楼主: nandehutu2022
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[量化金融] 市场经济的语境和结构表征 [推广有奖]

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大多数88 在职认证  发表于 2022-5-6 01:57:33
符号定义见第3节“方法”。我们还可以证明,在最小市场中(图6),由于概念(例如文化)差异,单体和A-B-C子集的高度不对称交换也为价值的可能波动提供了一个窗口。当具有不同CGS方案的代理之间进行成对交换时,这种情况尤其可能发生。例如,如果交换的物品是买方之前有经验的物品,那么其价值很可能与objectmean[17]相似。另一种情况适用于“缺失片段”单例,它可以应用于代理的命题补集,以持有比其他情况更具价值的东西。从郁金香球茎到住宅等现实世界市场的价值增长(有时称为泡沫),我们可以将这些增长建模为市场的基本特征,而不是异常事件。这种加速的起源可以简化为图7和图8所示的成对事务。当在网络拓扑中复制时,这样的运行可能会导致真正的泡沫。图7概述了这些交易类型的成对基础,而图8展示了在3-5笔交易的过程中,价值收益如何在代理网络中级联。一旦在代理a和代理B之间建立了交易,就建立了方向性,该方向性将向该特定交易的网络剩余部分发送净收益(和净损失)的信号。在本例中,代理A与代理B进行交易。在此过程中,代理A看到20%的净收益(以任意单位表示)。虽然这可能是非常局部的(例如,在代理A和代理B的上下文中)现象,但其他交易代理也不能复制它。图5。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-5-6 01:57:38
以单个时间点的连接为例。答:当前参与交易的代理之间的连接(黑色弧)。B:当前参与事务的代理之间的连接(黑色弧)和具有公共比例因子的代理之间的事务(红色弧)。通过使用模仿而不是文化和神经分类作为决策神经,可以产生一连串不对称交易。方法,第4节提供了更多关于这种模仿机制如何在模型中工作的信息。有关选择函数服务中观察标准的更多详细信息,请参见第5节的方法。图8中突出的一点是,估值泡沫可以通过反馈来维持。这种行为类似于过载的电网,失控的反馈会导致灾难性的故障。在这种情况下,如果网络中的某个地方发生了不对称交换,一阶连接可以观察并复制这种情况,而无需使用正规标准。这与大脑中的多种评估机制是一致的。价值不平等与社会进化现在,我们从个人层面的价值观的出现转向社会层面的互动。这不仅涉及网络中的成对交互,还涉及一阶观测(或网络中直接连接的观测)。这种一阶观测能力是成对和组合市场配置之间的桥梁。这座桥是估值模型的一个基本特征,尤其是在捕捉羊群行为和其他类似暴徒的群体行为时。一般来说,羊群行为和其他群体行为为理解估值泡沫提供了一种机制。图6。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-5-6 01:57:41
最小市场的概念,使用成对的例子(a,B)。上图:两名专业经纪人之间的对称交易。底部:两个阶段之间的不对称交易。通过演示该模型如何应用于网络化微观经济场景,我们可以朝着一种中观经济的方向发展。这里采用的准进化方法并没有产生假设均衡的理论模型,而是为社会进化提供了一系列看似合理的场景。正是与估值相关的经济互动的社会和认知合理性,有可能解决现有观点的不一致性。作为社会进化基础上平行经济交易的代表,该模型还可能捕捉到估值的神经认知和社会方面。经济进化能力可能是这种方法最有前途的方面。这个模型让我们既能捕捉到市场的不确定性,又能产生一系列经济行为。此外,该模型的结构旨在捕捉观察到的市场动态和社会认知能力之间的文化协同进化。图7。使用成对(a,B)示例总结网络方法。左上角:A和B之间建立了一个反作用。左下角:净损益的定义。右图:交易期间净收益(20%)或代理A的示例。EMH-like vs.polysemy虽然这不是一个预测模型,但我们仍然可以使用我们的潜在度量来确定为一个对象生成的值是基于随机(有效市场)机制还是多义(文化特定)机制。

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-5-6 01:57:44
