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目次
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本書是應用復雜性科學的理論方法研究了金融復雜性問題。針對海量金融數據以及基于傳統統計技術建立的模型假設條件多、實際應用難以奏效的特點，本書首先引入處理非線性信號的Hibert-Huang變換（HHT）方法，分析了價格指數波動的準周期行為，并在此基礎上識別了危機發生時期的波動模式，該研究成果有助于識別和預測危機的發生；其次，將金融市場視為一個眾多異質主體參與的復雜系統，"自下而上"地建立多個模型，探討了市場上各種宏觀動態特性從微觀主體相互作用過程中的"涌現"機理，尤其是"基于信息傳播的金融市場網絡模型"真實地刻畫了投資者之間的相互關系、信息在投資者關系網絡上的傳播過程以及它對投資者交易行為的影響等；最后，引入信息論中的互信息方法，分析了股票價格波動之間的非線性相關關系，構建了上海市場的股票網絡，研究了滬市股指波動聚集與網絡拓撲特性之間的關系。
名人/編輯推薦
《金融復雜性:實證與建模》可供從事演化經濟學、金融學、計算機科學相關領域研究的高校教師、研究生、金融監管人員以及各類金融機構的決策者和研究人員參考。
目次
前言
第1章金融復雜性與實驗金融學
1.1復雜性科學
1.1.1復雜性科學的由來
1.12復雜性科學的發展歷程
1.1.3復雜性科學研究的基本問題
1.2復雜系統的主要特點
1.3經濟復雜性問題概述
1.3.1經濟學面臨的困境
1.3.2復雜性經濟學
133經濟復雜性研究現狀
1.4金融復雜性
1.5實驗金融學
1.6本書結構
第2章理論基礎
2.1傳統的金融市場假設
2.2收益尖峰胖尾分布分析—Mantegna—Stanley法
2.3時間序列之間依賴關系的度量方法
2.3.1相關系數
2.3.2股價波動的非線性判定
2.3.3互信息和廣義相關系數
2.4長程相關性檢驗
2.5波動聚集程度的定量分析
2.6 GARCH模型
2.7 Hibert—Huang變換（HHT）方法
2.7.1 EMD分解過程
2.72瞬時相位
2.8同步及相位同步熵
2.8.1同步
2.8.2相位同步熵
2.9本章小結
第3章金融復雜性的實證分析
3.1收益尖峰胖尾分布
3.1.1尖峰胖尾特性
3.1.2中心列維分布
3.13尾部冪律分布
3.2價格波動的相關性
3.2.1收益的弱相關
32.2易變性的長程相關
3.2.3價格波動長程相關性檢驗
3.3證券市場長程記憶性實證研究
3.3.1平均波動性的定義
3.3.2隨機游走過程的分析
3.3.3道瓊斯工業平均指數及其GARCH（1，1）過程的分析
3.3.4其他市場指數及其GARCH（1，1）過程的分析
3.3.5波動長程記憶性的分析
3.4價格波動聚集性
3.5價格波動的雪崩動力學
3.5.1雪崩的定義
3.5.2價格雪崩規模分布的實證研究
3.6價格波動的準周期行為
3.6.1價格波動的日歷效應
3.6.2全球主要股指準周期行為分析
3.7金融危機的相同步檢測
3.8本章小結
第4章金融市場建模
4.1引言
4.2隨機游走模型
4.2.1隨機游走的概念
4.2.2隨機游走模型
4.3基于Multi—Agent的金融市場模型
43.1多主體系統理論
4.3.2常用的ABM軟件平臺
4.3.3基于Multi—Agent的金融市場模型
43.4基于Multi—Atrent建模的簡評
4基于元胞自動機的金融市場模型
4.4.1元胞自動機
1.4.2元胞自動機用于股票市場建模
4.4.3基于元胞自動機建模的簡評
5統計物理模型
4.5.1伊辛模型與社會模仿理論
4.5.2逾滲模型
4.5.3借用物理模型建立市場模型的簡評
6GARCH模型
4.6.1 ARCH模型
4.6.2 GARCH模型
4.6.3其他ARCH模型
7其他金融市場模型
4.7.1Langevin方法
4.7.2Sornette—Ide模型
14.8本章小結
5章基于逾滲理論的金融市場網絡模型
5.1引言
