非理性信息交易者的羊群行为均衡分析

分析了证券市场上信息交易者的非理性行为与其羊群行为均衡之间的关系。首先建立信息交易者完全理性下的交易行为模型,并对羊群行为均衡做出定义;然后利用2个反映信息交易者非理性程度的参数将模型拓展,得到非理性信息交易者达到羊群行为均衡时2个参数的临界值。结论表明,若市场中的交易者完全理性,则不会发生羊群行为;若考虑其非理性因素,则可能引发羊群行为。并且随着市场中采取相同策略进行交易的人数增加,反映信息交易者非理性程度的2个参数的临界值表现出一定的变化规律。     

基于动态无标度网络的信息策略与羊群行为演化研究

传统的人工股票市场效率不高，对投资者的异质性假设缺乏经济学含义，更没有考虑市场中广泛存在的羊群行为的影响。本文以国外期权市场异质信息交易者模型为基础，结合互联网金融特点在传统人工股票市场中引入异质信息策略与动态无标度人际关系网络刻画的羊群行为构建出新的人工股市模型，进行投资者的信息策略与羊群行为演化研究，对比分析不同机制的引入所带来的影响，揭示动态关系网络环境下信息策略演化结果。研究发现：一方面，信息策略演化机制的引入加快了市场均衡速率并提高了市场效率，同时也大大降低了投资者财富水平并拉大了财富差距；信息策略与羊群行为的演化并不会导致投资者完全向内幕信息交易者聚集，高、低信息档次投资者明显居多且其他信息档次投资者仍然存在。另一方面，动态关系网络下羊群行为的引入增强了投资者的被传染程度，并进一步缩小了财富差距且显著提高了内幕信息的扩散质量与效率。所以，互联网关系网络环境下高、低信息档次投资者占据相对优势，但其他信息档次投资者并不会被挤出市场；监管部门在努力寻求高市场效率的同时，也应在投资者财富与社会总财富等方面进行适当权衡。     

中国住宅市场羊群行为研究——基于1999～2005动态面板模型的实证分析

根据不完全信息的羊群行为理论,结合中国住宅市场的实际状况,中国住宅市场具备了羊群行为产生并迅速扩散的条件。本文首先构建了一系列计量模型,再利用1999-2005年间31个省(市、区)的面板数据对住宅市场中的羊群行为进行实证检验。分析结果显示:在住宅市场繁荣的地区,住宅交易量增长与价格上涨相互促进,存在显著的扩张性羊群行为特征,而在住宅市场发育程度较低,住宅消费水平相对较低的地区,羊群行为的特征不明显;真实贷款利率的上调和其他宏观调控的政策措施,事实上已经对扩张性的羊群行为产生了一定的抑制作用。因此,把宏观调控政策的基点放在稳定住宅价格和调整供应结构上,是一种正确的选择。     

基于信息不完全下就业市场“羊群行为”分析

本文试图用金融市场上的羊群行为理论来分析解释基于信息不完全下就业市场上出现的"孔雀东南飞"现象。     

内外双向因素与搭便车行为：社会网络的调节作用

研究个人社会网络对个体决策行为的影响能够提高搭便车行为的控制效果.基于损失厌恶理论和羊群效应理论构建分析框架,引入信息公开和信息封闭两种信息条件,研究社会网络对搭便车行为的直接影响和调节作用.通过z-tree软件和调查问卷收集个人信息,运用非参数检验、描述性统计分析等统计方法,对249份样本数据进行实证分析.研究结果表明,两种信息条件下的搭便车行为存在显著差异,在信息公开条件下,社会网络对搭便车行为有直接作用,社会网络不仅对性别、博弈论知识、收入水平、年龄和受教育年限与搭便车行为的关系有显著的调节作用,而且对投资收益率和罚金比率的调节作用也较为显著;在信息封闭条件下,社会网络对搭便车行为的直接作用不显著,且社会网络仅对年龄和收入水平与搭便车行为关系的调节作用显著.将信息结合传统的奖惩机制来控制搭便车行为将更有效.     

不完全信息R&D竞赛费用支付方式比较

从项目业主的角度出发,运用博弈理论,比较了不完全信息条件下不同竞赛费用支付方式对项目业主总体期望收益的影响。研究表明,在不完全信息条件下,项目业主采用竞赛人竞价的支付方式严格优于采用事前固定竞赛奖金的方式。     

需求不确定条件下的制造商订单分配模型

制造商的订单分配作为供应链模型微观层面的重要组成部分,对提升整个供应链效率有很大影响,但需求层面的不确定因素加大了订单分配的难度。以按比例分配为原则,讨论在需求不确定条件下完全信息与不完全信息两类多供应商-单制造商的订单分配模型。重点研究完全信息条件下各方的分散决策和集中决策,由于后者能避免各参与方对其他决策方的边际影响,所以能够实现供应链总利润的最大化;其次又将不完全信息引入模型,讨论制造商如何通过折算因子结合已有信息对供应商的私人信息进行估计,进而做出决策。最后以需求服从正态分布为例对两类模型进行验证。     

