金融系統(tǒng)中證券市場資金流仿真研究

谷亞中

(上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海200030)

金融系統(tǒng)是一個復(fù)雜系統(tǒng)，系統(tǒng)中的主體主要有企業(yè)、個人、政府和銀行四類.其參與者具有智能性，參與者與外界環(huán)境、參與者之間的交互構(gòu)成了金融系統(tǒng)的復(fù)雜性.利用基于Agent的建模仿真技術(shù)能夠在較大程度上還原金融系統(tǒng)運(yùn)行的狀態(tài)，反映金融系統(tǒng)的運(yùn)行規(guī)律.因此，在金融系統(tǒng)仿真的過程中，應(yīng)分別為其建立Agent并通過資金轉(zhuǎn)移進(jìn)行交互.通過對模擬交易數(shù)據(jù)的流動進(jìn)行分類，對某類主體銀行賬戶的交易行為進(jìn)行劃分，這樣的技術(shù)廣泛應(yīng)用于金融監(jiān)管中[1].本文將根據(jù)證券市場的各主體的行為準(zhǔn)則，對金融系統(tǒng)中投資者的特征進(jìn)行分析，并最終確定其內(nèi)部狀態(tài)和處理規(guī)則等重要信息.

1 Agent經(jīng)濟(jì)模型研究

Agent是復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論(Complex Adaptive System，CAS)的核心概念，其方法學(xué)基礎(chǔ)是基于Agent的建模方法.傳統(tǒng)系統(tǒng)仿真方法中的建模，其側(cè)重點(diǎn)是對形式化模型進(jìn)行演繹推理、實(shí)驗(yàn)、分析;而在復(fù)雜系統(tǒng)的建模中，其側(cè)重點(diǎn)是解決如何建立系統(tǒng)的形式化模型，建立一種抽象的表示方法以獲得對客觀世界和自然現(xiàn)象的深刻認(rèn)識.

復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)把系統(tǒng)的成員看作是具有自身目的與主動性的積極的主體，主體能夠與環(huán)境以及其它主體進(jìn)行交流，在這種交流的過程中“學(xué)習(xí)”或“積累經(jīng)驗(yàn)”，并且根據(jù)學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)改變自身的結(jié)構(gòu)和行為方式.它有著以下4個特點(diǎn)[2].

首先，主體(Agent)是主動的、活的實(shí)體.這點(diǎn)是復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論和其他建模方法的關(guān)鍵性的區(qū)別.正是這個特點(diǎn)，使得它能夠用于經(jīng)濟(jì)、社會、生態(tài)等其他方法難于應(yīng)用的復(fù)雜系統(tǒng).其次，在這個模型中，個體與環(huán)境、包括個體之間，相互影響，相互作用，是系統(tǒng)演變和進(jìn)化的主要動力.第三，這種建模方法不像許多其他的方法那樣，把宏觀和微觀截然分開，而是把它們有機(jī)地聯(lián)系起來.第四，這種建模方法還引進(jìn)了隨機(jī)因素的作用，使它具有更強(qiáng)的描述和表達(dá)能力.

Agent建模方法是在微觀層次上構(gòu)造經(jīng)濟(jì)個體，進(jìn)而推出由微觀個體行為形成的宏觀效應(yīng)，是一處自下而上的研究方法.該建模方法能夠展示屬性之間的交互行為，使屬性之間關(guān)系的前因后果變得清晰、直觀，并且其本質(zhì)上認(rèn)為是有限理性的，因此更符合現(xiàn)實(shí)世界的現(xiàn)狀.進(jìn)而使政府部門能夠通過模型的測試，得到更有效宏觀調(diào)控政策.

將Agent的基本理論應(yīng)用到金融仿真領(lǐng)域，應(yīng)用到證券市場中，把整個金融證券市場的走勢、各種股票的價格以及成交量的形式看作證券市場的整體行為特征，目標(biāo)是試圖通過仿真，理解各種因素，如政策、上市公司信息、股息、股民之間信息的流動等，對金融證券市場宏觀行為的影響程度.

在系統(tǒng)仿真平臺方面，Swarm是一個復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)仿真的多主體軟件工具集見圖1.它的建模思想就是讓一系列獨(dú)立的Agent通過獨(dú)立事件進(jìn)行交互，幫助研究由多個個體組成的復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)的行為和演化規(guī)律[3].SFI在Swarm平臺上開發(fā)了虛擬股市，成功地將基于Agent的建模思想運(yùn)用到股市的仿真中.另外，ASPEN是美國Sandia國家實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的一套美國經(jīng)濟(jì)的仿真框架，其建模的主要方法也是多Agent的方法.

基于Agent的復(fù)雜系統(tǒng)的建模仿真方法及步驟如圖1所示[2].

2 證券市場資金流動基本狀況

在金融系統(tǒng)中，我們將所有的參與者抽象為4類Agent:政府、銀行、企業(yè)和個人.不同的Agent通過資金流動聯(lián)結(jié)起來，初步形成了社會資金流動網(wǎng)絡(luò).各類Agent之間的信息和資金流動情況如圖2所示.銀行作為社會金融網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，發(fā)揮著資金融通的作用.銀行通過發(fā)放貸款獲得利息收入，銀行的支出包括存款利息支出、員工工資支出等.銀行的資金，首先需要按照規(guī)定繳納法定準(zhǔn)備金，其次可以用來投放貸款，然后保持一定的現(xiàn)金水平用于日常運(yùn)營，最后閑置的資金可以用來投資國債.

