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2022-05-09
英文标题:
《Estimating Tipping Points in Feedback-Driven Financial Networks》
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作者:
Zvonko Kostanjcar, Stjepan Begusic, H. E. Stanley, and Boris Podobnik
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最新提交年份:
2015
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英文摘要:
  Much research has been conducted arguing that tipping points at which complex systems experience phase transitions are difficult to identify. To test the existence of tipping points in financial markets, based on the alternating offer strategic model we propose a network of bargaining agents who mutually either cooperate or where the feedback mechanism between trading and price dynamics is driven by an external \"hidden\" variable R that quantifies the degree of market overpricing. Due to the feedback mechanism, R fluctuates and oscillates over time, and thus periods when the market is underpriced and overpriced occur repeatedly. As the market becomes overpriced, bubbles are created that ultimately burst in a market crash. The probability that the index will drop in the next year exhibits a strong hysteresis behavior from which we calculate the tipping point. The probability distribution function of R has a bimodal shape characteristic of small systems near the tipping point. By examining the S&P500 index we illustrate the applicability of the model and demonstate that the financial data exhibits a hysteresis and a tipping point that agree with the model predictions. We report a cointegration between the returns of the S&P 500 index and its intrinsic value.
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中文摘要:
许多研究表明,复杂系统经历相变的临界点很难确定。为了检验金融市场是否存在引爆点,基于交替报价战略模型,我们提出了一个讨价还价代理人网络,他们要么相互合作,要么交易和价格动态之间的反馈机制由外部“隐藏”变量R驱动,该变量量化了市场定价过高的程度。由于反馈机制,R会随着时间的推移而波动和振荡,因此市场被低估和高估的时期会反复出现。随着市场定价过高,泡沫就会产生,最终在市场崩盘时破裂。该指数在明年下跌的可能性表现出强烈的滞后行为,我们据此计算临界点。R的概率分布函数具有临界点附近小系统的双峰形状特征。通过检验标准普尔500指数,我们说明了该模型的适用性,并证明金融数据表现出与模型预测一致的滞后和转折点。我们报告了标准普尔500指数的收益与其内在价值之间的协整关系。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Computational Finance        计算金融学
分类描述:Computational methods, including Monte Carlo, PDE, lattice and other numerical methods with applications to financial modeling
计算方法,包括蒙特卡罗,偏微分方程,格子和其他数值方法,并应用于金融建模
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:General Finance        一般财务
分类描述:Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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2022-5-9 05:17:39
