经济物理学：30年后仍处于边缘？

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英文标题：
《Econophysics: Still fringe after 30 years?》
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作者：
Jean-Philippe Bouchaud
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最新提交年份：
2019
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英文摘要：
  Some personal reflections on the past and future of \"econophysics\", to appear in Europhysics News
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中文摘要：
《欧洲物理学新闻》将刊登一些关于“经济物理学”过去和未来的个人思考
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分类信息：

一级分类：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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PDF下载：
--> Econophysics:_Still_fringe_after_30_years?.pdf (208.93 KB)

2022-6-11 09:52:31 上传

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关键词：经济物理学 物理学 Quantitative Econophysics Applications

经济物理学：30年后仍处于边缘？JP Bouchaud*2019年1月14日，通常将物理学家首次涉足经济学的日期定为1987年9月圣达菲会议“经济学是一个复杂的进化系统”，会议由两位著名物理学家（菲尔·安德森和大卫·皮恩斯）和一位著名经济学家（肯·阿罗）组织。当面对理性预期和有效市场的理论时，菲尔·安德森（PhilAnderson）在他们辉煌的巅峰时刻打趣道：你们真的相信吗？在那次会议上讨论了许多富有启发性和深刻见解的想法[1]，提出了经济学与（当时）新兴的复杂系统理论之间潜在的富有成效的交叉融合。毕竟，经济学主要是关于推断由异质、相互作用的个体组成的大型集合的协调特性，这是统计物理学一个多世纪以来一直在努力解决的难题。不幸的是，尽管越来越多的物理学家参与了现在所谓的“经济物理学”和“社会物理学”的发展，但这种交叉作用并没有真正实现，至少没有大规模实现。直到最近，主流经济学家基本上还是沿着同一条人迹罕至的道路蹒跚而行，他们开发货币政策工具的理念是，代理人是具有明确远见的理性计算器，他们优化自己的“效用函数”，假设其他人也会这样做。2003年，罗伯特·卢卡斯（RobertLucas）——理性预期奖获得者之一，1995年诺贝尔奖获得者——声称预防抑郁症的核心问题已经解决。我们非常清楚2008年发生了什么。

时任欧洲央行（ECB）主席的让-克洛德·特里谢（Jean-ClaudeTrichet）宣称：模型未能预测危机，似乎无法解释正在发生的事情[…]面对危机，我们感到被传统工具抛弃了。伊丽莎白女王二世坦率地问，为什么没有人看到它的到来。罗伯特·卢卡斯（RobertLucas）在2009年加倍努力，他坚持认为2008年的危机无法预测，因为经济理论预测此类事件无法预测。让我们面对现实：我们人类迷失在黑暗中，使用可接受但不是最优的规则来处理复杂的问题。我们通过市场价格或其他综合指标直接或间接地相互作用，同时受到一系列导致系统性错误的行为偏差的影响。与他们已经学会处理的许多复杂系统类似，物理学家认为所有这些成分都会导致*资本基金管理公司，23 rue de l\'Universit\'e，75007 Paris，FranceThere当然是几个前身（例如W.Weidlich）。参见英国经济学家对女王的回答：www.feed-charity。org/user/image/besley-hennessy2009年a。PDF集合效应、不稳定和危机，可能与经济和金融相关。我认为，这是对早期经济物理学家所想议程的公正描述，鉴于既定教条的失败，这似乎确实是一项值得努力的工作。这一信念得到了一系列实证结果的支持，这些结果在经典经济学的框架下并不适用，而统计物理学家听起来却相当熟悉。古典经济学充满了所谓的“反常”和“困惑”。最著名的问题之一是过度波动性之谜：金融市场和大型经济体的波动太大，无法仅用基本面来解释。

理论上，大型经济系统应该将特殊冲击平均化（比如N-1/2其中N是经济规模），然而，总“波动率”（定义为标准差）实际上非常高。（例如，自1950年以来，美国工业生产指数的月环比波动率高达0.75%，平均增长趋势为0.25%）。这当然反映了经济在繁荣与萧条之间循环的倾向。但这些经济波动的原因是什么？经济学家约翰·科克伦（JohnCochrane）在1994年写道：“尽管经济学家至少在200年的时间里观察到了经济活动的波动，但我们仍然不确定。”。事实上，引发2008年危机的基本机制仍在激烈辩论中。标准宏观经济模型（所谓的动态随机一般均衡-DSGE-模型）描述了围绕稳定均衡的温和波动，因此不具备应对内生危机的能力（这解释了J.-C.Trichet的沮丧情绪，如上所述）。在金融市场，股票价格~ 每天2%或更多，这太高了，无法通过企业基本价值的客观变化来调整。事实上，只有一小部分波动可以归因于新闻；大多数价格上涨似乎都是无中生有的。更有趣的是，价格变化的统计数据似乎普遍适用于许多不同的资产类别（股票、商品、货币，还有期权和CDS等衍生品，见图1）。价格变化的分布服从幂律，就像许多接近临界点的物理系统一样。市场动态具有很强的间歇性，类似于多重分形湍流。