5.2模型
5.2.1交易規則
5.2.2投資群體結構的動態演化
5.3模型產生的股價時間序列
5.4模型產生的收益分布
5.5價格波動的雪崩動力學
5.6多重分形的標度特征分析
5.7模型的優點
5.8本章小結
第6章基于信息傳播的金融市場網絡模型
6.1引言
6.2投資者之間的關系網絡
6.3模型
6.3.1交易規則
6.3.2信息傳播與投資群體結構的動態演化
6.4模型產生的股價時間序列
6.5模型產生的收益分布
6.6模型產生的價格序列相關性及波動聚集度分析
6.7信息傳播與價格波動
671信息集網絡
6.7.2市場上信息傳播過程
6.73信息瀑布的發生對價格波動的影響
6.8本章小結
第7章訂單驅動的中國股票市場建模
7.1市場環境
7.2交易規則
7.3投資者投資策略
7.4系統流程和模塊設計
7.5模型有效性分析
7.5.1價格波動的統計特征分析
7.5.2參數與統計特征分析
7.6價格波動的生態學解釋
7.6.1市場生態
7.6.2投資者活動比率與價格波動的關系分析
7.6.3市場預期與投資者行為的關系分析
7.7本章小結
第8章資本市場的混沌和分形
8.1混沌和分形
8.2混沌的定義
82.1混沌的Li一Yorke定義
8.2.2混沌的Devaney定義
8—3混沌的度量
8.3.1 Lyapunov指數
8—3.2測度熵
8.3.3分數維
8.4提取混沌特征量的數值方法
8.4.1相空間重構
8.4.2計算Lyapunov指數
8.4.3計算關聯維
8.5金融市場的混沌
8.6金融市場的分形
8.6.1分形分布（帕雷托—列維分布）
8.6.2 Hurst指數
8.6.3價格時間序列的分形
8.6.4價格波動的多重分形特征
8.7虛擬股市的混沌行為分析
8.7.1股市模型
8.7.2混沌行為分析
8.8本章小結
……
第9章價格波動關聯性研究基礎
第10章上海市場股票價格波動關聯性研究
第11章基于最大生成樹的上海市場股票網絡演化分析
第12章金融危機時期股票市場行業指數聯動性分析
第13章總結與展望
參考文獻
圖版
第1章金融復雜性與實驗金融學
1.1復雜性科學
1.1.1復雜性科學的由來
1.12復雜性科學的發展歷程
1.1.3復雜性科學研究的基本問題
1.2復雜系統的主要特點
1.3經濟復雜性問題概述
1.3.1經濟學面臨的困境
1.3.2復雜性經濟學
133經濟復雜性研究現狀
1.4金融復雜性
1.5實驗金融學
1.6本書結構
第2章理論基礎
2.1傳統的金融市場假設
2.2收益尖峰胖尾分布分析—Mantegna—Stanley法
2.3時間序列之間依賴關系的度量方法
2.3.1相關系數
2.3.2股價波動的非線性判定
2.3.3互信息和廣義相關系數
2.4長程相關性檢驗
2.5波動聚集程度的定量分析
2.6 GARCH模型
2.7 Hibert—Huang變換（HHT）方法
2.7.1 EMD分解過程
2.72瞬時相位
2.8同步及相位同步熵
2.8.1同步
2.8.2相位同步熵
2.9本章小結
第3章金融復雜性的實證分析
3.1收益尖峰胖尾分布
3.1.1尖峰胖尾特性
3.1.2中心列維分布
3.13尾部冪律分布
3.2價格波動的相關性
3.2.1收益的弱相關
32.2易變性的長程相關
3.2.3價格波動長程相關性檢驗
3.3證券市場長程記憶性實證研究
3.3.1平均波動性的定義
3.3.2隨機游走過程的分析
3.3.3道瓊斯工業平均指數及其GARCH（1，1）過程的分析
3.3.4其他市場指數及其GARCH（1，1）過程的分析
3.3.5波動長程記憶性的分析
3.4價格波動聚集性
3.5價格波動的雪崩動力學
3.5.1雪崩的定義
3.5.2價格雪崩規模分布的實證研究
3.6價格波動的準周期行為
3.6.1價格波動的日歷效應
3.6.2全球主要股指準周期行為分析
3.7金融危機的相同步檢測
3.8本章小結
第4章金融市場建模
4.1引言
4.2隨機游走模型
4.2.1隨機游走的概念
4.2.2隨機游走模型
4.3基于Multi—Agent的金融市場模型
43.1多主體系統理論
4.3.2常用的ABM軟件平臺
