货币体系中金融流动的稳态空间的体积

然而，为了用所要求的统计意义来检验这一点，我们需要增加抽样矩阵的数量，并增加可接受的计算量，正如我们将在第3.0.2 0.4 0.6 0.80.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0节中讨论的那样-α（%）体积比●●●●●●●●●●cscdiswbdillsild（a）0.20.40.60.80.0.20.40.60.8 1.0knockout 1-α（%）体积比●●●●●●●●●●CSCDiswbdills（b）图5：在单一抽签的情况下，剔除对容积率的影响。1.1，拥有2家银行、3家公司和10名员工。体积比是（1）的函数- α). （左）单流淘汰赛；（右）组流淘汰赛。流程标签在选项卡中进行了说明。3.采样点数n=3.10.3。讨论我们想强调的第一点是，上述章节中的模型和结果都是初步的。我们并不认为它们在目前的经济分析中有任何用处。还需要与经济学家合作，改进他们的设计，评估他们可以复制的经验风格行为，并最终使用经验数据验证模型[26]。在我们看来，可以通过容积率的快速衰减来反映经济危机的能力，以应对参数的适度波动，例如淘汰系数的增加。这与动力学因素无关。在第1.5节中，我们提出了一种算法来计算属于蒙特卡罗方法类别的解空间的体积，并说明了点击运行策略的均匀采样特性。

我们这里不讨论收敛问题，但随着问题规模的扩大，它们将变得越来越重要。此外，还存在其他估计方法，例如，在系统规模上几乎线性扩展的信念传播，并且可以在变量连续时应用[50,53]。这些算法都没有提供可与第2节给出的结果进行比较的一般表达式，例如绝对或相对体积的表达式。例如，从系统规模的角度来看，淘汰引发的容量减少的幅度是一个重要的数量。有趣的是，在前面提到的统计物理文献中已经发展了一些理论结果，在未来的工作中应该与我们的数值实验进行比较。关于第1.1节中描述的金融证监会模型的复杂性，我们从一个非常简单的设置开始，交易类型数量有限，每个类别一个代理，没有州或中央银行。流量在规模上受到限制，并取决于存量。然后，第1.2节中代理的数量增加了，这给了我们一个拓扑影响的暗示。如果随机连接性矩阵在一个随机集合中进行采样，则模型的精度可以提高，该随机集合对应于经验服务的连接性模式。为了从宏观经济文献（如Lavoie和Godley）中寻找灵感，我们还可以在不同层面上增加债务比率的财务约束。

本文未涵盖的事务可以使用频率0 20 400CDFrequency 0 20 400e+00ISFrequency 0 4 80 250000IDFrequency 0 4 80 250000WBSFFrequency 0 200e+00WBDFFrequency 0 200 120000AFSFFrequency 0 4 80 250000AFDFFrequency 0 4 80 250000ILSFFrequency 0。0 1.5 3.00 8000000000次频率。0 1.5 3.00ids频率0。0 1.5 3.00e+00IDDF频率0。0 1.5 3.00 8000MF频率0 40 800LF频率0 40 800 250000kF频率0 40 800 250000F图6：当ξ在Ξ（nb，nf，nh）中随机抽样时，与稳态货币存量和流动的边际pdf相对应的直方图，nb=2，nf=3，nh=6。生成了100个随机连通矩阵。对于每一个，都会抽取10000个点击和运行解决方案。此外，开放经济中的债券、投资也需要补充。一个主要的改进是将金融方面与经济的生产模型相结合，以计算价格、需求、失业率和利润[54]，但由于将线性顾客服务价格转换为非线性顾客服务价格的非线性关系，在这个方向上会出现许多困难。在这个模型中，就业问题无法直接解决，因为所有家庭都能从一些企业获得工资。失业家庭应该与企业分离，并纳入另一个经济循环，但这不是宝马模式的特征，也不是本文提出的扩展。在此框架下，由于收入的随机性，仍然可以研究的是收入低于给定阈值的家庭比例，例如，这可能与总需求有关。在第2节中，在[1，第7章]之后，假设流量是股票的线性函数，我们得到了有趣的边际量，比如资本产出比。但这就提出了选择正确参数值的问题。

可以采取各种策略来解决这个问题，比如根据公共统计数据中的经验数据设置参数，或者有效地探索参数的空间[25]。另一种观点是将线性流量参数视为特定区间内的变量，并将其纳入上述抽样方案。虽然流量是股票的线性函数，但这个问题也是一个非线性CSP，比线性CSP更难处理。在计算复杂性方面，应与其他经典方法（如DSGE模型和ABM）就代理数量、网络拓扑的稀疏性、区域或国家的数量、涉及的金融机制的丰富性进行比较。我们可以注意到，在点击和运行采样的情况下，采样期间系统大小的主要成本是多项式。然后，为了计算上面讨论的所有比率，无需重新采样：基本阈值问题有效，并且在系统大小上是线性的。此外，正如随机网络社区[55,56]所报道的，带有硬拓扑约束的采样网络矩阵ξ会引起偏差和效率问题，并且在未来的工作中必须加以控制。4.结论受代谢网络领域开发的股流一致性模型和方法的启发，我们提出了一种计算金融经济中宏观经济存量和流量的原始策略。我们证明，由于设计了近似蒙特卡罗算法来解决约束满足问题，这种方法可以有效地转换。

变量空间中的稳态被视为一个包含在大维度空间中的多面体，它对金融存量和流动的所有配置都具有同等的权重，这些配置与复式记账法实施的约束一致。我们通过[1]提出了线性流动模型BMW的随机连接性扩展，并获得了股票概率密度、流动和资本产出比的数值近似值。研究发现，家庭的货币存量在其较低部分呈指数增长，这让人想起经济物理学中的标准工作[51]。流量淘汰可以用来模拟信贷短缺等经济现象。我们发现，不同类型的约束对解决方案空间的体积有不同的影响，这可以解释为表征财务流动的灵活性。由于参数的适度波动，体积比的快速衰减可被解释为危机，与动力学规范无关。在SFC模型类别中，我们的方法一方面填补了SFC-ABM与聚合SFC模型之间的差距，因为系统规模可以扩展到数千个代理，同时保留了理论分析的可能性，以及代理之间的异质性。这是以模型的应用为代价的，尤其是线性流动的非平衡稳态假设。我们讨论了关于算法、模型的复杂性以及与经验数据的关系的许多潜在改进，并将在未来的工作中处理这些问题。附录A.致谢作者希望感谢两位匿名评论者的有益评论。这项研究使用了开源软件：Python、R、R hit-and-run包[49]、lrs、graphviz、pygraphviz。参考文献[1]W。

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