这是BenoitMandelbrot在60年代和70年代首次指出的，也是90年代中期经济物理学论文热潮的起点（与金融计量经济学的同期工作有一些重叠[7]）。这些波动的强非高斯性和普遍性进一步表明，金融市场主要由自我参照、内生效应驱动，很少受到影响企业基本价值的外生冲击的驱动。经济学中还发现了许多其他厚尾分布，如著名的财富和收入的帕累托分布，或企业规模分布[8]。例如，Rob Axtell在2001年进行的一项令人惊讶的研究[9]表明，拥有一定数量员工的公司的频率随着-20 40多年来。从建模的角度来看，这是非常相关的，因为假设“代表性代理/企业”用一个平均代理或企业代替整个群体，如果所述群体具有如此强烈的异质性，则可能是完全不合理的。我们在物理学中知道，强无序可以完全改变问题的性质（想想安德森的局部化，或者当存在微裂纹时材料的脆弱性）。此外，这些观察结果给经典经济理论带来了更多的困惑：怎样才能10-610-510-410-310-210-1100100101102概率密度回归（%）CDSiVolEquy~ x个-3.5图1：（平方）一系列美国股票的标准化每日收益的经验分布，（圈出）相同股票上的“信用违约掉期”（CDS）价差，以及（钻石）所谓的“隐含波动率”（iVol，与期权市场相关），同样在相同股票上；2011-2013年期间。在聚合之前，收益率已由其自身的波动性正常化。

这些分布的尾部遵循幂律，指数约等于3.5。当竞争被认为会导致有效的市场和公平的交易时，财富分配会如此不公平？企业如何能如此广泛地分布在假定的均衡最优规模周围？所有这些反常现象构成了激发物理学家兴趣的完美鸡尾酒。也许这些反映了有趣的（通常是普遍的）潜在集体效应，这是导致危机和崩溃的基本机制？令人惊讶的是，凯恩斯本人在写下我们在每一个转折点都面临着有机统一、离散性和不连续性的问题时，就预见到了这种范式的变化；整体不等于各部分的总和[…]，小的变化会产生大的影响，统一和同质连续体的假设并不令人满意。我对复杂系统最喜欢的定义就是，小的变化可能会以一定的概率产生不成比例的大的影响，即一个以高度间歇、非线性方式响应扰动的系统。经济物理学研究的圣杯是找到简单到可以被详细理解的模型，但丰富到可以生成这样一个非平凡的现象学，在宏观层面上出现真正意想不到的集体现象。这最终可能是物理学对经济学最相关的贡献：危机和不连续性必须被理解为相互作用诱导的聚集现象，在一个没有相互作用、完全理性的主体的世界中是不可能发生的。这一议程雄心勃勃。但在过去的30年里，经济物理学究竟取得了什么成就？就论文总数而言，相当多。就非常好的论文数量而言，可能没有那么多。就非常糟糕的论文数量而言，肯定太多了。

就对主流经济学的影响而言，影响微乎其微。我没有机会在这里回顾我特别重视的所有作品，但我会提供一个可能的广泛分类。经济物理学从事三类研究项目：1。实证研究（例如，如上所述，确定经济/金融变量的分布）；2、技术论文（例如，应用于协方差矩阵的随机矩阵理论或应用于违约传染的网络理论）和；3、建模。最后一项可以进一步分解为三类：现象学模型、隐喻模型和现实（基于代理）模型。现象学模型主要是描述性的：它试图用简明的数学术语捕捉观察的本质，而不必理解其深层根源。描述股票市场动力学的布朗运动就是这类模型的主要例子。隐喻模型并不试图精确描述现实，也不一定基于非常合理的假设。相反，它旨在说明一种非平凡的机制，其范围远远超出了模型本身的特殊性【10】。众所周知的例子是物理学中的伊辛模型，其中相变和集体效应的现象出现在一个赤裸裸的磁性模型中，或者是谢林分离模型，这说明人口最终可能生活在完全隔离的社区中，即使每个人都不介意生活在混合的社区中。最后，现实的（或基于代理的）模型试图建立一个自下而上的世界的忠实表示，就像我们从气体的原子描述中推导热力学定律和纳维-斯托克斯方程一样。经济物理学模型分为上述三类。

