基于两类学习模型的多主体人工股票市场研究

摘要：

构造了一个由采取基于惯例的学习模型(Roth-Erev模型)和信念学习模型(分类器系统)的两类主体种群组成的人工股票市场模型.该模型的模拟运行结果表明,学习过程是影响资产市场的价格特征的重要因素.当采取不同学习机制的主体数量比例变化时,价格时间序列会表现出不同的统计特征:随机游走过程或异方差性等“格式化的事实”.具有创新性的理性更高的主体比例增加未必导致类似理性预期均衡的出现.

关键词：学习模型、人工股票市场、Roth-Erev模型、分类器系统

所属期刊栏目：28

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金重点资助项目71131007;国家自然科学基金资助项目71071109,70971096;教育部创新团队发展计划资助项目IRT1028

在线出版日期：2014-02-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：756-763