摘要：证券市场无疑是一个复杂系统，至少包括三个基本构成成份：交易者（Actors）、股票（Stocks），以及影响投资者交易行为和股价波动的信息（Event或Rumors）。这三者之间不是相互孤立的，而是相互作用、相互影响，使证券市场体现出复杂的运转行为。交易者、股票以及市场信息之间有着着错综复杂的联系，以而构成了各种各样的网络形式。本论文构建了四种类型的网络分别探讨传闻在市场中的扩散规律和羊群行为的生成机理：交易者网络、股票相似性网络、交易者-股票的二分网络以及交易行为网络。这些网络都是复杂的，由此本论文采取复杂网络的论述与策略，不但浅析网络的拓扑结构，而且浅析网络上的动态演化行为。论文首先采取系统动力学模型浅析了证券市场波动性影响因素，以及证券市场波动性与传闻扩散、羊群行为的联系；然后，构建了基于交易行为的证券市场波动模型，并浅析了卖空限制交易和事件驱动机制对于市场波动性的影响；其次，通过构建交易者网络浅析市场传闻的博弈扩散历程与深度，通过构建股票相似性网络浅析传闻在市场中的扩散分布；再次，通过构建交易者-股票的二分网络模型，分别采取论述推导和仿真实验的策略浅析了市场波动性以及羊群行为；通过构建以股票为节点的交易行为网络，分别采取论述推导和仿真实验的策略浅析了羊群行为的生成机制；最后，给出了探讨结论与进一步探讨展望。全文共分为5个部分。第一部分给出了论文的探讨背景、探讨不足、以及探讨的目的和作用，对证券市场的信息不对称性、投资者羊群行为、以及复杂网络的论述与策略等的探讨近况进行了综述，确定了本论文的探讨方向与探讨重点；最后，给出了本论文的探讨策略、技术路线、系统结构和革新点。第二部分采取系统动力学策略浅析了证券市场波动性的影响因素。首先，对证券市场波动性的影响因素进行了分类，共分为五种类型的影响因素：宏观基本面、中观基本面、微观基本面、技术面和隐形面；然后，构建了证券市场波动性影响因子系统的动力学模型，通过Vensim仿真发现，证券市场波动性直接受到技术面和隐形面因素的影响，与其同步变化，而三类基本面因素则稍微滞后于波动性的变化；最后，构建了证券市场波动性与传闻扩散、羊群行为的系统动力学概念模型，通过正负反馈回路的浅析发现，传闻扩散是各种因素影响波动性的集中体现与重要方式，羊群行为则是市场波动性在交易者群体上涌现出的一种集体行为方式。第三部分以限制卖空交易和事件驱动两个角度浅析了证券市场的波动性。对于限制卖空交易的探讨发现，卖空限制降低了了市场效率，增强了波动性；卖空限制强化了单边市场，降低了市场流动性；卖空限制阻碍了发现，助长了羊群效应。对于事件驱动机制的探讨发现，股票波动率的变化与作用强度成正比，与当前波动率成正比，与未来增值空间成正比。在一定时间内股票走势曲线在事件的驱动下近以于S-曲线。在投资资金约束下，股票波动率变化曲线以单调递增的S-曲线变为具有最大值的单峰曲线；在市场走势与事件驱动方向相同的情况下，市场指数将放大事件驱动的影响，加速股票波动率的上升；在市场走势与事件驱动方向相反的情况下，市场指数将打压事件驱动的影响，使股票波动率变化曲线成为具有最大值的单峰曲线。最后，本论文提出了一个“矩形窗口”的策略指导投资者判断潜在事件对股票波动率的影响。第四部分以交易者网络博弈和金融相似性网络等两个角度浅析了传闻在市场中的扩散规律及其影响。对于传闻的博弈扩散探讨发现，在Nash均衡点，知情者采取扩散对策的概率与不知情者的接受成本和拒绝代价之差成正比；不知情者采取接受对策的概率不但与知情者的封锁成本成正比，而且与网络中不知情者的平均度成正比；以转移矩阵可知，市场传闻扩散的马尔科夫链是一个吸收链，以而市场传闻的扩散状态将最终变为封锁或拒绝状态，并且市场传闻扩散的平均步数与网络的平均邻接不知情者的数目成正比。基于金融相似性网络的传闻扩散探讨发现，由股票时间序列的相联系数矩阵，得到了两类网络：完全加权相似性网络和正负加权相似性网络。完全加权相似性网络具有全连通的拓扑结构，是一个规则网络。其节点连通度分布属于单点分布，而节点连通度相关的条件概率等价于以所有边中随机选取一条的概率；正负加权相似性网络是无标度网络，其拓扑结构是不均匀的。将传闻扩散模型运用于完全加权相似性网络，其结果恰好与经典的传染病扩散模型SI相同；将传闻扩散模型运用于正负相似性网络，其结果与网络的复杂性密切相关。第五部分以股票-投资者的二分网络和交易行为网络探讨了羊群行为的生成机理。