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2022-05-26
英文标题:
《Crises and Physical Phases of a Bipartite Market Model》
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作者:
Nima Dehmamy, Sergey Buldyrev, Shlomo Havlin, Harry Eugene Stanley,
  Irena Vodenska
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最新提交年份:
2016
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英文摘要:
  We analyze the linear response of a market network to shocks based on the bipartite market model we introduced in an earlier paper, which we claimed to be able to identify the time-line of the 2009-2011 Eurozone crisis correctly. We show that this model has three distinct phases that can broadly be categorized as \"stable\" and \"unstable\". Based on the interpretation of our behavioral parameters, the stable phase describes periods where investors and traders have confidence in the market (e.g. predict that the market rebounds from a loss). We show that the unstable phase happens when there is a lack of confidence and seems to describe \"boom-bust\" periods in which changes in prices are exponential. We analytically derive these phases and where the phase transition happens using a mean field approximation of the model. We show that the condition for stability is $\\alpha \\beta <1$ with $\\alpha$ being the inverse of the \"price elasticity\" and $\\beta$ the \"income elasticity of demand\", which measures how rash the investors make decisions. We also show that in the mean-field limit this model reduces to the Langevin model by Bouchaud et al. for price returns.
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中文摘要:
我们分析了市场网络对冲击的线性响应,其基础是我们在之前的一篇论文中介绍的二分市场模型,我们声称该模型能够正确识别2009-2011年欧元区危机的时间线。我们表明,该模型有三个不同的阶段,大致可分为“稳定”和“不稳定”。根据我们对行为参数的解释,稳定阶段描述了投资者和交易员对市场有信心的时期(例如,预测市场从亏损中反弹)。我们表明,不稳定阶段发生在缺乏信心的时候,似乎描述了价格指数变化的“繁荣-萧条”时期。我们使用模型的平均场近似解析推导出这些相位以及相变发生的位置。我们表明,稳定的条件是$\\α\\β<1$,其中$\\α$是“价格弹性”的倒数,而$\\β$是“需求的收入弹性”,衡量投资者决策的鲁莽程度。我们还表明,在平均场极限下,对于价格回报,该模型简化为Bouchaud等人的Langevin模型。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Risk Management        风险管理
分类描述:Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
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2022-5-26 18:25:43
二分市场模型的危机和物理阶段尼玛·德马米(Nima Dehmamy)、谢尔盖·布尔迪列夫(Sergey Buldyrev)、2、3斯洛莫·哈夫林(Hlomo Havlin)、H.尤金·斯坦利(H.Eugene Stanley)和伊琳娜·沃登斯卡(Irena Vodenska5)、波士顿东北大学(3CCNR)、马萨诸塞州(MA 02115)纽约州(纽约州)耶希瓦大学(Yeshiva University)物理系(邮编:10033)、波士顿大学(USACenter for Polymer studies Boston University)、马萨诸塞州(MA 02215Bar Ilan University)、拉马特Gan(52900),在美国马萨诸塞州波士顿市波士顿大学大都会学院行政科学系,我们基于[10]中引入的二分市场模型分析了市场网络对冲击的线性响应,我们声称能够正确识别2009-2011年欧元区危机的时间线。我们表明,该模型有三个不同的阶段,可以大致分为“稳定”和“不稳定”。根据我们对行为参数的解释,稳定阶段描述了投资者和交易员对市场有信心的时期(例如,预测市场从亏损中反弹)。我们表明,不稳定阶段发生在缺乏信心的时候,似乎描述了价格指数变化的“繁荣-萧条”时期。我们使用模型的平均场近似分析得出这些相以及相变发生的位置。我们证明了稳定的条件是αβ<1,α是“价格弹性”和β“需求收入弹性”的倒数,后者衡量投资者决策的鲁莽程度。我们还表明,在平均场限制中,该模型将价格回报率简化为朗之万模型。因此,我们为该模型在适用的市场稳定性分类中的作用提供了分析支持。我
