着。(3) (4)对于具有受控代理的系统有效,只需将σ和σ替换为∑和∑。如果我们有一个由M个受控代理组成的系统,它们随机地以等概率切换它们的状态,那么我们可以假设M=M=M/2。在关于金融市场中随机交易策略作用的持续讨论中,对受控因素对系统影响的这种解释非常有价值[17,48]。它提供了两种不同的可能性来控制两态代理系统的行为——一种可以引入一些代理,其中10-310-210-11001011020 0.25 0.5 0.75 1P0(x)xM=0M=2M=4M=8M=6图2:两态放牧模型对称情况下代理种群的平稳PDF,P(x)。参数设置如下:△ε=0.1+M/2,M=0;2.4.8.16.q-高斯分布的相应参数。
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