投资者行为的计算机模拟研究

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3.0 陈辉 2024-11-19 4 4 4.96MB 65 页 15积分
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第一章 绪 论
1
第一章 绪 论
§1.1 选题背景与问题提出
本课题来源于国家自然科学基金项目《投资者行为规律与行为模型研究》（项
目编号：70471066）。
对投资者行为的研究是随着社会经济的发展，特别是金融市场的发展而兴起
的一门新兴学科。它运用经济学、社会学、心理学等社会科学的理论来研究各种
传统经济理论难以解释的各种金融现象，认为投资者行为决策过程的非理性因素
是造成这些市场异象(Anomaly)的根源。
金融或股票投资市场是受投资者行为因素影响最深刻的市场之一，股票市场
的各种表现都是大量的个人投资者或机构投资者的个别行为涌现出来的结果。对
投资者行为的研究在经历了传统金融理论的“完美理性”投资者、行为金融理论的
“有限理性”投资者之后，开始越来越多地关注信息对投资者行为的影响，并开始运
用现代的信息技术和计算机模拟技术来探究投资者行为背后的奥秘。因此，如何
将投资者行为与计算机模拟方法结合起来进行研究，就显得十分必要了。
此外，虽然中国股市相对于西方发达国家来说，起步较晚且制度体系有待进
一步完善。但自从成立之初，在经历了十几年的发展历程之后，中国股市发生了
翻天覆地的变化。特别是从 2006 年初到 2007 年底，中国股市经历了前所未有的
强劲增长势头。在巨额投资回报的驱使下，沪深两市的新开设 A股股东账户数也
创出了历史新高，截止到 2007 年12 月28 日，沪深两市 A股股东总数已经达到
12504.73 万户，首次突破了一亿大关。其中，个人股东数占全部 A股股东数的
99.6%。仅 2007 年一年就新开设 A股股东账户 4885.25 万户，几乎接近过去十余
年的全部 A股股东数，占到了全部股东数的 39.07%，而其中，新开户散户股东数
更是高达 99.76%1。金融投资的理念已经深入到每一个家庭和个人。因此，探究个
人投资者的行为规律，正确引导投资者的投资理念，促进股市及国家经济的健康
有序运行既意义重大又迫在眉睫。
§1.1.1 选题背景
对于投资者行为的研究可以追溯到上世纪五十年代初，随着证券市场特别是
1数据来源：上海证券交易所和深圳证券交易所公布的年度统计数据。
投资者行为的计算机模拟研究
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股票投资的日益盛行，以往的理财理论和会计理论已不能适应新的市场需求。1952
年，马科维茨（Markowitz）首次精确定义了风险和收益，将数理统计方法引入了
资产组合选择的研究中，并提出了 著名的“证券组合选择”理论，这一理论进一
步演变成为现代金融投资理论的基础，并被誉为“华尔街的第一次革命”。
60 年代中期，现代金融理论得到了蓬勃的发展。先后出现了资本资产定价模
型（Capital Asset Pricing Model 简称 CAPM）、套利定价理论（APT）、期权定价理
论（OPT）等金融理论。到 20 世纪 70 年代中期，以有效市场假说（efficient market
hypothesis,EMH）为基础，以资本资产定价理论和现代投资组合理论（MPT）为基
石的现代金融理论统领了整个金融领域。
现代金融理论基于三个关键的概念性假设：理性人、有效市场和随机游走
（random walk）。其中，理性人假设是其他两个假设的基础，认为人是完全理性的，
投资的目标是追求收益最大化。且很少关注受心理因素支配的金融市场参与者的
决策过程。而决策过程往往被看成一个“黑箱”，抽象为理性投资者追求预期效用
或主观效用最大化的过程。
随着对金融市场认识的深入，人们发现大量的金融现象都无法通过传统金融
理论做出完美的解释。如有效市场理论认为，理性投资者应该对新信息立即做出
调整，因而证券的价格反映了所有公开的信息。但是，1987 年在美国的宏观经济
运行完全正常的情况下发生的“黑色星期一”事件，说明股票价格的决定和变动
还有很多未知因素。此外，还有很多与传统金融理论相悖的异常现象。如：动量
