金融风险管理的新视角

金融风险管理的新视角金融风险管理的新视角 计算实验金融思想与探索计算实验金融思想与探索报告人报告人 张张 维维2011-11-29 北京Page. 2引言20082008年爆发的全球性金融危机至今依然徘徊在世年爆发的全球性金融危机至今依然徘徊在世界的上空，向人们揭示了在一个资讯发达、技术界的上空，向人们揭示了在一个资讯发达、技术高超、人性贪婪的社会中，金融系统是多么复杂高超、人性贪婪的社会中，金融系统是多么复杂这次金融危机再次向我们揭示了一个深刻道理：这次金融危机再次向我们揭示了一个深刻道理：在一个复杂金融体系中，金融风险和危机往往以在一个复杂金融体系中，金融风险和危机往往以意想不到的形态和方式突袭我们的经济和社会意想不到的形态和方式突袭我们的经济和社会因此，人们也无数次梦想拥有一个超级金融水晶因此，人们也无数次梦想拥有一个超级金融水晶球能够预知未来球能够预知未来Page. 3 32016年的一天早上，电子显示屏上的橙色报警灯突然不停闪烁着，美年的一天早上，电子显示屏上的橙色报警灯突然不停闪烁着，美国政府的专家们探测到一个关乎国家安全的预警信号。国政府的专家们探测到一个关乎国家安全的预警信号。由于这个电子显示屏背后关联着世界上最大的一些金融机构，包括银由于这个电子显示屏背后关联着世界上最大的一些金融机构，包括银行、政府、对冲基金、网络银团等。行、政府、对冲基金、网络银团等。而橙色预警灯闪烁表明美国的对冲基金已经积聚在相同的金融资产上，此时，如果某个基金突然变现卖出，警示信号就会出现，而这种下挫价格的行为，迫使其他基金尾随卖出，加速资产价格下挫。很多基金可能在短短的30分钟内就会破产，对整个金融系统造成极，对整个金融系统造成极大的威胁。大的威胁。但是，但是，运用高性能计算机对海量的数据运行并处理后，可以对不可预运用高性能计算机对海量的数据运行并处理后，可以对不可预知的风险进行知的风险进行“情景情景”预现，此时，金融监管部门及时介入从而可以安全平预现，此时，金融监管部门及时介入从而可以安全平息此次潜在的金融风险事件息此次潜在的金融风险事件。Buchanan, M. (2009), Meltdown modelling, Nature 460, 680-682. Page. 4 4Farmer和和Foley（2009）在）在Nature上提出：上提出：l在在IT高度发达高度发达的今天，人们会的今天，人们会想当然地假定，奥巴马及其经想当然地假定，奥巴马及其经济团队会采用济团队会采用高超的计算模型高超的计算模型来指引美国走出危机。然而遗来指引美国走出危机。然而遗憾的是，他们并没有这样做。憾的是，他们并没有这样做。l在两种流行的经济政策模型中，在两种流行的经济政策模型中，计量经济学模型假定计量经济学模型假定历史会重历史会重演演；动态随机一般均衡模型的；动态随机一般均衡模型的世界太完美，以至于世界太完美，以至于从本质上从本质上排除了危机排除了危机l因此，政策制订者往往依赖于因此，政策制订者往往依赖于经验和感觉，采用经验和感觉，采用”屁股决定屁股决定脑袋脑袋”的方式决策的方式决策Farmer, D. and D. Foley (2009), The economy needs agent-based modeling, Nature 460, 685-686.Page. 5 5演进中的金融风险管理思考方式演进中的金融风险管理思考方式p“预测预测-应对应对”思考方式思考方式l基于基于“历史会重演历史会重演”、或者控制理论、或者控制理论中的中的“各态遍历各态遍历”假设假设l如：如：VaR技术中历史波动性作为波动技术中历史波动性作为波动性预测的最佳估计，性预测的最佳估计，Monte-Carlo技技术中根据历史数据估计参数、据此生术中根据历史数据估计参数、据此生成仿真数据、并形成预测成仿真数据、并形成预测非平稳的市场、非平稳的市场、参与者的学习、参与者的学习、机构的机构的“熵增熵增”现象、群体演化现象、群体演化（蝴蝶的翅膀蝴蝶的翅膀）Page. 6 6演进中的金融风险管理思考方式演进中的金融风险管理思考方式p“情景情景-应对应对”思考方式思考方式l“面向未来面向未来”的的l认为未来金融市场状态是由众多异质的、具有学习能认为未来金融市场状态是由众多异质的、具有学习能力和演化特征的个体交互决定的力和演化特征的个体交互决定的Page. 