政府獲取收入的主要途徑是企業(yè)以及個人繳納的各種稅收收入.政府的支出項(xiàng)目包括經(jīng)濟(jì)建設(shè)、科教文衛(wèi)、國防、行政管理等，其中與其他個體有交互的項(xiàng)目包括公務(wù)員工資支出、對個人和企業(yè)的轉(zhuǎn)移支付、政府采購(房產(chǎn)、汽車)等等.如果政府入不敷出，可以考慮發(fā)行國債籌集資金;如果政府流動資金富裕，可以在國債市場上回購國債.

圖1 基于Agent的復(fù)雜系統(tǒng)的建模仿真方法

個人通過在單位就業(yè)獲取工資或者通過政府補(bǔ)助而獲取收入，同時需要向政府繳納個人所得稅.個人有日常的消費(fèi)需求，例如從百貨公司購買日常必需品等.個人也會有大額消費(fèi)的需求，例如購買房屋與汽車，如果個人的資金不夠，可以向銀行申請貸款.在證券市場上，個人Agent中投資偏好程度較高的個體會購買國債、企業(yè)債券、通過證券公司購買股票等等.

在圖2的模型中，抽象了三類與個人消費(fèi)密切相關(guān)的企業(yè):生活用品生產(chǎn)商、百貨公司、機(jī)器生產(chǎn)商.企業(yè)通過銷售產(chǎn)品獲得收入;企業(yè)的支出包括產(chǎn)品成本、員工工資等;企業(yè)的閑置資金除了存放銀行外，也可以用于購買國債.若企業(yè)短期缺乏資金，可以向銀行申請貸款.企業(yè)于每月月末核算利潤，然后向政府繳納稅收.另外，在證券市場上，加入了基金公司和證券公司，分別作為大額投資者和投資渠道商.下面介紹和分析基金公司和證券公司Agent的行為和規(guī)則.

圖2 仿真平臺中各Agent之間資金流動情況

基金組織Agent指的是具有較大資金的投資者，他們具有以下的特點(diǎn):1)投資資金較大，可能能夠影響到證券市場的價格;2)選擇多種股票，以分散風(fēng)險;3)在做出買賣選擇時，所考察的金融價格情況比較復(fù)雜;4)規(guī)則數(shù)量相對比較多;5)基金組織的數(shù)量比較少.基金組織的行為如圖3所示.

圖3 基金組織行為流程圖

證券公司負(fù)責(zé)組織各個投資者Agent向股票交易所提出交易申請(買賣);負(fù)責(zé)檢查各個投資者的交易申請是否合法，如資金/股票數(shù)量是否滿足要求等等.證券公司通過向投資者收取交易傭金獲得收入.證券公司的行為如圖4所示.

圖4 證券公司行為流程圖

3 投資者Agent內(nèi)部模型

投資者Agent可以根據(jù)規(guī)則庫中的權(quán)值進(jìn)行概率匹配，選擇合適的規(guī)則，根據(jù)交易價格歷史和其他的環(huán)境參數(shù)，執(zhí)行規(guī)則，并且根據(jù)執(zhí)行的結(jié)果對規(guī)則和權(quán)值進(jìn)行評價和修改.Agent內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖5所示.

圖5 投資者Agent內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖

圖5中各模塊如下.

內(nèi)部狀態(tài).投資者的資金信息、購買股票信息、開戶證券公司信息、風(fēng)險偏好程度等.

消息接口.接收到的消息可能有:債券利率、股息、政策信息、其他投資者Agent或者證券公司A-gent發(fā)送過來的消息，例如宏觀經(jīng)濟(jì)形勢、國家政策、當(dāng)前成交價格和交易量、歷史交易價格和交易量、上市公司經(jīng)營狀況等.

狀態(tài)轉(zhuǎn)換.接收到消息后，根據(jù)規(guī)則系統(tǒng)改變內(nèi)部狀態(tài)，如資金信息等，然后發(fā)送消息.

其中，投資者Agent中規(guī)則庫的操作可以分為以下幾個方面.

1)規(guī)則選擇

在現(xiàn)實(shí)的證券市場中，人們根據(jù)市場情況，可能會選擇具有高可信度的經(jīng)驗(yàn)，也可能會“冒險”選擇可信度比較低的經(jīng)驗(yàn).因此，在金融證券市場仿真中，根據(jù)規(guī)則庫中規(guī)則的權(quán)值進(jìn)行概率匹配，其目的是使得選擇權(quán)值高的規(guī)則具有高的概率，并且權(quán)值比較低的規(guī)則也有可能選中.

2)規(guī)則修改

根據(jù)當(dāng)前的交易價格，可以對規(guī)則庫中規(guī)則的權(quán)值進(jìn)行評價和修正[4].

其中:

Wi為規(guī)則i的權(quán)值;

Wi為規(guī)則i修正后的權(quán)值;

Fpi'為規(guī)則i對交易價格的預(yù)測值;

Δ為常量.

4 結(jié)語

基于多Agent的仿真是研究復(fù)雜金融系統(tǒng)的一個有力工具，多Agent仿真的核心及難點(diǎn)在于建立代理人行為的模擬和代理人之間的交互.本文通過對證券市場各類主體行為的理解，抽象出四類Agent，并且建立了各類Agent的經(jīng)濟(jì)模型，用以模擬證券市場上的資金流動，為金融仿真的研究以及金融信息監(jiān)管奠定了基礎(chǔ).

[1]張 敏，張朋柱，劉 璇.商業(yè)銀行資金流動異常行為監(jiān)測的仿真體系設(shè)計(jì)[J].上海管理科學(xué)，2007(1):10－14.

[2]廖守億，戴金海.復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)及基于Agent的建模與仿真方法[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報.2004，16(1):113－117.

[3]朱 曄.復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)軟件平臺SWARM在金融體系中的博弈仿真研究[D].廈門:華僑大學(xué)，2002.

[4]李宏亮.基于Agent的復(fù)雜系統(tǒng)分布仿真[D].長沙:國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2001.