基于计算实验金融的典型股票收益异象定价研究

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自上世纪八十年代以来,大量难以用经典金融经济学解释的股票收益异象被揭示。其中,惯性、长期反转、过度波动、过度联动现象最引人注目。由于它们的存在极大地冲击了资产定价和风险管理的理论体系与实践活动,故而学术界和实务界对其均予以高度重视。就理论研究而言,它们已成为持续关注的热点。区别于传统的研究模式,本文主要依托计算实验金融(agent-based computational finance, ACF)的研究思想和方法,从市场微观个体的交互出发,采用自底向上的建模方法,设计异质投资者行为,构建并运行人工股票市场,继而通过分析模拟数据,检验这些异象,测试其形成假说的科学性。具体地,本文的核心研究内容与创新成果由如下相互承接的三部分组成:(1)开发仿真模型SRA-ASM,以其为平台考察本文所使用的投资者类型的适用性,分析其在长期中是否具备生存性,探讨部分重要环境参数的取值范围及影响。(2)结合既有研究的成果,重新设计图学家和基本面分析者的预期方式,推导多因子收益均衡定价模型DMF-REM,从理论上将上述异象的解释置于统一的框架内。( 3)基于DMF-REM的投资者假设,创建多风险资产仿真模型MRA-ASM。从一般的市场供求均衡和投资者交互角度,定量检验以上现象的存在性,并讨论DMF-REM推论的合理性。总之,本文表明,在股票收益异象的研究上,计算实验金融不仅能够较好地克服传统方法的缺陷,而且可以与传统方法相互协作、彼此提升,从整体上增强分析和处理复杂问题的能力。
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