7 7演进中的金融风险管理思考方式演进中的金融风险管理思考方式p“情景情景-应对应对”思考方式思考方式l伴随着人类科学前沿的不断拓展伴随着人类科学前沿的不断拓展（modelling surprise）、金融经济学中）、金融经济学中一些传统的思路（如一些传统的思路（如“免疫免疫”的思想）和的思想）和计算实验金融学的发展，逐步形成了一种计算实验金融学的发展，逐步形成了一种“情景情景-应对应对”型的风险管理思想型的风险管理思想Modelling Surprise“Look at the kinds of things that have surprised us in the past and then model the kinds of things that may surprise us in the future.”Page. 8 8演进中的金融风险管理思考方式演进中的金融风险管理思考方式p“情景情景-应对应对”型风险管理三部曲型风险管理三部曲设计开发出能设计开发出能反演反演出已有出已有金融风险事件的人工金融金融风险事件的人工金融市场平台市场平台制订特定的风险制订特定的风险/危机事件危机事件情景预案情景预案更改行为、机制或导入新更改行为、机制或导入新信息冲击，涌现式地信息冲击，涌现式地衍生衍生出出新的新的风险风险/危机事件危机事件情景情景1泡沫崩泡沫崩盘盘情景情景2突然暴跌突然暴跌情景情景3&%预案预案1预案预案2预案预案3人工金融市场平台人工金融市场平台Page. 9 9基于基于“情景情景-应对应对”思考方式的集成研究思考方式的集成研究p高杠杆率导致金融危机（反演）高杠杆率导致金融危机（反演） Thurner, Farmer & Geanakoplos (2010), Leverage causes fat tails and clustered volatility, SSRN Working Paper.l投资于证券市场的交易者投资于证券市场的交易者噪音交易者：围绕资产的基本价值一个小的范围随机交易。噪音交易者：围绕资产的基本价值一个小的范围随机交易。基金：套利交易。当市场价格高于基本价值，买入；市场价格基金：套利交易。当市场价格高于基本价值，买入；市场价格低基本价值，卖出。允许使用杠杆，即向银行借钱投资。低基本价值，卖出。允许使用杠杆，即向银行借钱投资。l银行：负责借钱给基金，对基金有杠杆率约束银行：负责借钱给基金，对基金有杠杆率约束l普通投资者：选择投资于于业绩表现好的基金或持有普通投资者：选择投资于于业绩表现好的基金或持有现金。现金。l资产：一只股票和现金。股票的总供给为资产：一只股票和现金。股票的总供给为N。l价格决定：供需均衡。即噪音交易者的需求加投资基价格决定：供需均衡。即噪音交易者的需求加投资基金的需求等于金的需求等于N。Page. 1010基于基于“情景情景-应对应对”思考方式的集成研究思考方式的集成研究p高杠杆率导致金融危机（反演）高杠杆率导致金融危机（反演）Thurner, Farmer & Geanakoplos (2010), Leverage causes fat tails and clustered volatility, SSRN Working Paper.l 高杠杆率把市场的波动放大，高杠杆率把市场的波动放大，导致市场加剧下跌，造成崩盘导致市场加剧下跌，造成崩盘l 最高杠杆率的基金财富在下最高杠杆率的基金财富在下跌中急剧蒸发跌中急剧蒸发l高杆杠杆率导致了市场的厚尾高杆杠杆率导致了市场的厚尾和波动聚集和波动聚集l . .财富财富杠杠杠杠率率噪音噪音交易交易需求需求价格价格噪音噪音交易交易需求需求变化变化价格价格变化变化Page. 1111基于基于“情景情景-应对应对”思考方式的集成研究思考方式的集成研究p高杠杆率导致金融危机（反演）高杠杆率导致金融危机（反演）Thurner, Farmer & Geanakoplos (2010), Leverage causes fat tails and clustered volatility, SSRN Working Paper.l平均动态杠杆率比固定最大杠杆率平均动态杠杆率比固定最大杠杆率低，但低，但动态的杠杆率约束比固定最动态的杠杆率约束比固定最大杠杆率更快的导致市场崩盘大杠杆率更快的导致市场崩盘l通过反演，提出政策建议：通过反演，提出政策建议：单个金单个金融机构更严格的风险管控在市场崩融机构更严格的风险管控在市场崩盘时加剧了危机；监管机构不能仅盘时加剧了危机；监管机构不能仅依赖于单个金融机构（银行）的风依赖于单个金融机构（银行）的风险管控，必须关注系统性的风险管险管控，必须关注系统性的风险管理，在危机发生时，需要引入协调理，在危机发生时，需要引入协调机制来稳定市场机制来稳定市场l. . Page. 1212基于基于“情景情景-应对应对”思考方式的集成研究思考方式的集成研究pFarmer等学者通过计算实验的手段，重现了本次金融危等学者通过计算实验的手段，重现了本次金融危机发生情景，完成了第一步。