与反转效应、元月效应、规模效应、股票溢价之谜、波动性之谜等等。更为重要
的是，有效市场假说和资本资产定价理论都是不可证明或无法为经验研究检验的。
通过对大量异常现象的研究，人们发现了很多新的理论，而这些理论成果也
标志着行为金融理论的兴起和发展。1972 年，经济心理学家 Slovic 发表了一篇具
有启发意义的文章“人类判断的心理学研究对投资决策的意义”，从而为行为金融
学理论的发展奠定了基础。1979 年，普林斯顿的卡尼曼(Kahneman)和斯坦福的特
维尔斯凯(Tversky)在有关直觉偏差和框架依赖的文章的基础上发展了马柯维茨
(Markowitz)的思想，提出了有别于效用理论的“前景理论”(prospect theory)。该理
论从人自身的心理特质、行为特征出发，用实证的方法揭示了影响选择行为的非
理性心理因素,其矛头直指传统金融理论的逻辑基础——“理性人”假定。成为金
融学研究史上的里程碑。
1985 年，
Shefrin 和Statman (1985)将前景理论推广到投资
决策，预见投资者将倾向于抛出赢者而保留输者，即处置效应，同时也验证了前
景理论的正确性。90 年代以来，行为金融学的发展更是异常迅速，对传统金融理
论形成了巨大冲击。
第一章 绪 论
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行为金融学通过引入社会学、心理学、行为学、认知科学、人类学和经济学
的原理来研究投资者行为，揭开了传统经济学下投资者决策过程的“黑箱”，很好
地解释了股市中的异常现象和行为偏差。其研究内容可以归纳为三个层次：①个
体有限理性、群体行为和非完全市场；②金融市场的异常现象；③投资者的盈利
策略。
§1.1.2 问题提出
行为金融理论强调投资者的行为应该建立在现实的心理特征基础之上，而非
抽象的行为假设之上，通过过程理性替代了传统的实质理性，解释了很多股票市
场异象。而现实表明，投资者行为的变化除了受内部因素——投资者的心理预期
和操作策略的影响外，还受到外部因素的影响，即外部信息——国家的经济政策、
指导方针、上市公司的各种行为、专家建议等，同时也受到投资参与者之间的相
互影响（即时序问题）。而此时博弈论的兴起正好为我们解决这个问题提供了一盏
明灯。博弈论是在考虑决策主体互相影响的前提下，寻求理性人如何制定决策和
决策均衡的问题。
但是，仅仅依靠完美理性、有限理性和博弈论对投资参与主体的分析依然无
法为我们提供一个有效的工具来预测投资者在不同的情景下的将作何反应？投资
者主体之间将如何相互影响？整个市场将呈现什么情境和何时达到市场均衡？
正是基于以上的疑问，本文立足于对投资者决策行为的分析，研究了复杂适
应系统理论下的行为模拟工具和方法，并结合其优点和不足，提出了一个崭新的
投资者行为模拟模型——“具有元胞结构的智能 Agent”模型，对投资者的交易行
为进行了模拟，并试图找出投资者行为的规律，以期对个人投资者建立正确的投
资理念和国家制度的完善有所帮助。
§1.2 研究意义
在已有的投资行为模拟研究中，研究个别市场行为的居多，研究投资者行为
规律的较少；基于单个模型应用的零散研究较多，系统分析和深化改进的研究较
少。因此，对投资者行为进行系统的分析、比较，对模拟工具和模型进行深入的
剖析和改进很有必要。对投资者交易行为的计算机模拟研究具有很强的理论意义
和现实意义。理论上，这是对现存投资者分析理论的一次深化研究，特别是模拟
工具和方法的大胆创新，是对目前流行的模拟方法的一次挑战、补充和发展；在
现实意义上，有助于我们理解投资市场现象生成的深层次原因，有助于理解对投
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资者个体进行引导的理论依据，此外，还对政府加强监督和指导制度建设具有一
定的借鉴意义。
§1.2.1 理论意义
虽然对投资者行为的研究由来已久，如传统金融学中的“证券组合选择”理
论、资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model 简称 CAPM)、套利定价理论
(APT)、期权定价理论(OPT)等，行为金融理论更加关注对市场异象的研究，如：
塞勒对股票回报率的事件序列和投资者心理帐户等问题的研究，希勒则对股票价
