經(jīng)濟(jì)動(dòng)力學(xué)專題：經(jīng)濟(jì)動(dòng)力學(xué)學(xué)科介紹(編輯修改稿)
2025-02-16 10:43 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 、?？似绽士朔匠痰膬r(jià)格及需求的漲落模型。探索把歸納式思維容入 Bak股票交易模型和其它微觀模型的可能性。 研究?jī)?nèi)容 8 ? 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的金融物理博弈模型及一般經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)研究的新方向 ? 研究基于經(jīng)紀(jì)人局域信息傳輸及模仿相互作用的爭(zhēng)當(dāng)少數(shù)者博弈網(wǎng)絡(luò)模型 ? 從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的觀點(diǎn)研究研究不同股票之間的交叉關(guān)聯(lián)，構(gòu)建不同股票相互作用的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)（小世界性質(zhì)和連接度分布特征？） 如何模擬金融市場(chǎng)中經(jīng)紀(jì)人的 相互競(jìng)爭(zhēng)相互適應(yīng)的行為？ Minority Game 模型的 主要研究結(jié)果和進(jìn)展 金融市場(chǎng)的物理模型研究 ?目的：捕捉和理解經(jīng)濟(jì)行為之本質(zhì) ?問(wèn)題：如何模擬由許許多多差別萬(wàn)千的彼此競(jìng)爭(zhēng)有限資源（利益內(nèi)在沖突）而相互作用的經(jīng)紀(jì)人（理性個(gè)體）所構(gòu)成系統(tǒng)如金融市場(chǎng)表現(xiàn)出的自適應(yīng)行為？ : “ El Farol Bar ” 復(fù)雜策略場(chǎng)合下，能夠描述真實(shí)經(jīng)紀(jì)人如何相互競(jìng)爭(zhēng)而又彼此適應(yīng)的第一個(gè)模型。 ? 參與者基于最近過(guò)去幾周赴吧人數(shù)而選擇本周是否赴酒吧。 ? 赴酒吧人數(shù)時(shí)間序列 : 公有信息 X(t)={xn, x n1, x n2, …} ? 每一參與者的目標(biāo)：如果 x n ? L， 就盡可能赴酒吧。 {xn, x n1, x n2, …} Best Predictor From s x n+1 L Don’t go! x n+1 ? L Go! ? N（ 奇數(shù) ） 個(gè)經(jīng)紀(jì)人 , 獨(dú)立選擇去 A方或 B方 ， 少數(shù)方獲勝 。 ? 每人的策略是基于對(duì)最近 m次獲勝方記錄的 公有信息的觀察 。 ? 博弈過(guò)程：每人可以有 s個(gè)策略， 每一輪博弈結(jié)束，都給手中的策略打分。 每次用最佳策略決定自己的行動(dòng)。 (張翼成） Minority Game ? “ 0 ” wins if x0x1 “1” wins if x1x0 ?Cutoff L~N/2 ?一個(gè)成功的非合作型博奕模型 爭(zhēng)當(dāng)少數(shù)者博奕模型 Minority Game ? 少數(shù)者獲勝－金融市場(chǎng)普遍原則 ? 共同享有公共信息 :記憶容量為 m 取勝方歷史記錄二進(jìn)制序列 {…, b(t3), b(t2), b(t1)} ?從包含 個(gè)策略的策略庫(kù) 中每人選取 s個(gè)策略 22 mV ?例： 相應(yīng)于記憶容量 m=2 的全部策略 ?實(shí)分與虛分 ?在 t 時(shí)刻，每人根據(jù) t時(shí)刻的歷史， 采用他的 s 個(gè)策略中累計(jì)虛分最高的策略 的預(yù)測(cè)作出決定； ? 每人的所有信息來(lái)自策略的虛分 模擬結(jié)果： 有效相與非有效相 (32 runs, 10000 time steps) ?獲勝方歷史記錄中的信息 某種歷史下少數(shù)方為 1方的概率 Minority Game 模型的幾種改進(jìn) 包含演化的 MG模型 每個(gè)經(jīng)紀(jì)人擁有一個(gè)相同的策略，該策略是動(dòng)力學(xué)的：在給定歷史下對(duì)下一次取勝方的預(yù)測(cè)與最近出現(xiàn)過(guò)的同一歷史的取勝方的記錄相同。 第 i個(gè)經(jīng)紀(jì)人
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