该工作正在进展中：进一步机发生情景，完成了第一步。该工作正在进展中：进一步研究如研究如市场程序化的止损策略、各种对冲的衍生品对金融市场程序化的止损策略、各种对冲的衍生品对金融市场的冲击，衍生出新的金融市场事件市场的冲击，衍生出新的金融市场事件，以采取更有效的，以采取更有效的监管和风险管控措施。监管和风险管控措施。p天津大学团队与中国金融期货交易所也在天津大学团队与中国金融期货交易所也在“情景情景-应对应对”思想下开始了探索，其构建的思想下开始了探索，其构建的Cybermarket在股指期货正在股指期货正式上市前，对股指期货可能存在的系统漏洞、程序化交易式上市前，对股指期货可能存在的系统漏洞、程序化交易可能引发的风险事件做了可能引发的风险事件做了”情景情景-应对应对“型的分析型的分析Page. 1313基于基于“情景情景-应对应对”思考方式的集成研究思考方式的集成研究pCybermarket项目背景项目背景l存在的主要问题存在的主要问题仿真交易市场与基础仿真交易市场与基础市场市场不能不能“连通连通”，不，不能影响现货价格能影响现货价格投资者投资者策略不足策略不足上市后的单市场与上市后的单市场与跨跨市场风险市场风险难以测度难以测度无可参考的历史数据无可参考的历史数据Page. 1414基于基于“情景情景-应对应对”思考方式的集成研究思考方式的集成研究pCybermarket项目解决方案示意图项目解决方案示意图CCIS系统的作用：产生合理的系统的作用：产生合理的“情景情景”Page. 1515基于基于“情景情景-应对应对”思考方式的集成研究思考方式的集成研究pCybermarket项目解决方案项目解决方案lS1：在市场中嵌入异质策略虚拟投资者：在市场中嵌入异质策略虚拟投资者lS2：利用异质策略虚拟投资者，构造出真实股指期货：利用异质策略虚拟投资者，构造出真实股指期货市场市场可能出现的不同情景，扫描市场漏洞，测试市场可能出现的不同情景，扫描市场漏洞，测试市场质量质量lS3：构造包含虚拟现货、期货、期权等多市场情景，：构造包含虚拟现货、期货、期权等多市场情景，应用情景应用情景-应对思想，进行综合风险管理和政策仿真应对思想，进行综合风险管理和政策仿真Page. 1616基于基于“情景情景-应对应对”思考方式的集成研究思考方式的集成研究p虚拟人投资者系统（虚拟人投资者系统（CCIS, CFFEX Cyber-Investor System），通过大量虚拟投资者的引入，应用），通过大量虚拟投资者的引入，应用“情情景景-应对应对“的思想，产生并分析了的思想，产生并分析了大量合理大量合理“情景情景”，据此提出了有效的交易所交易和监管制度改进建议。据此提出了有效的交易所交易和监管制度改进建议。基于基于“情景情景-应对应对”思考方式的集成研究思考方式的集成研究Page. 1717An Example of An Example of CybermarketCybermarketPage. 1818基于基于“情景情景-应对应对”思考方式的集成研究思考方式的集成研究pASPEN计划计划 ASPEN是由美国是由美国Sandia国家实国家实验室开发的一套验室开发的一套模拟美国经济运行模拟美国经济运行的系统的系统，该系统采用了，该系统采用了Multi-Agent的思想进行建模的思想进行建模，在模型中包含了，在模型中包含了家庭、企业、政府、银行、联邦储家庭、企业、政府、银行、联邦储备局等多类备局等多类Agent，这些，这些Agent能够能够在劳动力市场、产品市场、债券市在劳动力市场、产品市场、债券市场和信贷市场上进行活动，场和信贷市场上进行活动，衍生出衍生出各种不同的市场情景和极端风险事各种不同的市场情景和极端风险事件件，为国家的政策制定和风险管理，为国家的政策制定和风险管理提供有利的工具提供有利的工具Page. 