格的异常波动、股市中的“羊群行为”、投机价格和流行心态的关系等进行了研究
等等。但是，很少对投资者行为进行系统的分析和比较。因此对投资者行为研究
理论进行系统的梳理、阐述与完善是很有必要的。
此外，虽然对投资者行为的模拟研究发展迅速，但是国内的研究目前仅限于
将原有的模拟模型方法应用于不同的领域，对模拟方法的不足进行改进的较少，
因此，基于改进的模型方法——“具有元胞结构的智能 Agent”对投资者行为的模
拟研究，是对现行模拟方法领域的一次挑战、发展和补充，同时也是本课题的创
新点和难点，作为国家自然科学基金资助的一项学术成果，具有一定的启发意义
和学术借鉴意义。
§1.2.2 现实意义
对投资者行为的模拟研究又具有很强的现实意义：
一方面，对政府而言，如果掌握不同行为之间的影响机理和演化规律，可以
对投资市场的有效管理和决策提供参考，在发生某种重要信息时，有效地引导大
众行为向有利社会稳定和减少损失的积极方面转变，有利于政府完善市场结构和
改善制度设计。
另一方面，对投资者而言，了解投资者行为的特征和演化规律，可以引导投
资者采取积极、正确的投资策略，在帮助其实现合理利润的同时协助投资者树立
健康的投资理念，有助于股票市场的健康、稳健运行。
§1.3 论文的思路与安排
本文首先对投资者行为的决策方式和影响因素进行了分析，然后应用改进的
投资者行为模型——“具有元胞结构的智能 Agent”对投资者行为进行了模拟，并
在模拟的基础上归纳分析了投资者行为规律，依据此模拟结果，提出了若干的政
第一章 绪 论
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策建议。
本文的研究思路与章节安排如图 1-1 所示：
第一章为绪论，共有三个章节。分别介绍了本文的选题背景与问题提出、研
究意义和论文的思路与安排。
第二章与第三章为研究综述和理论铺垫部分。第二章对投资者行为进行了界
定，并分别介绍了不同理论假设下对投资者行为的研究，包括完美理性和有限理
性，此外还引入了博弈论和复杂系统理论对投资者行为研究的借鉴意义。第三章
则主要介绍了两种复杂适应系统理论下最为常用的两种模拟方法——Agent 模拟
方法和 CA 模拟方法，并提出了这两种方法的局限所在。
第四、五、六章是本文的核心部分，是对投资者行为的改进模型的模拟研究。
第四章在第三章分析的基础上提出了一种改进的模拟方法——“具有元胞结构的
智能 Agent”，对模型的提出、构建和计算机实现分别进行了介绍；第五章对模拟
方法的应用研究：分别在不同的规模、投资者类型比例和行为比例的初始参数设
置下对投资者的行为规律进行了分析；第六章则是依据模拟的结果，提出了若干
政策和建议。
第七章作为结束语，对全文进行了总结和展望。
投资者行为的计算机模拟研究
6
第一章 绪论
第二章
文献综述
第三章
投资者行为与
计算机模拟方
法
第四章
具有元胞结构
的智能 Agent
第五章
从模拟结果看
投资者行为
第六章
若干建议
第七章
总结与研究展
望
全文总结
投资者行为
Agent 模拟方法
CA 模拟方法
模型的提出
模型的构建
不同规模下的投资者行为
不同类型比例下的投资者行为
问题提出
论文的思路与安排
研究意义
选题背景与问题提出
现有模拟方法的局限
模型的计算机实现
不同行为比例下的投资者行为
两种模拟方法的异同
投资者行为规律总结
注重提高投资者的理性水平
优化投资市场规模
注意措施出台时机
完善市场结构与机制
图1-1 论文的思路与安排
摘要：

第一章绪论1第一章绪论§1.1选题背景与问题提出本课题来源于国家自然科学基金项目《投资者行为规律与行为模型研究》（项目编号：70471066）。对投资者行为的研究是随着社会经济的发展，特别是金融市场的发展而兴起的一门新兴学科。它运用经济学、社会学、心理学等社会科学的理论来研究各种传统经济理论难以解释的各种金融现象，认为投资者行为决策过程的非理性因素是造成这些市场异象(Anomaly)的根源。金融或股票投资市场是受投资者行为因素影响最深刻的市场之一，股票市场的各种表现都是大量的个人投资者或机构投资者的个别行为涌现出来的结果。对投资者行为的研究在经历了传统金融理论的“完美理性”投资者、行为金融理论...

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