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2022-5-26 18:25:46
在生产中,经济和金融系统对物理学家很有吸引力,因为其高度动态和复杂的结构,作为一个复杂系统,通常比传统物理学中研究的具有高度对称性的系统更具挑战性。本文的目的是推导我们开发的用于量化二部动态网络中线性响应的模型的物理和相位的分析结果。虽然我们的讨论将只关注一个基本上简化的金融网络及其平均场行为,但基于“有效理论”方法的类似方法也可用于分析许多其他动态二部网络的响应。尤其是与资源相关的网络和使用资源的代理,如电网和一些特殊的食物网,可能会从类似类型的建模中受益。2007年左右开始的全球金融危机向我们表明,我们对金融市场动态的理解是多么有限。近年来,经济学家似乎已经认识到,我们无法用理想化的假设预测现实世界的动态,我们需要考虑经济系统中不同参与者之间的复杂关系。学者们已经开始考虑这种相互作用的网络,以及它们如何影响商业周期、引起级联或传染。[1,2]。我们的目标是首次尝试以最简单的形式和最低的阶数对市场系统的连续动态进行定量建模。在之前的一篇论文中,我们介绍了一个投资市场的二部网络模型,其中投资者以类似于普通股票市场的方式交易资产【10】。当然,市场是一个二分网络的假设是一个主要的简化。
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2022-5-26 18:25:49
事实上,投资者甚至资产之间无疑存在着许多强大的金融互动。在我们的论文【10】中,主要投资者是银行或其他主要金融机构。应该注意的是,银行间借贷网络是一个非常复杂和重要的多元化网络,已经对其进行了大量的研究(见[4、12、13、19]和其中的参考文献)。为了评估市场对任何变化的一阶响应动力学,我们构建了简化的二部模型,该模型的另一端是“资产”,另一端是“投资者”,忽略了所有中间层的联系。在这个模型中,资金和股票数量都不守恒,因为投资者被假定与网络内外的实体进行交易——尽管必要时可以实施这样的守恒定律。加权关联表示投资金额。模型的细节及其唯象推导在[10]中进行了解释。本文的目的是推导此类市场动态稳定性条件的分析结果。金融网络有许多不同的模型[3,14-17],每个模型都评估了连通性的不同方面,使用了基于现有经济模型的关于价格动态的熟悉假设。另一方面,我们的模型是其核心,我们称之为物理学中的“有效理论”。它试图通过对细节进行最低限度的假设和假设全系统参数来模拟市场的动态。它只使用代理的微观行为作为输入。我们模型的泛型性论证是另一篇即将发表的论文[8]的主题。在投资网络的二分模型中,可能最接近我们的模型是由Caccioli等人提出的。正如衍生工具投资者资产银行(Derivators Investors Assetsbanksfig)所明确的那样。1、投资者与资产网络示意图。
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2022-5-26 18:25:52
这是一个有向加权二部图(厚度代表投资权重)。扭曲的邻接矩阵包含条目Aiu,即investori持有的资产u的股份数。在下文中,我们的模型实际上也简化为Bouchaud提出的股票市场价格动态的Langevinequation模型[6]。作者认为,危机开始时的价格动态类似于阻尼谐振子加上非线性项,这些非线性项在相变到不稳定阶段后变得相关。我们的模型从一开始就具有这样的非线性,不需要额外的假设。在另一篇即将发表的论文中,我们将详细讨论我们的模型在股票市场中的应用。我们的模型依赖于两个行为参数,一个用于供给/需求,一个用于投资者决策。在行为参数变化不大的情况下,我们认为可以对市场的大规模动态进行建模和模拟。正是在这种制度下,我们的模型可以提供对市场稳定性的深刻见解,并作为监管者的工具。二、模型和注释我们将该模型称为集团脉冲投资组合共享投资(GIPSI)模型。本质上,GIPSI模型总结了投资者及其经纪人在市场中的平均行为,前提是他们知道市场消息。我们将投资市场近似为一个二部网络,如图1所示。一方面,我们有“资产”,即交易的东西,另一方面,我们有拥有资产的“投资者”。“资产”使用希腊指数u、ν….标记。。。。对于每项资产u,我们在时间t指定一个“价格”,pu(t)。使用罗马指数i、j……标记“投资者”。。。。每个投资者都有一个“权益”Ei(t),一个时间t,即他们的净值。每个投资者都有一个投资组合,这意味着每种资产类型的持有量不同。
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2022-5-26 18:25:55
投资者i持有的资产u的数量由Aiu(t)表示,Aiu(t)本质上是二部网络加权邻接矩阵A的一个条目。我们假设在决策过程中存在一种群体冲动,即所谓的“羊群效应”[5,11],在这种情况下,所有代理人都会有相同程度的恐慌或冷静。他们将通过查看最近发生的收益或损失δ,来调整投资组合Aiu。其中一个方程是简单投资组合调整协议δlog Aiu的推广~ βδlog我们认为,如果假设他们的恐慌程度反映在所谓的“需求收入弹性”中,我们将其表示为β。一些学者根据其他关于“实体销售”的实证证据(18),认为这一假设不现实,并强调杠杆作用(即投资与股权的比率)。我们对该假设的判断基于平均场假设。我们认为,这些机构中的大多数将被杠杆化,以接近法规允许的最大金额,从而具有类似的杠杆作用。由此可知,如果放牧假设对快速变化的响应成立,那么使用相同的因子β至少对系统的平均场行为有意义。价格pu的供需方程具有类似的结构δlog pu~ αδlog Aiu,其中1/α是经济学中通常所称的“价格弹性”。还有一个与交易方式有关的第三个方程,即δ(a·p)i改变投资者的权益,结果是δEi=(a·δp)i。为此类系统建立一个更现实的模型的关键点是,每个方程都有一个响应时间。描述变量Ei(t)、Aiu(t)和pu(t)如何随时间演变。
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