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含進(jìn)化的適應(yīng)性測(cè)度的做市商庫(kù)存動(dòng)態(tài)模型研究

2018-06-25 02:28志,王
關(guān)鍵詞:做市商測(cè)度適應(yīng)性

楊 志,王 婧

(伊犁師范學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,新疆伊寧 835000)

1 研究背景

近些年,在金融市場(chǎng)中關(guān)于異質(zhì)代理商模型的研究受到越來(lái)越多的學(xué)者的關(guān)注,尤其是在Brock and Hommes[1]的引導(dǎo)下,得到了進(jìn)一步的研究,大多數(shù)學(xué)者考慮市場(chǎng)中有兩類(lèi)投資者:基本面分析者和技術(shù)分析者,投資于一支無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和一支風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),由于投資者對(duì)未來(lái)價(jià)格變化的不確定性,進(jìn)而產(chǎn)生不同的信念,采用不同的交易策略,進(jìn)而產(chǎn)生不同的期望價(jià)格,通過(guò)均值-方差最大化來(lái)決定投資數(shù)量,投資者之間相互博弈,在市場(chǎng)中進(jìn)行交易,再利用做市商來(lái)出清市場(chǎng)價(jià)格.

由于做市商的不同角色,產(chǎn)生了不同模式的出清市場(chǎng)價(jià)格,如Carl[2]利用市場(chǎng)供給來(lái)出清市場(chǎng)價(jià)格,Carl[3]又提出做市商利用庫(kù)存來(lái)出清市場(chǎng)價(jià)格,做市商扮演了不同的角色:投資者和供應(yīng)商.Mei Zhu[4]也考慮了在做市商扮演兩種角色下的金融市場(chǎng)模型,做市商對(duì)于市場(chǎng)穩(wěn)定性所起的不同作用.

波動(dòng)聚集性作為金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)的典型特征之一,很多學(xué)者通過(guò)建立不同的模型來(lái)模擬市場(chǎng)數(shù)據(jù)特征,如Brock and Hommes[1]提出度量交易策略的適應(yīng)性測(cè)度,但其沒(méi)有考慮風(fēng)險(xiǎn)因素,Gaunersdorfer[5]考慮將風(fēng)險(xiǎn)加入,即風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的適應(yīng)性測(cè)度;Roberto Dieci and Xue-Zhong He[6]通過(guò)改變市場(chǎng)分?jǐn)?shù)的不同組合方式,對(duì)模型作進(jìn)一步的修改,以此希望更好地模擬真實(shí)市場(chǎng).

本文建立做市商庫(kù)存動(dòng)態(tài)模型,該模型含有兩類(lèi)投資者:基本面分析者和技術(shù)分析者,做市商利用庫(kù)存出清市場(chǎng)價(jià)格,同時(shí)做市商扮演供應(yīng)商和投資者的角色,考慮動(dòng)態(tài)的市場(chǎng)分?jǐn)?shù),同時(shí)采用經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的適應(yīng)性測(cè)度,以此來(lái)決定投資者在市場(chǎng)中所占的比例;利用差分系統(tǒng)理論與分支理論,考慮系統(tǒng)的穩(wěn)定性區(qū)域,以及分析主要參數(shù)α,β,γ對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響,進(jìn)而說(shuō)明相應(yīng)參數(shù)在真實(shí)系統(tǒng)的作用,更好地解釋真實(shí)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)特征.

2 建立模型

參考Carl[7]建立的隨機(jī)模型:

(1)

這里考慮市場(chǎng)中有三類(lèi)投資者:基本面分析者、圖表分析者、做市商.

2.1 基本面分析者,技術(shù)分析者

考慮其對(duì)未來(lái)價(jià)格條件期望與Carl[7]建立的模型一致.

2.2 做市商

作為市場(chǎng)投資者,為了得到自己的既得利益,設(shè)置投資組合最優(yōu)化,達(dá)到目標(biāo)庫(kù)存:

(2)

其中,α表示做市商調(diào)整庫(kù)存的速度.作為供應(yīng)商,做市商有義務(wù)保證市場(chǎng)的流動(dòng)性,維護(hù)市場(chǎng)的穩(wěn)定.