评估反馈驱动金融网络中的临界点Szvonko Kostanjˇcar、Stjepan Beguˇsiˇc、H.E.Stanley和Boris Podobnik2-2015年9月16日萨格勒布大学电气工程与计算学院,克罗地亚萨格勒布。波士顿大学聚合物研究中心和物理系,波士顿,美国。里耶卡大学,土木工程学院,克罗地亚里耶卡。卢布尔雅那大学,斯洛文尼亚卢布尔雅那经济学院。萨格勒布经济与管理学院,克罗地亚萨格勒布。许多研究认为,复杂系统经历相变的临界点很难识别。[1,2,3,4,5,6,7]为了测试金融市场中临界点的存在性,我们基于总体战略模型提出了一个讨价还价代理人网络[8,9,10,11,12,13,14],他们要么相互合作,要么相互竞争,[18,15,16,17]其中,交易和价格动态之间的反馈机制[19,20]由外部“h id d en”变量R驱动,该变量量化了市场定价过高的程度。由于逆冲机制,价格会随着时间的推移而波动,因此,市场被低估和高估的时期会反复出现。随着市场价格变得过高,最终在市场崩盘中爆发的泡沫也随之产生。指数在下一年下降的概率表现出强烈的滞后行为,由此我们计算了临界点。R的概率分布函数具有临界点附近小系统的双峰形状特征。通过检验标准普尔500指数,我们说明了该模型的适用性,并证明财务数据显示出滞后现象和与模型预测一致的tippin点。
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2022-5-9 05:17:42
我们报告了标准普尔500指数的收益与其内在价值之间的协整关系。1导言。尽管许多网络科学研究都集中在当某些内部参数接近临界点时,网络崩溃是如何发生的[21],但现实世界中有一大类复杂网络,其中的动态是由反馈机制形式的“隐藏”外部变量驱动的[22、23、24]。这些网络崩溃时的尖端点还没有充分暴露在水下。在买方/卖方金融网络中,交易动态受到交易员认为市场定价过高或过低的强烈影响。在房东/租客网络中,一个隐藏的变量是平均公寓价格和平均租客收入之间的比率。在大学/学生网络中,一个隐藏变量是平均学费和平均家庭收入之间的比率。在每一个例子中,增加theratio会增加网络崩溃的概率,我们的目标是量化导致网络崩溃的比率th。竞争运营竞争信息价格图1:耦合网络模型中交易过程和价格动态之间的竞争、合作和反馈机制。信息流动决定了内在价格,这是关于资产的真实的基本信息。市场价格和内在价格之间的比率会影响交易动态,进而改变交易模式。在这里,我们关注的是金融交易市场,市场参与者的交易决策受到他们对未来预期的影响。随着时间的推移,他们了解到自己对未来市场行为的预期是否准确。
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2022-5-9 05:17:46
特别是过于乐观的预测是非常有时间限制的,并且经常会伴随着市场价格的调整,从而导致市场崩溃。在这里,我们提出了一个讨价还价代理网络,并通过交易和价格动态之间的反馈机制演示了市场相对于价格的程度如何导致进一步的市场定价过高、市场泡沫,最终导致市场崩溃[27、28、29、25、26]。根据舍因克曼的说法,泡沫是指价格超过基本价值的时期。[30]我们发现,一个众所周知的美国金融指数,即标准普尔500指数,表现出滞后行为和市场崩溃临界点,符合我们网络模型的预测。2复杂网络市场模型2。1.初始网络。由于大多数人类活动受到资源有限可用性的限制,个人被迫就这些资源的分配进行讨价还价。[8,18]从人类历史上最早的记录开始,议价就一直是贸易的核心,在引入货币之前,商品和服务就已经开始了。如今,讨价还价无处不在,从某些文化中的食品商讨价还价到大型国际企业之间的谈判。[31,23,29]每个市场的底线都是讨价还价过程的结果,例如市场价格。尽管标准公理谈判理论通过假设个人在谈判各种资源的欲望时具有高度的理性来理想化谈判问题,但恐慌和非理性行为[25]在现实世界的复杂系统中并不存在,包括政治网络和金融市场。这种非理性行为强烈影响谈判过程,影响整个复杂的网络系统,并导致泡沫和崩溃。
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2022-5-9 05:17:49
无论市场交易规则如何,玩家在提出初始议价时都会使用战略推理和可用信息。[8,18,31,32,35,33,34]例如,出售公寓的人需要知道同一社区其他类似公寓的卖家列出的价格,然后才能列出自己公寓的初始议价。卖方考虑到这一初始价格可能会受到潜在买家的挑战,并与邻居的其他公寓卖家进行竞争性讨价还价。我们提出了一个由同等规模的需求(买方)和供应(卖方)网络组成的耦合网络模型,其中代理作为网络节点,在市场的有利端与代理合作[18],但在市场的同一侧与代理竞争,如图1所示。需求(买方)和支持(卖方)网络都是通过一个节点来实现的,新节点及其价格会一个接一个地添加,直到每个网络都没有节点。在任何给定的时间步,对于每个需求和供应网络,添加新节点如下:1。通过一个常数概率p,一个新的节点Vi被添加到已经存在的网络结构中:o节点虚拟随机地链接一个节点vj,其中每个节点vj∈ [1,我- 1] 平均概率为1/(i)- 1) n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n.n。带着公共关系1- p一个新的节点连接到当前网络中的节点e,该节点在买方/卖方网络中具有最高/最低的价格,并将其市场价格设定为百分比增加/减少 从Se开始,Si=Se·(1+).
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2022-5-9 05:17:52
(2) 对于极限情况p=0,所有节点形成一个链。在相反的l i mi tcase p=1中,每个新节点连接到现有集群中的一个节点,并连接到所有节点,形成一个完整的图。图2.2.2讨价还价过程中显示了这些微不足道的情况以及情况p=0.3。一旦需求和供应网络都生成,买方和卖方之间的交易就开始了。交易和价格动态由资产的内部信息流驱动,这决定了资产的内在价格。与这种相对稳定的内在价格(其动态将在下文解释)相比,市场价格是不稳定的。为了在交易和价格过程之间形成泡沫和崩溃以及反馈机制[25],我们使用了与时间相关的、非常数的网络参数,即ps(t)=1- E-αS(t)SI(t),pd(t)=1- E-αSI(t)S(t)(3),其中S(t)是时间t的最后一个交易价格。这里α是控制整个网络聚类的参数。注意,等式(3)意味着当市场价格S(t)大大超过内在价值SI(t)时→ 1.供应代理之间的竞争加剧,他们的战略开始趋同,他们的交易价格变得越来越相似(产生当前的市场价格)。因此,供应代理对自己的位置越来越不安全。另外,ps→ 1意味着pd→ 0,这加剧了市场形势,因为需求代理现在有更多的战略选择,面临的竞争更少。需求网络中信心水平的增加和供应网络中信心水平的降低相结合,增加了价格突然崩溃的可能性。
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