论文摘要：有限理性及信息渗透下的金融市场微观模拟研究

        20世纪80年代后期，金融市场微观结构理论和行为金融理论逐渐兴起，前者侧重研究特定交易机制下的价格形成及其发现过程，后者主要研究交易者的投资心理及其交易行为。这两个理论相互交叉、不断融合发展，共同推动了金融市场研究逐步向微观层面发展。然而，由于微观金融数据较难获取，尤其是交易者的投资心理、交易行为、交易策略、市场机制变革等数据，已严重制约了实证研究的发展。此时，基于复杂适应性系统的计算实验金融学应运而生。计算实验金融学（Computational Artificial Finance，CAF）采用基于Agent的计算机仿真方法来模拟实际金融市场中异质个体的微观交易行为，以自底向上的视角研究金融市场由微观机制到宏观特性涌现的动力学机理，较好地弥补了实证金融的短板。

        作为一门新兴的交叉学科，计算实验金融学的发展时间不长，国内大多数相关研究集中在介绍、引进和利用国外经典的计算金融模型上。本文旨在建立符合中国证券市场微观结构和交易者行为的指令驱动市场仿真模型，并在此基础上进一步开展交易策略、交易行为和交易机制的仿真应用研究，以期丰富和完善计算金融理论及其仿真应用研究，并能够为我国证券市场交易机制的优化设置提供一些政策建议。

        本文的创新点主要有以下三点：

        第一，构建了拓展的投资者混合策略三因素模型，改进了基本价值策略、技术趋势策略和指令簿信息供求分析策略，拓展了计算实验金融学交易策略模型的一般范式。另外，引入前景理论作为决策目标，嵌入基于投资绩效的效用参数和交易意愿的反馈更新模型，较好地刻画了交易者的有限理性以及通过学习不断进化的适应性过程。结合中国股票市场交易机制和投资者结构，构建基于Agent的模拟中国股市的指令驱动市场仿真平台，丰富了计算金融学模拟股市模型的研究成果。

        第二，不考虑Agent间的直接信息交流，采用基于Agent的模拟中国股市仿真平台，来研究金融市场交易机制设置问题，克服了此类数据难以获取的困难，为金融市场交易机制设计和变革提供了一条可行的研究途径。具体地，针对回转交易制度和最小报价单位机制设置的合理性问题，开展了组合变量环境控制下的重复仿真实验。通过对仿真结果的统计计量分析，提出适合中国股票市场微观结构的交易机制优化建议：即在建立起完善的投资者适当性管理制度和扭转投资者非理性投资理念之前，暂不宜放开当日回转交易制度；可随着我国股市的不断成熟和发展，针对高价股适当提高最小报价单位，即实施最小报价单位随股价上升而逐步提高的交易机制，会有利于我国证券市场的长效进展。

        第三，考虑Agent间的信息交互，首次在指令驱动市场仿真平台中引入信息渗透模型，从信息传递的角度，研究信息在交易者间的直接传播及其渗透强度变化带来的对交易者行为和市场质量的影响，为探寻适合我国股票市场的信息传递机制提供参考和建议。应该综合考虑市场环境和状态，理性看待信息交流强度增强时带来的利和弊，合理引导投资者的信息传播与共享行为，以及延伸至上市公司的信息披露行为，以优化市场信息结构、提高信息效率，促进市场平稳高效的运转。

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