在二分网络上探讨发现，随着交易者之间学习概率的不同，羊群行为体现为交易者持股情况的三种分布：当交易者之间的学习概率p p很大，交易者持股近以脉冲分布，股票市场体现出很强的羊群行为；当交易者之间的学习概率p p较小，交易者的持股近以二项分布，股票市场体现出非常弱的羊群行为；当交易者之间的学习概率p p处于一个适当的范围时，交易者的持股服以不同的具有指数截断的幂律分布，股票市场体现出不同程度的羊群行为。在交易者网络上探讨发现，当交易者之间的学习模仿概率满足01时，市场中的羊群行为服以幂指数为3的幂律分布；当交易者之间的学习模仿概率满足0时，市场中交易行为分布服以指数分布，不有着羊群行为。最后，总结了全文的探讨工作，并就进一步探讨的方向进行了简要的讨论。关键词：市场波动论文复杂网络论文传闻扩散论文羊群行为论文行为演化论文博弈论文
摘要4-6
Abstract6-9
目录9-12
图表清单12-14
第一章 绪论14-30
1.1 探讨背景及目的14-16
1.1.1 探讨背景14-15
1.1.2 不足的提出15
1.1.3 本论文探讨的目的和作用15-16
1.2 探讨近况16-26
1.2.1 证券市场的信息不对称探讨综述16-18
1.2.2 投资者的羊群行为述评18-21
1.2.3 复杂网络论述的探讨与运用近况21-26
1.3 探讨策略与技术路线26-27
1.3.1 本论文的探讨策略26
1.3.2 本论文探讨的技术路线26-27
1.4 论文的系统结构与革新点27-29
1.4.1 论文的系统结构27-28
1.4.2 论文的主要革新点28-29
1.5 本章小结29-30
第二章 证券市场波动性探讨30-38
2.1 不足的提出30
2.2 证券市场波动性的影响因素分类30-31
2.3 证券市场波动性影响因子系统动力学模型31-34
2.4 证券市场波动性与传闻扩散、羊群行为的系统动力学浅析34-36
2.5 本章小结36-38
第三章 基于卖空限制与事件驱动的证券市场波动性探讨38-66
3.1 卖空限制与事件驱动：证券市场波动性的两类根源38-40
3.1.1 卖空限制交易与市场波动性38-39
3.1.2 事件驱动与股票走势39-40
3.2 基于卖空交易限制的证券市场波动性浅析40-52
3.2.1 限制卖空与波动性：两种截然不同的观点40-42
3.2.2 卖空交易演化模型及其浅析42-50
3.2.3 限制卖空对市场波动性影响的论述浅析50-52
3.3 股票走势的事件驱动机制浅析52-64
3.3.1 事件驱动型交易对策52-53
3.3.2 事件驱动的股票行情曲线53-57
3.3.3 资金约束对股票波动率的影响57-60
3.3.4 市场大盘指数对股票波动率的影响60-63
3.3.5 事件驱动下的交易对策63-64
3.4 本章小结64-66
第四章 基于交易者网络与金融相似性网络的市场传闻扩散探讨66-88
4.1 交易者网络与金融相似性网络：市场传闻扩散的两类载体66-68
4.1.1 传闻扩散与交易者网络67-68
4.1.2 传闻扩散与金融相似性网络68
4.2 基于交易者网络的市场传闻扩散博弈浅析68-75
4.2.1 市场传闻扩散的一对多博弈69-71
4.2.2 市场传闻扩散的马尔科夫链浅析71-74
4.2.3 交易者网络复杂性特点对传闻扩散的影响74-75
4.3 基于股票相似性网络的市场传闻扩散浅析75-85
4.3.1 股票市场相似性网络75-76
4.3.2 网络化结构下的市场传闻扩散分布76-78
4.3.3 市场传闻网络化扩散的实证浅析78-84
4.3.4 市场传闻网络化结构下扩散规律的运用84-85
4.4 本章小结85-88
第五章 基于网络动态演化的证券市场中羊群行为演化探讨88-106
5.1 羊群行为：网络动态演化的涌现88-90
5.1.1 羊群行为与交易者-股票的二分网络89
5.1.2 羊群行为与交易行为网络89-90
5.2 基于二分网络的股票市场羊群行为演化浅析90-98
5.2.1 股票市场二分网络模型及其交易与定价规则90-92
5.2.2 仿真实验结果与浅析92-94
5.2.3 论述推导与浅析94-98
5.3 基于交易行为网络的证券市场羊群行为演化浅析98-103
5.3.1 交易行为网络及其动态演化98-99
5.3.2 论述推导与浅析99-101
5.3.3 仿真实验结果与浅析101-103
5.4 本章小结103-106
第六章 探讨结论与展望106-109
6.1 探讨结论106-107
6.2 进一步探讨展望107-109
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