基于主体的非均衡人工股市计算模型

摘要：

对SFI系列基于主体的人工股市计算模型进行了改进,改变了资产定价机制,剔除了均衡定价方法,在学习分类器系统中引入了模糊处理环节,并改变了主体的学习方式,使得人工市场中同时包含具有不同学习速度的主体.基于此构建的新人工股市仿真模型的运行结果具有真实股市数据的形式化特征,通过比较不同学习速度的主体以及零智能主体的表现,发现人工股市计算模型中学习对于主体的财富有决定性作用,学习速度也会影响主体的表现,而且学习存在一个限度问题,过多的累积学习次数反而会削弱主体聚集财富的能力,这在基于主体的人工市场的构建中是一个值得重点关注的方面.

关键词：基于主体建模、人工股市、学习分类器、遗传算法

所属期刊栏目：35

分类号：F830.91(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金70372011;教育部全国优秀博士学位论文作者专项基金200466

在线出版日期：2008-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：99-104