1919基于基于“情景情景-应对应对”思考方式的集成研究思考方式的集成研究pEURACE计划计划 EURACE是欧盟经济体共同投资开发中的研究欧盟宏观经是欧盟经济体共同投资开发中的研究欧盟宏观经济政策的仿真系统。其主要科学目标是济政策的仿真系统。其主要科学目标是建立一个以微观经济为建立一个以微观经济为基础的宏观经济分析框架，提供分析全球规则基础的宏观经济分析框架，提供分析全球规则涌现涌现的新视角的新视角。其主要的社会目标是通过仿真分析财政政策和货币政策的协调、其主要的社会目标是通过仿真分析财政政策和货币政策的协调、外部环境震荡下稳定宏观经济的政策、鼓励科技变革和创新等外部环境震荡下稳定宏观经济的政策、鼓励科技变革和创新等经济政策的影响，以不断调整和改善经济政策经济政策的影响，以不断调整和改善经济政策 在在EURACE平台中，其市场的构建分为劳动力市场、资本平台中，其市场的构建分为劳动力市场、资本产品市场和消费品市场，以及能源市场和信贷消费市场，并且产品市场和消费品市场，以及能源市场和信贷消费市场，并且这些市场之间是相互交互的这些市场之间是相互交互的Page. 2020“情景情景-应对应对”思考方式与计算实验金融思考方式与计算实验金融pmicroscopic simulation of financial market (M. Levy, H. Levy and Solomon, 2000)pAI-ECON: artificial intelligence economics (Chen, 2000)pACE/ACF: agent-based computational finance (Lebaron, 2002)pABS: adaptive belief systems to model financial markets (Hommes, 2002)pAMH: adaptive markets hypothesis (Lo, 2004)pHAM: heterogeneous agent models in finance (Hommes, 2006)pcomputational intelligence in finance (Chen, 2007)pmeltdown modeling (Buchanan, 2009)p.Page. 2121“情景情景-应对应对”思考方式与计算实验金融思考方式与计算实验金融p计算实验金融（计算实验金融（Agent-based Computational Finance，ACF），是将金融市场视为包含），是将金融市场视为包含多个异质参与主体的复杂系统，多个异质参与主体的复杂系统，运用信息和计算技术来模拟给定运用信息和计算技术来模拟给定的市场交易结构、市场微观层次的市场交易结构、市场微观层次Agent的行为，进而揭示由此的行为，进而揭示由此“涌现涌现”出来的金融市场（如股出来的金融市场（如股票市场、外汇市场、期货市场等）票市场、外汇市场、期货市场等）动态特性及其成因的一个金融研动态特性及其成因的一个金融研究领域究领域Page. 2222计算实验金融中的建模方法与关键技术计算实验金融中的建模方法与关键技术p按照按照Dawid和和Fagiolo（2008）提出的观点，异质）提出的观点，异质AGENT的交互结构、个体行为构成了进行计算的交互结构、个体行为构成了进行计算实验金融研究的实验金融研究的建模基础建模基础问题问题p同时，这种模型的特点使我们能够不拘泥于传统同时，这种模型的特点使我们能够不拘泥于传统模型的限制而更多地研究系统的模型的限制而更多地研究系统的开放性动态规律开放性动态规律p这就使得计算实验模型可以形成潜在的这就使得计算实验模型可以形成潜在的“政策试政策试验床验床”，因为比起抽象的数学模型来，对于将经，因为比起抽象的数学模型来，对于将经济结构细节更直接表达出来的模型，决策者会感济结构细节更直接表达出来的模型，决策者会感觉到更加熟悉和亲切觉到更加熟悉和亲切Page. 2323计算实验金融中的建模方法与关键技术计算实验金融中的建模方法与关键技术p计算实验模型的构成计算实验模型的构成价格形成机制建模价格形成机制建模AgentAgent个体行为建模个体行为建模市场信息结构建模市场信息结构建模Page. 