4.3.3基于Multi—Agent的金融市場模型
43.4基于Multi—Atrent建模的簡評
4基于元胞自動機的金融市場模型
4.4.1元胞自動機
1.4.2元胞自動機用于股票市場建模
4.4.3基于元胞自動機建模的簡評
5統計物理模型
4.5.1伊辛模型與社會模仿理論
4.5.2逾滲模型
4.5.3借用物理模型建立市場模型的簡評
6GARCH模型
4.6.1 ARCH模型
4.6.2 GARCH模型
4.6.3其他ARCH模型
7其他金融市場模型
4.7.1Langevin方法
4.7.2Sornette—Ide模型
14.8本章小結
5章基于逾滲理論的金融市場網絡模型
5.1引言
5.2模型
5.2.1交易規則
5.2.2投資群體結構的動態演化
5.3模型產生的股價時間序列
5.4模型產生的收益分布
5.5價格波動的雪崩動力學
5.6多重分形的標度特征分析
5.7模型的優點
5.8本章小結
第6章基于信息傳播的金融市場網絡模型
6.1引言
6.2投資者之間的關系網絡
6.3模型
6.3.1交易規則
6.3.2信息傳播與投資群體結構的動態演化
6.4模型產生的股價時間序列
6.5模型產生的收益分布
6.6模型產生的價格序列相關性及波動聚集度分析
6.7信息傳播與價格波動
671信息集網絡
6.7.2市場上信息傳播過程
6.73信息瀑布的發生對價格波動的影響
6.8本章小結
第7章訂單驅動的中國股票市場建模
7.1市場環境
7.2交易規則
7.3投資者投資策略
7.4系統流程和模塊設計
7.5模型有效性分析
7.5.1價格波動的統計特征分析
7.5.2參數與統計特征分析
7.6價格波動的生態學解釋
7.6.1市場生態
7.6.2投資者活動比率與價格波動的關系分析
7.6.3市場預期與投資者行為的關系分析
7.7本章小結
第8章資本市場的混沌和分形
8.1混沌和分形
8.2混沌的定義
82.1混沌的Li一Yorke定義
8.2.2混沌的Devaney定義
8—3混沌的度量
8.3.1 Lyapunov指數
8—3.2測度熵
8.3.3分數維
8.4提取混沌特征量的數值方法
8.4.1相空間重構
8.4.2計算Lyapunov指數
8.4.3計算關聯維
8.5金融市場的混沌
8.6金融市場的分形
8.6.1分形分布（帕雷托—列維分布）
8.6.2 Hurst指數
8.6.3價格時間序列的分形
8.6.4價格波動的多重分形特征
8.7虛擬股市的混沌行為分析
8.7.1股市模型
8.7.2混沌行為分析
8.8本章小結
……
第9章價格波動關聯性研究基礎
第10章上海市場股票價格波動關聯性研究
第11章基于最大生成樹的上海市場股票網絡演化分析
第12章金融危機時期股票市場行業指數聯動性分析
第13章總結與展望
參考文獻
圖版
書摘/試閱
ARCH模型之所以能够得到迅速拓展和推广，并成为标准金融学领域的最重要模型之一，不仅在于其是一项极有价值的理论创新，更在于其对现实世界的刻画和解释能力。此外，在所有波动性模型中，ARCH类模型无论从理论研究的深度还是从实证运用的广泛性来说，对于波动性问题的研究都是独一无二的。正是由于ARCH类模型展示了时间序列变量之间一系列重要的、特殊的不确定形式，它已被广泛地运用到检验金融模型与定理、验证市场有效性、测算市场系统性风险以及寻求最优动态无风险策略等众多领域。但在我们前面的实证研究中已发现GARCH模型低估了价格的波动性，以后的研究有待对它做进一步的改进。
4.7 其他金融市场模型
在描述经济市场的模型中，除了上面几节介绍的几类模型外，还有很多种模型，如将博弈论和量子力学综合运用于经济市场的最子博弈模型，采用Langevin方程描述金融市场动力学的模型等。这里主要介绍后者，随后简单介绍了Sornette—Ide模型，因为Sornette—Ide模型试图刻画出金融危机发生前价格的波动行为——对数周期振荡模式，关于这方面的研究成果无论对风险控制还是期权定价等来说都是极其重要的。
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