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[量化金融] 市场形态形成、统计均衡与中性演化 [推广有奖]

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-5-8 10:25:27
由于带有突变的WF模型在极限情况下的平稳分布由Dirichlet分布给出,为了一致性,假设WF模型的有限版本由Polya分布近似(1)。在具有dn/上转换的Polya模型中,有序分割n=(n,…,nm)可以表示:o股票资本化的向量,总市值n,o人口规模n中每种特定类型的基因数量。如上所述,假设先验向量(或相应的突变率),是一个所有分量都等于α的对称向量,θ=mα表示所有参数之和。如[2]、[8]、[16]和[9]中所提出的,整数单纯形中带有变换的平稳分布可以通过结合dn变换和向上变换来构造。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-8 10:25:30
例如,在dn/up方案中,一个项目从类别i移动到类别j的过渡分两步建模。(……,ni,…,nj,…)7.-→ (……,倪- 1.nj,…)7.-→ (……,倪- 1.nj+1,…)概率为7→j=ninnj+αn+θ-对于i=j,且带有qi7→i=尼尼+α-1n+θ-1.返回的概率。可逆性和随机均衡。如果q(a7→ b) 表示从状态a迁移到状态b的条件概率,然后可逆性(detailedbalance)条件表示状态空间Sp(a)q(a 7)中的所有状态→ b) =p(b)q(b7→ a) ,,a、 b∈ S(4)除了时间可逆性,还有其他一些关于详细平衡条件的有趣解释在机械系统中,如果每个过程与它的反向过程相匹配,那么系统处于平衡状态。平衡可能发生在微观层面上,而在宏观层面上,系统可能静止不动就概率流而言,本质上(4)指出,从a到b的无条件概率流必须等于从b到a的概率流。很容易证明,dn/up-和up/dn-方案都满足详细的平衡条件,因此它们产生可逆的、因此是平稳的马尔可夫链,每个n的状态空间为有序分区。更详细的分析揭示了可逆性所有邻接单纯形Cn上概率分布的连接条件-1和Cn(n+1,n- 1) rr(n,n- 1) (n,n)rrll(n)- 1,n),,(n- 1,n+1)ll例如,成分之间的概率流动(n- 1,n)和(n,n)满足(n)- 1)!θ[n-1] α[n]-1] α[n](n)- 1)!n·N- 1+αn+θ- 1=n!θ[n]α[n]α[n]n!n·nn,这也阐明了up和dn运营商的作用。换句话说,单形上的概率分布(1)是成对连通的。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-8 10:25:33
因为对于足够大的n Polya分布近似于Dirichlet分布,simplexes之间的up-和dn算子序列具有平稳的Dirichlet分布,甚至在n值变化的情况下也是如此。这为n值固定和变量的市场权重演化建模提供了一个框架。结果表明,均衡过程的行为取决于总体规模。当总市值足够大时,市场结构就会变得更加强大。相比之下,市值的下降会导致市场权重的高度变化。例如,下图说明了市场权重演变的两个阶段。在第一阶段,对于t 6 500(图5)或t 6 1500(图6),市场经历了增长期和限制权重的形成,代表资本分配曲线,显示在右小图上,带有蓝色圆圈。一旦市场价值达到n=500或n=1500的阈值,市场资本开始以dn/上升的形式变化,这会产生市场权重的随机演变。相应的期末资本分配曲线用红圈表示。

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-5-8 10:25:37
从图表中可以看出,资本化程度较高的股票交易活动较高。图4:n=500水平的波动从t=500开始(α=1,θ=20),20个种群图5:n=1500水平的波动从t=1500开始(α=1,θ=20),20个种群依赖于n水平的权重行为与Ohta[15]提出的所谓“近中性理论”一致,该理论认为较小的种群经历更快的遗传进化速度。在金融方面,它表明市场危机可以被“解释”为市场对不断变化的经济条件的自适应,在这种情况下,减少的市场资本化允许更快地重塑和调整资本化结构,以适应新的经济金融环境。参考文献[1]W·B·亚瑟。增加经济中的回报和路径依赖。密歇根大学出版社,1994年。[2] A.博罗丁和G.奥尔尚斯基。作为分区上随机游动极限的有限维离散。概率论及相关领域,144(1-2):281–3182009。[3] D.科斯坦蒂尼和U.加里波第。粒子气体动力学的纯概率表示。物理学基础,30(1):81-992000。[4] I.V.埃夫斯蒂涅夫、T.母鸡和K.R.申克-霍普e.进化金融。瑞士金融研究所研究论文(08-14),2008年。[5] E·R·费恩霍尔茨。随机投资组合理论。斯普林格,2002年。[6] R.Fernholz、T.Ichiba和I.Karatzas。二阶股票市场模型。《金融年鉴》,9(3):439-4542013。[7] R.Fernholz和I.Karatzas。随机投资组合理论:综述。2009年[8]J.富尔曼。Stein方法与对称群的Plancherel测度。《美国数学学会学报》,357(2):555–570,2005年。[9] 加里波第大学、科斯坦蒂尼大学和维亚伦戈大学。埃文斯取样公式的基本特征。《复杂系统的进展》,7(02):265–2842004。[10] 美国。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-5-8 10:25:40
加里波第和E.斯卡拉。经济物理学中的有限概率方法。剑桥大学出版社,2010年。[11] 加里波第大学和斯卡拉斯大学。托尔斯泰的梦想以及对经济学和社会科学中统计均衡的追求。《社会经济和生命科学中集体行为的数学建模》,第115-133页。斯普林格,2010年。[12] F·P·凯利。可逆性和随机网络。剑桥大学出版社,2011年。[13] S·V·克洛夫。对称群的渐近表示理论及其在分析中的应用。美国数学学会普罗维登斯,2003年。[14] 答:基尔曼。蚂蚁、理性和招募。《经济学季刊》,108(1):137–156,1993年。[15] T.Ohta。分子进化的近乎中性的理论。《生态学与系统学年鉴》,第263-2861992页。[16] 彼得罗夫。Kingman单纯形中有限维微分的两参数族。arXiv预印本XIV:0708.19302007。

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