我认为，一些隐喻模型表现得非常好，非常有影响力。一个特别的例子是小型游戏[12]，它是最全面和最引人注目的作品之一，展示了学习玩复杂游戏的异质竞争代理如何能够产生极端的聚合行为和一些金融市场现象学。SchellingMetaphoric模型有助于理解当个体代理人只关注自身利益时，亚当·斯密的“看不见的手”（另一次的wornmetaphor）是如何严重失败的。人们设计了简单的信任蒸发隐喻网络模型，以帮助理解2008年的危机是如何如此突然和猛烈地展开的【13】。尽管如此，可以肯定的是，基于代理的模型（ABM）将有助于这三种模型之间的界限当然是模糊的，有时现象学/隐喻模型只是构建更真实模型所需的第一块石头。这个想法可以追溯到1900年的Bachelier，是金融数学中使用最广泛的价格模型。不幸的是，这种模型完全无法描述我们上面描述的股票价格的间歇性、厚尾性，见图1。经济学家和物理学家会面并取得进展的自然共同点。从代理人和企业行为的现实模型出发，我们能够在宏观层面上产生合理的经济，例如自发的商业周期和没有新闻的危机【14，15】。这些模型也特别适合进行货币政策实验。出于这些原因，ABM在一些经济部门和公共机构（如英格兰银行[16]和OECD）都越来越流行。随着模型变得更加真实，更加注重细节，分析往往不得不让位于数值模拟。

这现在是物理学中的普遍做法，在那里，数值实验已经获得了令人尊敬的地位，赋予我们心灵的望远镜（由马克·布坎南（Mark Buchanan）漂亮地结合在一起），使人类的分析能力和洞察力倍增，就像望远镜可以放大我们的视觉能力一样。然而，在经济学中，计算机模拟作为一种正确的科学方法的接受和接受速度要慢得多。尽管经济代价惨重，但2008年的危机可能是一件好事，让理论经济学走出了它为自己挖掘的常规。持不同意见的声音和替代品，甚至主流经济学家也开始注意到fringeideas。现在有很多人呼吁“重建宏观经济学”和重新思考经济学本科课程。多年来，经济学家对理性预期和有效市场的灵活坚持，使得物理学家很难进行建设性的对话。情况已不再如此，机会之窗正在打开，不应错过，也不应弄糟。真正的跨学科工作实际上已经开始，并有望在未来几年内激增，这意味着大学应该在早期积极培养（统计）物理学和经济学相结合的“双课程”。这是经济物理学在未来三十年内不会处于边缘地位的唯一途径。在BMS上，已经有一个由经济学家、计算机科学家和物理学家组成的关系密切的社区。参考文献[1]见会议记录：P.W.Anderson，K.Arrow，D.Pines，《作为进化复杂系统的经济》，Addison-Wesley（1988）[2]Mantegna，R.N.，&Stanley，H.E.（1999）。经济物理学导论：金融中的相关性和复杂性。剑桥大学出版社。[3] 参见例如Castellano，C.，Fortunato，S.，和Loreto，V.（2009）。社会动力学统计物理学。

《现代物理学评论》，81（2），591。[4] 请参见：https://en.wikipedia.org/wiki/List-of-cognitive-biases[5] P.Bak，《自然如何运作：自组织临界性科学》，纽约：哥白尼（1996）[6]J.Sethna，K.Dahmen，C.Myers，《噼啪声，自然》，410242（2001）[7]关于这一点，请参见Jovanovic，F.，&Schinckus，C.（2017）中非常有趣的讨论。经济物理学和金融经济学：新兴对话。分组。[8] 综述：Gabaix，X.（2009）。经济学和金融中的幂律。年度。修订版。经济。，1(1), 255-294.[9] R.Axtell，（2001）美国企业规模的Zipf分布。《科学》，293（5536），1818-1820【10】关于此类模型的部分回顾，请参见：Bouchaud，J.P.（2013）。危机和集体社会经济现象：简单模型和挑战。J、 《统计物理学》，151（3-4），567606和Sornette，D.（2014）。物理学和金融经济学（1776-2014）：谜题、Ising和基于代理的模型。《物理学进展报告》，77（6），062001。[11] 有关ABMs的深入介绍，请参见Epstein，J.M.（1999）。基于Agent的计算模型和生成性社会科学。复杂性，4（5），41-60；Goldstone，R.L.，&Janssen，M.A.（2005）。集体行为的计算模型。认知科学趋势，9（9），424-430。[12] D.Challet、M.Marsili、Y.C.Zhang，《少数民族运动会》，牛津大学出版社（2005）[13]见e.g.Anand，K.、Gai，P.，&Marsili，M.（2012）。展期风险、网络结构和系统性金融危机。J、 《经济动力与控制》，36（8），1088-1100；da GamaBatista，J.、Bouchaud，J.P.、Challet，D.（2015）。网络社会中的信任突然崩溃。欧洲物理杂志B，88（3），55。[14] Delli Gatti，D.、Palestrini，A.、Gaffeo，E.、Giuloni，G.、Gallegati，M.（2008）。紧急宏观经济学：一种基于代理的业务流程方法。斯普林格。[15] Gualdi，S.、Tarzia，M.、Zamponi，F.、Bouchaud，J.P。