计算实验金融研究

　　前言
　　第1章 导言：金融研究方法论的突破
　　1.1 从金融危机到经典金融学的危机
　　1.2 经典金融理论研究方法的局限
　　1.3 新金融经济学的探索与金融研究范式的转变
　　1.4 计算实验金融学的诞生、定义及其建模方法
　　1.4.1 计算实验金融学的诞生
　　1.4.2 计算实验金融学的定义
　　1.4.3 计算实验金融学的建模方法
　　1.5 计算实验金融学的国内外研究概况
　　1.5.1 国际总体研究概况
　　1.5.2 国内的研究现状
　　1.6 计算实验金融学的发展趋势
　　1.6.1 突破新金融经济学的发展“瓶颈
　　1.6.2 从人工金融市场到“虚拟市场
　　1.6.3 融合综合集成法对复杂金融体系进行研究
　　第2章 计算实验金融：一个新兴的研究领域
　　2.1 计算实验金融的发展历程
　　2.1.1 从复杂自适应系统谈起
　　2.1.2 计算实验金融理论的思想基础与方法论特点
　　2.1.3 计算实验金融学的优势
　　2.2 人工金融市场模型简介
　　2.2.1 SFI－ASM简介
　　2.2.2 SUM和SUMweb简介
　　第3章 中国股市过度波动之谜：基于agent的交易策略演化与仿真分析
　　3.1 股市过度波动问题
　　3.1.1 股市过度波动问题的研究现状
　　3.1.2 理论模型研究的局限
　　3.1.3 破解过度波动之谜的新思路
　　3.2 模拟市场的设计与构造
　　3.2.1 中国股票市场部分特征分析
　　3.2.2 具有中国部分特征的人工股票市场设计
　　3.3 过度波动实验结果分析
　　3.3.1 市场总体特征分析
　　3.3.2 agent微观交易策略的动态特征
　　3.4 结论
　　第4章 股票收益异象：投资者非理性的影响
　　4.1 股票收益异象及其研究进展
　　4.1.1 相关概念——实证研究的视角
　　4.1.2 相关理论研究的进展
　　4.1.3 对现有理论的改进思路
　　4.2 概念模型与基本假设
　　4.2.1 市场部分
　　4.2.2 投资者部分
　　4.2.3 惯性预测型投资者
　　4.2.4 信息反应型投资者
　　4.3 仿真模型DHM_ASM
　　4.3.1 模块结构
　　4.3.2 主要运行参数
　　4.3.3 仿真流程
　　4.3.4 核心设计
　　4。4实验设计与结果分析
　　4.4.1 实验设计
　　4.4.2 惯性与长期反转现象的检验
　　4.4.3 过度波动现象的检验
　　4.5 结论
　　第5章 线图技术分析者与基本面分析者的博弈
　　5.1 基本概念
　　5.1.1 信念、预期与策略
　　5.1.2 基本面分析投资者与线图技术分析投资者
　　5.2 BSV模型的困境
　　5.2.1 BSV模型——投资者认知偏差对市场的影响
　　5.2.2 计算实验方法对BSV模型的扩展
　　5.3 概念模型
　　5.3.1 资产
　　5.3.2 投资者
　　5.3.3 市场出清机制
　　5.4 实验设计
　　5.5 实验结果分析
　　5.5.1 市场价格的统计特征分析
　　5.5.2 投资者收益的统计特征
　　5.6 结论
　　第6章 基于投资策略与收益水平的分析：非理性投资者能生存吗？
　　6.1 非理性投资者的生存问题
　　6.1.1 投资者生存问题的理论渊源
　　6.1.2 来自业界的事实与经验
　　6.1.3 计算实验金融视角下的投资者生存问题
　　6.2 模型
　　6.2.1 资产
　　6.2.2 投资者偏好与信念
　　6.2.3 投资者类型
　　6.2.4 交易机制和出清机制
　　6.3 人工股票市场的设计开发
　　6.3.1 人工股票市场的设计开发
　　6.3.2 人工股票市场参数的设定
　　6.4 实验结果分析
　　6.4.1 人工股票市场的实验设计与数据结构
　　6.4.2 投资者财富的统计特征
　　6.4.3 各组投资者最终财富水平比较与投资绩效评估
　　6.4.4 更多交易的实验
　　6.4.5 关于实验结果的讨论
　　6.5 结论