羊群效应与内幕信息的揭示分析

本文用金融市场微观结构模型的序贯交易框架分析了证券市场上的多维不确定性怎样引起投资者的羊群交易行为。结论表明当市场上存在事件不确定和信息精度不确定时,投资者之间可能发生羊群行为,这种行为会导致内幕信息在一段时间内得不到有效揭示。做市商在发生羊群效应期间虽然只能判断出事件的存在性,而无法学习到内幕信息的好坏和精度,但他仍会继续调整资产的价格并最终结束羊群效应。     

基于调查与实验的个体投资者羊群行为研究

本研究使用调查法和实验法从微观角度研究个体投资者的心理和行为特征,重点研究投资者的羊群行为。研究发现,个体投资者的羊群行为因为个性特征和个人背景而异:自我效能感高、长线投资者的羊群行为表现较弱,羊群行为在投资经验上差异显著,在做出购买决策时比做出卖出决策时羊群行为表现更为明显,而且购买时的羊群行为、敢为性和独立性可以预测投资者的投资绩效。通过实验没有发现信息因素、自我效能感因素对羊群行为存在显著的主效应,但信息因素、自我效能感因素对投资者的投资绩效存在显著的主效应。     

中国股市庄家交易操纵的模型与政策分析

本文在有限理性的假设下建立了行为主动庄家的交易操纵模型,此模型不仅考虑了正反馈交易者的羊群效应,同时还体现了套利者的两种不同作用。通过该模型捕捉到了庄家操纵时的市场价格波动情况,揭示了其交易策略,最为关键的是给出了庄家交易操纵获利的条件。根据这个模型,羊群效应是庄家进行交易操纵获利的关键,我们分析了羊群效应形成的条件。而且,基于此模型对中国股市进行了政策分析。     

基于Kullback-Leibler信息量的最优ARMA模型组选择与组合预测研究

ARMA模型在管理科学领域有着广泛的应用,组合预测可以提高ARMA模型的预测效果,但是如何选择最优模型组是十分重要但尚未解决的问题。本文提出了一个基于Kullback-Leibler信息量(简称K-L信息量)的最优模型组选择方法确定那些与最优模型无显著差异的模型形成最优模型组。最后,本文通过模拟数据比较了基于最优模型组的组合预测与根据AIC准则确定的单个最优模型的预测效果,组合预测效果要优于单模型预测。     

Modeling market information processing in new product development: An empirical analysis

This research explores the antecedents and consequences of market information processing during the development process of new high-tech products. To this end, we develop and test a conceptual model for market information processing in three generic stages of the new product development (NPD) process (predevelopment, development and commercialization). In addition, we explore the relationships between market information processing, its antecedents, and product advantage and success. We test our model with responses from 166 NPD-managers in Dutch high-tech firms. The findings show that the market information processing variables are related differentially to new product outcomes, even when controlling for product advantage and product newness to the market. In addition, we found that companies can enhance market information processing for new high-tech products by influencing project priority and flexibility to new products, and by reducing interdepartmental conflict.     

SELECTIVE ATTENTION AND LEARNING

What do we notice and how does this affect what we learn and come to believe? I present a model of an agent who learns to make forecasts on the basis of readily available information, but is selective as to which information he attends to: he chooses whether to attend as a function of current beliefs about whether such information is predictive. If the agent does not attend to some piece of information, it cannot be recalled at a later date. He uses Bayes' rule to update his beliefs given attended‐to information, but does not attempt to fill in missing information. The model demonstrates how selective attention may lead the agent to persistently fail to recognize important empirical regularities, make systematically biased forecasts, and hold incorrect beliefs about the statistical relationship between variables. In addition, it identifies factors that make such errors more likely or persistent. The model is applied to shed light on stereotyping and discrimination, persistent learning failures and disagreement, and the process of discovery.     

信息基础设施与经济增长——基于中国省际数据分析

利用2001年至2008年中国31个省、直辖市和自治区的面板数据验证信息基础设施对中国经济增长的影响,并在此基础上分析信息基础设施对中国不同区域经济增长贡献的大小.基于宏观总产出方程与信息基础设施微观供需模型相结合的联立方程模型控制信息基础设施内生性,采用人均长途光缆线路长度作为信息基础设施的代理变量测度信息基础设施对经济增长的贡献.实证研究结果表明,信息基础设施对中国的经济增长有显著的正向促进作用,基于信息基础设施对各地区经济增长的复合增长效应的测算表明,信息基础设施对中国经济增长有很大贡献,但是信息基础设施对不同区域增长的贡献与经济增长的状况却存在反差.在西部不发达地区,信息基础设施的发展对经济增长的促进作用要高于全国水平,而中部各省信息基础设施的发展却低于全国水平.     