图9显示了一个双变量关系,其中可接受值范围(Yik)预测软分类值(Ax)。在这种情况下,两元组CGS将是因变量(y轴)。然而,对于更复杂的CGS,可以使用多个因变量。在这些情况下,价值的本质可以在多维空间中描述。在双变量情况下(图9),有三种情况:强多义、弱多义和类EMH。它们不仅由它们在二元空间中的范围来定义,而且还由它们沿每个轴的分布来定义。例如,当数据显示沿x轴存在显著差异时,该过程在价值空间中随机游走,这表明存在类似EMH的估值过程。相比之下,当数据沿y轴显示出显著差异时,这个过程是在意义空间中随意行走,这表明一个多义估值过程。然后,强多义和弱多义可以定义为异常值沿每个轴的方向。对于强多义词,x轴上的离群值比y轴上的离群值要少,而对于弱多义词,则相反。图8。七节点网络上的一系列事务。两两交易的普遍增值揭示了一个正在出现的泡沫。结论虽然经济泡沫的概念很难定义,但这项工作有助于更严格的定义。虽然泡沫通常被认为是资产价格相对于价值的上升,但可以通过检测与基本价值的偏差来预测泡沫[18]。为了准确定义决定基本价值的因素,这项工作有助于理解哪些信息、认知偏见和社会关系会影响物品和交易的估价。

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可人4 在职认证  发表于 2022-5-6 01:57:47
通过采用CGS方法,我们可以提供生物启发模型之间的联系,如神经建模领域[19],准民间分类系统,以及贸易和经济交换的传统模型。这种方法与认知神经科学[20]和基于主体的[21]估值和进化经济学模型是一致的。在个人层面,估值涉及多种机制[22]。在个体和群体水平上,不确定性也在估值中发挥作用[23]。这对于价值的大波动和变化程度尤其如此。然而,这些价值观是来自市场本身还是来自文化背景,可以通过实验进行检验。例如,当价值在核心成分多样化的群体中趋同时,这就有力地证明了价值来自市场本身。相比之下,当群体之间的价值观差异很大时,这就有力地证明了价值观来自文化背景。一个有待证明的结果是,基于人气或即时回报(如传统的供需模型)的市场成功是次优结果。这种成功是基于一种内在的高估,这是因为缺乏在市场空间寻找全球均衡。图9。预期的二元关系表明可接受值的范围应如何与软分类器值相关。该图也是价值空间(Yik)与意义空间(Ax)的表示形式。这种方法的一个优点是,不仅可以灵活地建模有形商品和金融形式的资本,还可以建模社会和政治资本。在这些情况下,对象被删除,使用占位符函数的估价对象成为代理本身的精神表示。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-5-6 01:57:50
在一个典型的经济模型中,非有形的交换形式和估值将是一组毫无意义的论点。使用本文所述的模型可以更好地评估非有形想法。这项工作的另一个未来方向是区分信息丰富的市场和信息贫乏的市场。回想一下,传统的有效市场假说预测所有信息都包含在市场中。然而,“群体的智慧,群体的疯狂”这句孪生格言表明,作为集体行为结构,经济市场可以兼而有之。方法第1部分:市场的正式定义图3的符号如下。在A中,代理人之间的两两交易在最小的市场中占有一席之地。随着时间的推移(例如Mi,Mj),或者随着时间的推移(例如Ni,Mj),在同一个代理之间进行交互。进行了两种半独立的交换:对象(i)和值(j)。在B中,算子(r)将命题集(Xi)功能性地连接在一起,形成一个链接的集合(q),并以预先确定的价格(Xj)提供它们。报价由交易员(市场中的代理人)评估,他们根据决策标准(Yik)决定接受报价。Yikis定义为   [1] 其中k是阈值参数k=T/j,T是可接受值的范围。如果价格(集合q的值)过高或过低,则可以通过反馈机制(Yj)重新调整链接命题集及其集合值。第2节:修改的加密哈希我们修改的加密哈希可以定义为一个密码,它对一个未计算的数值进行编码,并将其映射到代理基因组中编码的字符串。例如,数值(例如。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-6 01:57:53
545)转换为字母字符串(例如xyy)。然后,编码字符串被映射到代理基因组表示中的较长(内源性)字母字符串(例如xxyyz)。正确顺序的匹配可以作为一个关键点,显示的值在该个人可接受的值范围内。由于内源性字母串是基因型表达的一部分,突变(随机或确定性诱导)可能会发生。这样就可以改变可接受值的可能范围。这种移帧特性还允许较短的(转换的)字符串具有文化特异性[24],或允许在整个群体中显示结构化变异。第3节:修改后的CGS细节调谐参数(α)可分为n个因子,其中n是偏离标度扩展方向的维数。在图4中,有两个调节因子:αAx和αBx。由于软分类器的性质,即相对于先前观察到的刺激对传入刺激进行分类,因此需要对模型进行扩展,以处理不寻常和罕见的事件。参数α的因子根据心理灵活性的基因组表示以及维度和锚定的初始定义进行调整。图4中的插图显示,重新缩放不是针对新刺激本身,而是扩展分类器,以近似其在概念空间中的合适位置。这个空间的新边界有一定的几何约束,允许内核扩展到新刺激的范围之外。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-5-6 01:57:57