　　第7章 适应性市场假说——一个计算实验的例证
　　7.1 从有效市场假说与行为金融学的争论谈起
　　7.1.1 经典的有效市场假说
　　7.1.2 来自行为金融学的“挑战
　　7.1 _3有效市场假说的回应
　　7.2 适应性市场假说与计算实验金融方法的提出
　　7.2.1 经济学对有限理性问题的早期探索
　　7.2.2 适应性市场假说的理论渊源
　　7.2.3 适应性市场假说的提出
　　7.2.4 基于计算实验方法的适应性市场假说研究
　　7.3 概念模型
　　7.3.1 资产种类与收益
　　7.3.2 交易者类型及效用函数
　　7.3.3 交易者信息结构
　　7.3.4 市场出清条件及交易者最优需求
　　7.4 计算实验设计
　　7.4.1 计算实验的相关设定
　　7.4.2 实验设计与要回答的问题
　　7.5 实验过程与结果
　　7.5.1 仅有理性交易者的情况
　　7.5.2 仅增加噪音交易者的情况
　　7.5.3 仅增加正反馈交易者的情况
　　7.5.4 同时增加正反馈交易者和噪音交易者的情况
　　7.6 结论
　　第8章 收益序列的可预测性：基于简单技术规则的探索
　　8.1 技术交易和投资者行为
　　8.1.1 时间序列收益可预测性的研究
　　8.1.2 基于技术规则的研究
　　8.1.3 投资者类型——技术交易者和基本面交易者
　　8.2 研究设计
　　8.2.1 总体思路
　　8.2.2 样本选取和统计指标
　　8.3 TA-ASM模型
　　8.3.1 总体结构
　　8.3.2 市场模块
　　8.3.3 投资者模块
　　8.3.4 参数与仿真流程
　　8.4 结果分析
　　8.4.1 技术规则预测能力分析
　　8.4.2 相关影响因素分析
　　8.5 结论
　　第9章 银行与企业贷款互动的仿真分析
　　9.1 中小企业的信贷困境
　　9.1.1 信贷配给政策的“受困者
　　9.1.2 国内外研究现状
　　9.1.3 计算实验金融学的研究视角
　　9.2 信贷市场的研究设计
　　9.3 人工信贷市场模型
　　9.3.1 总体结构
　　9.3.2 银行模块和企业模块
　　9.3.3 参数与仿真流程
　　9.4 结果分析
　　9.4.1 商业银行一中小企业完全信息有限次重复博弈
　　9.4.2 团体贷款模式下中小企业合作博弈
　　9.4.3 中小企业贷款利率定价的计算实验
　　9.4.4 基于实验结果的政策建议
　　9.5 结论
　　参考文献
　　附录计算实验金融常用资源网址
　　后记

　　    尝试在中国市场条件下，利用计算实验金融方法解决常规金融经济学方法所难于解决的一些金融研究问题，从而倡导计算实验金融学在我国的发展。本书首先阐明了计算实验金融的研究方法论，然后详细介绍了计算实验金融学的起源、发展历程和研究现状，进而通过利用计算实验金融方法对金融市场中的各种异象做出合理的解释，并对投资者生存、适应性市场假说、时间序列可预测性等金融学界广为关注的问题做出尝试性的回答。本书的写作材料来源于作者及其所在团队多年在计算实验金融领域的研究成果积累。新兴的中国金融市场因为国情特性而展现出更多的未知规律需要探索。然而，美国的金融危机却表明，对于因巨量异质个体的适应性交互而具有高度复杂性特征动态的现代金融市场网络体系，亟需计算实验方法来寻求其复杂的规律性。本书的学术价值在于借助于计算实验金融方法的独特优势、考虑了“中国情景”特征，通过建立具有中国金融市场制度及投资者特点的人工金融市场模型，扩展了金融经济学的一些重要理论。本书将有助于监管机构、交易所和金融机构对金融政策、金融市场制度及金融创新等重要金融活动进行计算实验分析，为国家重大经济金融问题的政策制订提供实验科学依据，促进我国金融市场的健康发展。本书是国内计算实验金融领域的头一本研究型著作。本书从行为金融学的角度系统的总结了计算实验金融方法论，分析了其思想起源与发展脉络，这是相对于国外同类书籍的创新之处。本书的特点是结合中国金融市场条件，利用计算实验金融方法揭示了中国金融市场的一些异象和规律。