2.3 市場(chǎng)分?jǐn)?shù)

考慮基本面分析者和圖表分析者所占的市場(chǎng)分?jǐn)?shù)分別為q1,t和q2,t,并且分為固定部分與時(shí)變部分,即不改變投資策略和投資策略隨時(shí)間改變而改變[4],其中n1和n2分別為投資策略不改變者所占的比例,n1,t和n2,t分別為投資策略改變者所占的比例,并且n1+n2=1,n1,t+n2,t=1,設(shè)γ為不改變投資策略所占的比例,則1-γ為改變投資策略所占的比例;記n0=n1-n2,mt=n1,t-n2,t,則有:

(3)

假設(shè)nh,t由離散選擇概率來(lái)確定:

(4)

其中,β表示選擇強(qiáng)度,用以衡量不同投資者對(duì)于不同投資策略的傾向程度;Ch表示h類(lèi)投資者為其策略選擇所產(chǎn)生的固定費(fèi)用;Uh,t為t時(shí)第h類(lèi)投資者獲得的利潤(rùn),用來(lái)衡量該交易策略的性能,稱(chēng)作適應(yīng)性測(cè)度.采用發(fā)展的適應(yīng)性測(cè)度[8],即經(jīng)過(guò)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的適應(yīng)測(cè)度.

(5)

其中,η為適應(yīng)測(cè)度的記憶強(qiáng)度,則:

(6)

2.4 市場(chǎng)出清

假設(shè)做市商通過(guò)調(diào)整庫(kù)存出清市場(chǎng)價(jià)格:

(7)

其中,zt=q1,tz1,t+q2,tz2,t.

綜上得到隨機(jī)離散動(dòng)力系統(tǒng)模型為:

(8)

3 確定性動(dòng)力系統(tǒng)的討論

(9)

由于做市商在市場(chǎng)的不同角色,分兩種情況分別來(lái)進(jìn)行討論:

(i)當(dāng)α=1,做市商迅速將下一時(shí)期庫(kù)存調(diào)整為目標(biāo)庫(kù)存水平.

(10)

即S1局部漸近穩(wěn)定的條件.

推論1 基本均衡點(diǎn)S1在(β,γ)的局部漸近穩(wěn)定區(qū)域?yàn)椋?/p>

(ii)當(dāng)0<α<1的一般情形.

引理1 已知特征方程為λ3+c1λ2+c2λ+c3=0,則相應(yīng)的系統(tǒng)在不動(dòng)點(diǎn)處漸近穩(wěn)定為:

由此,可得到該系統(tǒng)模型在不動(dòng)點(diǎn)S1處的漸近穩(wěn)定區(qū)域?yàn)椋?/p>

推論2 基本均衡點(diǎn)S1在(β,α)局部漸近穩(wěn)定區(qū)域如下:

4 結(jié)論

本文建立了做市商庫(kù)存動(dòng)態(tài)模型,利用差分系統(tǒng)理論,考慮系統(tǒng)的穩(wěn)定性區(qū)域,分析了主要參數(shù)α,β,γ對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響,得到如下結(jié)論:

當(dāng)α=1時(shí),做市商快速將下一期庫(kù)存調(diào)整為目標(biāo)庫(kù)存,則基本均衡點(diǎn)穩(wěn)定區(qū)域主要依賴(lài)于基本面分析者和技術(shù)分析者;當(dāng)0<α<1且α取不同值時(shí),得到相近的穩(wěn)定區(qū)域,說(shuō)明做市商對(duì)于市場(chǎng)的穩(wěn)定性作用有限,主要依賴(lài)于基本面分析者和技術(shù)分析者.

當(dāng)γ取不同值,其取值為0.5左右,堅(jiān)持投資策略改變者與堅(jiān)持投資策略不改變者的比例相差不大時(shí),產(chǎn)生的穩(wěn)定區(qū)域?yàn)閮刹糠?;?dāng)γ較大或者較小,一方作用比另一方作用較強(qiáng)時(shí),穩(wěn)定區(qū)域?yàn)橐徊糠?,且分支邊界關(guān)于做市商的作用強(qiáng)度對(duì)稱(chēng).

[參考文獻(xiàn)]

[1]Brock W,Hommes C.Heterogeneous beliefs and routs to chaos in a simple asset pricing model[J].Journal of Economic Dynamic & Control,1998(22):1235-1274.

[2]Chiarella C,He X-Z.Heterogeneous beliefs,risk and learning in a simple asset pricing model[J].Computational Economics 2002(19):95-132.

[3]Chiarella C,He X-Z.Heterogenous beliefs,risk and learning in a simple asset pricing model with a market maker[J].Macroeconomic Dynamics,2003(7):503-536.

[4]Zhu M,Chiarella C,He X Z,et al.Does the market maker stabilize the market?[J].Physica A:Statistical Mechanics and its Applications,2009(15):3164-3180.

[5]Gaunersdorfer A,Hommes C.A nonlinear structural model for volatility clustering[J].Cendef Working Papers, 2000(00-01):265-288.

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[9]Sonis M.Critical bifurcation surfaces of 3D discrete dynamics[J].Discrete Dynamics in Nature & Society,1999(4):333-343.

[10]王聯(lián),王慕秋.常差分方程[M].烏魯木齊:新疆大學(xué)出版社,1991:202-204.

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