2424计算实验金融中的建模方法与关键技术计算实验金融中的建模方法与关键技术p价格形成机制建模方法价格形成机制建模方法LeBaron（2006）指出，）指出，在构建金融市场的计算实验平在构建金融市场的计算实验平台时，最大的困难也许就是构台时，最大的困难也许就是构建实验环境的本身，即市场中建实验环境的本身，即市场中的价格形成机制的设计。的价格形成机制的设计。从已有的文献中可以看出，从已有的文献中可以看出，目前的人工金融市场中关于价目前的人工金融市场中关于价格形成机制的设计，从思想上格形成机制的设计，从思想上大体上可以分为大体上可以分为4类类Page. 2525计算实验金融中的建模方法与关键技术计算实验金融中的建模方法与关键技术p价格形成机制建模方法价格形成机制建模方法l超额需求函数模型超额需求函数模型如：如：Day和和Huang（1990）、）、Chiarella（1992）、）、Lux （1995，1999）l随机碰撞模型随机碰撞模型如：如：Beltratti和和Margarita（1993）l供需均衡模型供需均衡模型如：如：Arthur等（等（1997）、）、Brock和和Hommes（1998）、）、Chiarella和和He（2002）、）、Zhang和和Zhang（2007）l真实市场模型真实市场模型如：如：Gode和和Sunder（1993，1997）、）、Chiarella和和Iori（2002）、）、Farmer等（等（2005）、）、LeBaron等（等（2007）、）、Chiarella等（等（2009）、）、Li和和Zhang等（等（2010）Page. 2626计算实验金融中的建模方法与关键技术计算实验金融中的建模方法与关键技术pAgent个体行为建模方法个体行为建模方法计算建模的工作除了计算建模的工作除了对价格形成机制建模以外，对价格形成机制建模以外，另一项重要的工作就是对另一项重要的工作就是对Agent的个体行为建模的个体行为建模根据不同的根据不同的“智能智能”程度，目前相关的文献大程度，目前相关的文献大致可以致可以3类。类。Page. 2727计算实验金融中的建模方法与关键技术计算实验金融中的建模方法与关键技术pAgent个体行为建模方法个体行为建模方法l零智能（零智能（ZI）类模型）类模型如：如：Gode和和Sunder（1993，1997）、）、Cliff（1997）、）、 Farmer等（等（2005）、）、Tubaro（2009）l简单策略类模型简单策略类模型如：如：Brock和和Hommes（1998）、）、Chiarella和和He（2003）、）、Chiarella和和Iori（2002）、）、Zhang等等（2006）、Li和和Zhang等（等（2010）l复杂演化学习类模型复杂演化学习类模型如：如：Arthur等（等（1997）、）、 Chen和和Yeh（2001）、）、 LeBaron和和Yamamoto（2007）、）、Zhang和和Zhang（2007）Page. 2828计算实验金融中的建模方法与关键技术计算实验金融中的建模方法与关键技术p市场信息结构建模方法市场信息结构建模方法市场的信息结构由市场的信息结构由Agent的交互网络模式所决定，不的交互网络模式所决定，不同的信息结构对信息的传播同的信息结构对信息的传播方式和效率都会产生影响。方式和效率都会产生影响。根据根据Agent的交互模式，的交互模式，可以将信息结构建模方法分可以将信息结构建模方法分为为3类。类。Page. 2929计算实验金融中的建模方法与关键技术计算实验金融中的建模方法与关键技术p市场信息结构建模方法市场信息结构建模方法l个体个体Agent不存在直接交互的网络模型不存在直接交互的网络模型如：如：SFI-ASM（Arthur等，等，1997），），Brock和和Hommes（1998），），Chen和和Yeh（2001）l扩散传播模型扩散传播模型如：如：Kirman（1993）、）、Bak等（等（1997）、）、Lux和和Marchesi（1999）、）、Cont和和Bouchaud（2000）l固定模式的交互网络模型固定模式的交互网络模型如：如：Epstein和和Axtell（1996）、）、Wilhite（2001）、）、Hein等（等（2008）Page. 3030计算实验金融中的建模方法与关键技术计算实验金融中的建模方法与关键技术pDawid和和Fagiolo（2008）在）在JEBO special issue on Agent-based models for economic policy design的序的序言中提到：虽然计算实验模型在经济政策分析方面已经展言中提到：虽然计算实验模型在经济政策分析方面已经展现出非常令人鼓舞的潜力，现出非常令人鼓舞的潜力，.