证券市场传闻扩散对比 .doc

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2、料。市场传闻对于证券市场的波动影响尤为突出,已经受到众多学者、政府和业界的高度关注。传闻一经产生,就会在交易者之间传播、扩散,影响交易者对于传闻的状态:知情与不知情,进而影响交易者的交易行为。证券市场中的交易者通过各种联系(如朋友关系、工作关系等)形成一个网络,它是社会网络的一种。已有的研究表明,交易者之间形成的社会网络是一种复杂网络,具有无标度特性和小世界特性(Albert&Barabási,2002;Newman,2003)。因此,交易者网络将影响市场传闻的扩散。一个完整的网络扩散过程至少应该包括两个方面:一是网络拓扑结构的选择;二是扩散规则的制定。网络拓扑结构决定着传闻扩散的路径、方式

3、等;扩散的规则可由市场传闻的扩散博弈所决定(李守伟等,2007)。在交易者网络中,交易者只能与局部有限个交易者相关联,从而使得传闻的扩散不是同时波及到网络中的所有交易者,而是最先扩散到传闻交易者的“邻接”交易者,并进一步向外扩散。在扩散过程中,交易者网络上的相邻交易者对技术扩散采取不同的态度,即是扩散还是封锁,是接受还是拒绝,从而在市场传闻扩散的交易者之间表现出了对市场传闻扩散的博弈。显然,交易者网络上的市场传闻扩散博弈过程不是简单、经典的一对一的博弈,而是一对多的博弈过程。如何构建这个一对多博弈,并且其纳什均衡解是怎样的?更进一步地思考,博弈扩散如何影响市场波动?本文基于一对多博弈的实际情

4、况,给出了博弈双方的假设,创新性地从策略组合的角度提出了一对多博弈的理论模型,并给出了纳什均衡解及其分析。对于交易者网络的拓扑结构,类似于深度遍历,市场传闻在交易者网络上扩散的步数满足什么规律?本文将回答这些问题,并通过实际的交易者网络给出实证分析。理论模型的建立以及传闻扩散步数的分析,都将有利于指导投资者正确对待证券市场的各种传闻,同时也有利于证券市场的稳定。  二、相关研究综述  传闻扩散的研究最早可追溯到20世纪初由Schumpeter所创立的传闻理论,然而对传闻扩散的系统研究却是由于20世纪60年代开始的(Rogers,1995)。综观国内外研究,传闻扩散模型主要分为两类:一类是基于

5、潜在竞争者总体统计行为的宏观层面(AggregateLevel)的数学模型;另一类是基于潜在竞争者个人采纳决策行为的微观层面(IndividualLevel)的仿真模型(张廷等,2006)。宏观层面的数学模型主要分别由Bass、Fourt、Mansfield提出(Bass,1969;Fourt,1960;Mansfield,1961)。其中,经典的扩散模型是EdwinMansfield提出的农场主推广革新模型。假设在t=0时,一项新的革新被介绍到一个确定的拥有N个农场主的社会里,假定在时间Δt内采用这项革新的农场主数ΔP与在此之前已采纳了这项革新的农场主数P及还不知道这项革新的农场主数N-P

6、成正比,即ΔP=CP(N-P)Δt,其中C为扩散系数。令Δt→0,得微分方程dPdt=CP(N-P)。许多实证研究表明这个模型是成功的,众多学者的技术扩散模型研究也基本上是基于这个控制方程或其变化形式。然而,上述常微分方程有一个与客观事实不符的前提假设:新技术采用的群体的增长是确定性的,即P(t)是t的函数。事实上,它忽视了传闻出现的不确定性,以及扩散的随机性。尽管有的学者考虑了扩散的随机性(段茂盛,2001),也有的学者提出了基于马尔科夫链的改进模型(陈旭,2005),但是他们大都基于交易者均匀分布的假设。没有考虑到交易者群体的结构、交易者对新技术采用的客观性(成本)和主观性(风险)。微观

7、层面的仿真研究主要是由计算机技术和模拟仿真思想的发展推动的。这类仿真模型主要有Agent模型(Garcia,2005)、元胞自动机(Golden-berg&Efroni,2001)、渗流模型(Percolation)(Gold-enberg&Libai,2000)、临界值模型(Granovetter,1978)等,其中以元胞自动机模型的应用最为广泛。微观仿真模拟的基本思想认为个体状态取决于其邻居的状态,少数个

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