新的刺激不是扩展到新遇到的刺激的前沿,而是在一个新的环境中构建。第4节:模仿作为决策启发在对象不为人所知或定义的情况下,简单的模仿行为可以作为决策启发。模仿是通过复制第2节中所述的内生字母串来完成的。这是一种廉价的调整,因为不需要对CGS内核进行修改。从这个意义上说,模仿凌驾于认知分类之上,类似于情绪反应。然而,模仿也是不精确的,因为这样的决定没有利用生成上下文或推理机制。第五节:观察(选择)标准两两模型中新命题(包括关联命题)的获取由观察标准决定。agent x的观察标准部分基于agent x的单态命题和关联命题的现有份额。agent x还包含一阶邻居(例如agent y)的行为和命题累积。标准(决策启发式)c定义了获取新命题的最小效用。这在数学上可以定义为 [2] 其中Kx/Knis是agent x(Kx)与其一阶邻居(1,2,…n)之间的成对比较,包括agent y,Sm是符号溢价,Sc是稀缺溢价。作为效用最大化传统模型的一部分,c参数包括与稀缺溢价同等对待的象征性因素的溢价。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-6 01:58:00
因此,符号溢价和稀缺溢价都是通过对当地互动网络的观察来抽样的。感谢大家对2008年全球金融危机的关注。我还要感谢密歇根州立大学灯塔中心举办了一场演讲,帮助我发展了这些想法。这项工作是自己资助的。参考文献[1]卢卡斯,R.期望和金钱的中立性。《经济理论杂志》,4103124(1972)。[2] 有效市场假说及其批评者。经济展望杂志,17(1),59-82(2003)。[3] 格雷伯,D.走向人类学价值理论:我们自己梦想的假币。帕尔格雷夫出版社,纽约(2001年)。[4] 《道德情操与物质利益:经济生活中合作的基础》。麻省理工学院出版社,马萨诸塞州剑桥(2005)。[5] 斯皮尔曼,L.《丰富交流:市场的文化维度》。《美国经济和社会学杂志》,58(4),1047-1071(1999)。[6] Schino,G.《仪容整洁和情感支持:灵长类互惠利他主义的荟萃分析》。行为生态学,18(1),115-120(2007)。[7] Schino,G.,Ventura,R.,和Troisi,A.雌性日本猕猴的梳理:区分互惠和交换。行为生态学,14(6),887-891(2003)。[8] 神经经济学革命能彻底改变精神病学吗?神经科学与生物行为评论,36(1),64-78(2012)。[9] Murayama,K.,Matsumoto,M.,Izuma,K.,和Matsumoto,K.货币奖励对内在动机破坏作用的神经基础。PNAS,107(49),20911-20916(2010)。[10] 诺伊,R.,范霍夫,J.A.R.A.M.,哈默斯坦,P。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-5-6 01:58:03
自然经济学:社会困境、配偶选择和生物市场。剑桥大学出版社,英国剑桥(2001年)。[11] 背景几何结构:文化行为的基本组成部分建模。《人工生命学报》,第13期,第147-154页(2012年)。[12] 比特币:一个点对点电子现金系统。互联网档案馆,ark:/13960/t71v6vc06(2008)。[13] Sobti,R.anbd Geetha,G.加密哈希函数:综述。国际计算机科学杂志,9(2-2)461-478(2012)。[14] Barrett,L.和Henzi,S.P.猴子,市场和思想:生物市场和灵长类社会。在《灵长类动物与人类的合作》中,Kappeler,P.M.和van Schaik,C.P.eds.pgs。209-232. 柏林斯普林格(2006)。[15] 汉森,R.D.组合信息市场设计。《信息系统前沿》,5(1),107-119(2003)。[16] Dudik,M.,Lahaie,S.,Pennock,D.M.,和Rothschild,D.是美国选举的组合预测市场。ACM会议记录:电子商务(2013年)。[17] 库兹韦尔,R。奇点就在眼前:当人类超越生物学。维京出版社(2005年)。[18] 加伯,P.著名的第一次泡沫:早期狂热的基础。麻省理工学院出版社,马萨诸塞州剑桥(2001)。[19] Perlovsky,L.I.“从模糊到清晰”的感知神经机制。IEEE Transactions onNeural Networks,20(8),1363-1367(2009)。[20] Sugure,L.P.,Corrado,G.S.,和Newsome,W.T.匹配行为和顶叶皮层的价值呈现。《科学》3041782-1787(2004)。[21]鲍姆,E.B.将情报模式视为特工经济。机器学习,35155-185(1999)。[22]C.萨默菲尔德和K.泽索斯。

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