，该方法要跻身经济政策分，该方法要跻身经济政策分析的析的”标准工具标准工具“之列，还需解决之列，还需解决2个关键技术：模型校个关键技术：模型校准和鲁棒性检验准和鲁棒性检验pBall（2006）在）在Nature 也提出，这个领域目前处在也提出，这个领域目前处在”研究质量非常不均衡研究质量非常不均衡“的状态。在关键技术方面的重要突的状态。在关键技术方面的重要突破，有助于该领域形成更加统一的研究范式。破，有助于该领域形成更加统一的研究范式。Page. 3131计算实验金融中的建模方法与关键技术计算实验金融中的建模方法与关键技术p关键技术关键技术1：模型校准：模型校准lBianchi、Cirillo、Gallegati和和Vagliasindi（2008）总）总结了计算实验金融模型校准的三种方法：结了计算实验金融模型校准的三种方法：描述性输出校准描述性输出校准。即将人工金融系统。即将人工金融系统生成的生成的数据与实数据与实际金融系统的数据进行比较，考察其是否具有际金融系统的数据进行比较，考察其是否具有相同的相同的统计特征统计特征。预测输出校准预测输出校准。考察人工金融系统的预测是否与未来。考察人工金融系统的预测是否与未来真实系统的发展一致。这种方法通常需要较长的时间，真实系统的发展一致。这种方法通常需要较长的时间，需要用未来的事实证明。需要用未来的事实证明。输入校准输入校准。考察人工金融系统具有与真实系统。考察人工金融系统具有与真实系统相同的相同的基本结构、行为和制度条件基本结构、行为和制度条件时，这也称为事前校准时，这也称为事前校准 。Page. 3232计算实验金融中的建模方法与关键技术计算实验金融中的建模方法与关键技术p关键技术关键技术1：模型校准：模型校准对研究金融脆弱性的对研究金融脆弱性的CATS模型（模型（complex adaptive trivial system，JEBO2003, 2005）的校准）的校准 BCGV运用了第运用了第1、3种方种方法，进行校准，法，进行校准，CATS产产生与真实系统数据（生与真实系统数据（1996年年-2001年）的特征较为一年）的特征较为一致致分别对系统中企业的资本、分别对系统中企业的资本、贷款及增长率数据进行比贷款及增长率数据进行比较较红线代表真实系统数据的红线代表真实系统数据的特征特征蓝线代表计算实验系统数蓝线代表计算实验系统数据的特征据的特征Page. 3333计算实验金融中的建模方法与关键技术计算实验金融中的建模方法与关键技术p关键技术关键技术1：模型校准：模型校准Li Yuelei, Zhang Wei, Zhang Xiaotao, Zhang Yongjie and Xiong Xiong. Calibration of Agent-based Continuous Double Auction Stock Market by Scaling Analysis. Working Paper. 2010.Page. 3434计算实验金融中的建模方法与关键技术计算实验金融中的建模方法与关键技术p关键技术关键技术1：模型校准：模型校准lLeBaron（2006）则提出了另一个分类方法：）则提出了另一个分类方法：考察计算实验模型是否可以考察计算实验模型是否可以复制出复制出真实市场中的尖真实市场中的尖峰厚尾、波动聚集等一些异象特征（峰厚尾、波动聚集等一些异象特征（style facts），），通过将通过将真实真实市场中的一些市场中的一些数据导入数据导入到计算实验模型到计算实验模型中，作为计算实验模型的中，作为计算实验模型的初始状态初始状态，然后观察模型，然后观察模型的的演化特征演化特征并与真实市场进行并与真实市场进行比较比较在建立计算实验模型时首先通过计量方法，利用在建立计算实验模型时首先通过计量方法，利用真真实市场数据实市场数据回归或拟合出计算实验模型中的一些回归或拟合出计算实验模型中的一些重重要参数值要参数值，然后基于这些参数来进行计算，通过对，然后基于这些参数来进行计算，通过对其参数的估计进行了一系列有效的仿真实验。其参数的估计进行了一系列有效的仿真实验。