不确定环境下的期权价格上下界研究

传统的期权定价理论总是建立在标的资产价格分布的严格假设下,而没有考虑分布的不确定性。本文对标的资产价格分布的严格假设进行放松,分别在仅知到期日标的资产价格的前二阶矩及前三阶矩,而不知道其具体分布的条件下,对期权进行定价。由于信息不充分及分布不确定,推导出的期权价格为一个区间。我们针对有限信息条件下求解期权价格上下界的问题,建立数学规划模型,并将其转化为对偶规划问题进行求解。对此上下界和Black-Scholes价格进行对比分析后发现,Black-Scholes价格介于此上下界之间,相对于采用前二阶矩推导的上下界,采用前三阶矩信息推导的上下界更窄。在使用香港恒生指数权证数据进行的时序分析及横截面分析中发现,市场价格确实介于上下界之间,上下界区间随波动率及剩余存续期的减小而缩小。采用本文的定价方法,不需要对资产价格分布进行严格假设,故可提高定价模型的稳健性,有助于投资者结合期权价格上下界及自己的主观判断进行投资决策。     

利好、利空信息与证券市场稳定性

在考虑中国投资者行为特征的基础上,运用前景理论建立具有有限理性的信息交易者和噪声交易者的动态投资决策模型,通过对模型均衡点的稳定性进行分析并结合计算实验的方法研究利好、利空信息在市场低迷、过渡和繁荣3个不同时期的作用情况及其作用机理.研究结果表明,在市场低迷时期,由于流动性风险过大带来的交易成本大幅增加,导致市场对利空信息的反应大于利好信息;在过渡时期,信息交易者成为调控市场的有效主体,市场对利好、利空信息的反应都是敏感的,利好信息使市场走向繁荣,利空信息使市场走向低迷;当市场处于繁荣时期,由于信息交易者和噪声交易者的交互作用,导致利好信息不但会降低市场的稳定性,还很容易引发大规模的市场波动,而市场对利空信息的反应却不大.研究结果可对市场实施信息调控提供理论指导,以维护中国证券市场长期良好发展.     

People's Risk Recognition Preceding Evacuation and Its Role in Demand Modeling and Planning

Evacuation planning and management involves estimating the travel demand in the event that such action is required. This is usually done as a function of people's decision to evacuate, which we show is strongly linked to their risk awareness. We use an empirical data set, which shows tsunami evacuation behavior, to demonstrate that risk recognition is not synonymous with objective risk, but is instead determined by a combination of factors including risk education, information, and sociodemographics, and that it changes dynamically over time. Based on these findings, we formulate an ordered logit model to describe risk recognition combined with a latent class model to describe evacuation choices. Our proposed evacuation choice model along with a risk recognition class can evaluate quantitatively the influence of disaster mitigation measures, risk education, and risk information. The results obtained from the risk recognition model show that risk information has a greater impact in the sense that people recognize their high risk. The results of the evacuation choice model show that people who are unaware of their risk take a longer time to evacuate.     

基于成员特征及历史信息的合作意愿度迭代模型

本文从博弈论有关概念和心理学角度出发提出合作愿意度概念,并结合对群体成员特征和历史信息的考虑,构建了反映群体动态演化的合作意愿度模型;该模型克服了已有模型忽视历史信息、群体成员特征和自身的愿望以及对合作—竞争—冲突过程缺乏统一解释的局限性,揭示了群体成员达到稳定博弈均衡前调整、互动的过程;为了进一步体现模型的应用价值,我们对涉及环境和偶然(突发)事件的合作意愿度模型进行了仿真研究,并对仿真结果做了详细的分析。     

基于模糊信息分配理论的短期股价涨跌模式识别

基于分形市场假说的股价并不完全反映所有信息的观点,认为历史股价信息是不完备的群体型模糊信息,提出了线性信息分配条件下的信息守恒定理,建立了基于模糊信息分配理论的短期股价涨跌预测的模糊模式识别模型,通过对上证综合指数日线数据的短期预测,表明该模型具有能够动态捕捉股价短期分布特征、有效描述股价序列内蕴的短期非线性因果关系,进而具有较高的股价涨跌识别精度,并提出了金融市场收益率可能性分布的概念.     

Adaptive trading rules for commodity futures

This paper extends and refines an adaptive filtering model utilizing entropy-based decision rules. The initial adaptive model chose filter sizes by considering both current profitability and previous forecasting success, where forecasting success is measured by a statistic derived from information theory. Alternative specifications of the historical information vector are employed to examine the sensitivity of various components of the model. Although the original adaptive model was a substantial improvement over existing models, it lacked stability; that is, there was more stability in the underlying information of the process than there was in the net profits produced by the adaptive model. Hence this further study.The information-based adaptive model we developed was run on a large data base composed of 15 years of soybean and wheat data. Our results allow us to reject the Martingale hypothesis of commodity price movement.