基于Multi-agent仿真的IPO首日價格走勢研究.pdf

1、采用傳統(tǒng)的還原論方法來研究經(jīng)濟(jì)學(xué)問題時往往忽視個體行為以及個體與環(huán)境之間的互動，在獲得精確嚴(yán)密邏輯推理的同時卻難以準(zhǔn)確描述現(xiàn)實(shí)問題，尤其是在參與者心理因素影響比較大的金融股票市場，更是無法用這種傳統(tǒng)的研究方法來刻畫。隨著復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)的理論和基于多智能體的建模方法被逐步用來研究經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的問題之后，這一問題一定程度上得到了解決。本文的研究目的即在于通過參考美國圣塔菲研究所開發(fā)的人工股票市場，運(yùn)用復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)的理論和方法，對金融市場系統(tǒng)

2、中的一個微觀子系統(tǒng)—IPO股票的首日價格表現(xiàn)進(jìn)行基于多智能體的建模和在此之上的仿真研究。
　　本文首先針對國內(nèi)外學(xué)者在基于多智能體方法的金融仿真研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，了解了現(xiàn)有的研究狀況，并發(fā)現(xiàn)了現(xiàn)階段該方法在IPO市場研究方面的不足；隨后對我國2004年滬深兩市IPO新股原始資料進(jìn)行整理分析，得出了影響IPO上市當(dāng)日收盤價的各個因素并將其運(yùn)用到模型設(shè)計和實(shí)現(xiàn)中去；然后參考人工股市的建模方法，建立了基于多智能體的IPO市場的仿真模型

3、并參考統(tǒng)一建模語言的標(biāo)準(zhǔn)，采用統(tǒng)一建模語言的可視化建模方法完成了模型設(shè)計和系統(tǒng)的算法設(shè)計；最終在圣塔菲研究所提供的Swarm平臺上用Object-C語言進(jìn)行了模型的實(shí)現(xiàn)并隨后進(jìn)行了各類仿真研究，得到了相應(yīng)得結(jié)論，同時驗(yàn)證了數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。
　　本文的研究是基于多智能體的金融仿真方法的一次成功應(yīng)用，將前人在金融仿真領(lǐng)域基礎(chǔ)理論研究的成果推向了IPO市場領(lǐng)域的具體運(yùn)用，體現(xiàn)了該方法在研究具體金融現(xiàn)象時的適用性。同時，本研究建立的基于多