Page. 3535计算实验金融中的建模方法与关键技术计算实验金融中的建模方法与关键技术p关键技术关键技术2：鲁棒性检验：鲁棒性检验l市场环境参数鲁棒性检验市场环境参数鲁棒性检验 LeBaron、Arthur 和和 Palmer （1999），Huang（2010），），喻颖和张维（喻颖和张维（2005），陈莹，袁建辉，李心丹和肖斌卿（，陈莹，袁建辉，李心丹和肖斌卿（2010）l模型结构鲁棒性检验模型结构鲁棒性检验 Noe、Rebello 和和Wang（2003），），Bence Toth和和Enrico Scalas（2007），），Reiner （2010）l基于大规模系统的基于大规模系统的agent数量鲁棒性检验数量鲁棒性检验 Egenter et al. （1999），），Alfarano和和Milakovic（2009），），Lux（2009） 然而在目前对大规模然而在目前对大规模agent数量的检验受计算能力的约束较多，数量的检验受计算能力的约束较多，我们正在进行我们正在进行multi-agent并行计算平台的开发，专门用于大规模并行计算平台的开发，专门用于大规模异质异质agent交互建模交互建模Page. 3636计算实验金融中的建模方法与关键技术计算实验金融中的建模方法与关键技术p关键技术关键技术2：鲁棒性检验：鲁棒性检验lNoe、Rebello 和和Wang（2003）研究了）研究了交易机制变化交易机制变化对基于遗传算法的对基于遗传算法的agent证券选择的影响证券选择的影响改变交易机制前，改变交易机制前，agent证证券策略选择以券策略选择以Debt为主，为主，Junk债券最少债券最少改变交易机制为改变交易机制为Second price auction以后，以后，agent证券策略选择频率变化不大证券策略选择频率变化不大Page. 3737计算实验金融中的建模方法与关键技术计算实验金融中的建模方法与关键技术p关键技术关键技术2：鲁棒性检验：鲁棒性检验lEgenter et al. （1999）对）对Lux和和Marchesi（1999）发表于）发表于Nature上的模上的模型进行的规模性鲁棒性检验型进行的规模性鲁棒性检验当当N=1000时，收时，收益率有明显的波益率有明显的波动聚集现象动聚集现象当当N=50000时，收时，收益率波动聚集现象益率波动聚集现象减弱减弱当当N=500000时，收时，收益率波动聚集现象益率波动聚集现象几乎消失几乎消失Page. 3838计算实验金融中的建模方法与关键技术计算实验金融中的建模方法与关键技术p关键技术关键技术2：鲁棒性检验：鲁棒性检验lAlfarano和和Milakovic（2009）在）在Kirman（1991）的羊群模型中引入了）的羊群模型中引入了不同类型的网络交互结构不同类型的网络交互结构在规则网络、小世界在规则网络、小世界网络、无标度网络结网络、无标度网络结构中，模型的波动性构中，模型的波动性均随均随agent数量增加而数量增加而减少减少但在随机交互的网但在随机交互的网络结构中，模型的络结构中，模型的波动性在波动性在agent数量数量增加时能保持稳定增加时能保持稳定Page. 3939未来研究方向未来研究方向p全景式全景式“情景情景- -应对应对”风险管理系统风险管理系统l大规模计算仿真技术大规模计算仿真技术l多体系模型构建与整合多体系模型构建与整合l实时在线监控及预警实时在线监控及预警l情景生成与应对机制情景生成与应对机制l智能化分析与演化计算智能化分析与演化计算p“人人- -机机”互动式决策支持体系互动式决策支持体系l基于情景仿真的决策剧场基于情景仿真的决策剧场l“人人- -机机”交互与社会计算交互与社会计算40Thanks!张张维维 天津大学管理天津大学管理与经济学部与经济学部Zhang Wei (Ph. D.) College of Management and Economics, Tianjin University地址：天津市南开区卫津路地址：天津市南开区卫津路92号（号（300072），天津大学），天津大学管理与经济学部管理与经济学部Add：College of Management and Economics, Tianjin University, Weijin Road No. 92, Tianjin, P.R. China (300072)Email: Tel: +86-22-27891308