تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,573 |
تعداد مقالات | 71,036 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,506,934 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,770,857 |
مدلسازی عاملگرای رفتار سهامداران در بازار سرمایه ایران | |||||||
تحقیقات مالی | |||||||
مقاله 1، دوره 20، شماره 2، 1397، صفحه 130-150 اصل مقاله (787.9 K) | |||||||
نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی | |||||||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/frj.2018.259369.1006670 | |||||||
نویسندگان | |||||||
عادل آذر1؛ علیرضا سارنج* 2؛ علی اصغر صادقی مقدم3؛ علی رجب زاده4؛ هاشم معزز2 | |||||||
1استاد گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران | |||||||
2استادیار گروه مدیریت صنعتی و مالی، دانشکده مدیریت و حسابداری، پردیس فارابی، دانشگاه تهران، قم، ایران | |||||||
3دانشجوی دکتری مدیریت صنعتی، گروه مدیریت صنعتی و مالی، دانشکده مدیریت و حسابداری، پردیس فارابی، دانشگاه تهران، قم، ایران | |||||||
4دانشیار گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران | |||||||
چکیده | |||||||
هدف:یکی از دغدغههای متولیان بازار پیشبینی تأثیرات استراتژیهای جدید باتوجه به ناهمگن بودن، عقلانیت محدود و عوامل رفتاری در تصمیمگیری سهامداران است. بازار سهام ایران همواره با نواسانات شدیدی روبرو بوده، آگاهی از تأثیرات استراتژیها قبل از اجرا به متولیان در جهت کاراتر نمودن بازار کمک مینماید. هدف اصلی این تحقیق ایجاد یک بازار مصنوعی مطابق با بازار سهام ایران بوده به نحوی که بتوان سناریوهای مختلف را شبیهسازی نمود. روش:یکی از حوزههای نوظهور در تحقیق در عملیات «تحقیق در عملیات رفتاری» است که با ابزار مدلسازی مبتنی برعامل، ما را در حل این مسئله یاری میرساند. در این پژوهش با تمرکز بر قابلیتهای مدلسازی مبتنی بر عامل، سهامداران، اوراق قابل معامله شامل انواع سهام و اوراق بدون ریسک و قوانین معاملاتی مدلسازی میشوند. یافتهها:عاملها در این بازار مصنوعی در هر دوره معاملاتی مطابق با استراتژی معاملاتی و یادگیریهای صورت پذیرفته اقدام به پیشنهاد خرید، فروش و در نهایت بازارساز مطابق با مکانیزم حراج، شروع به تطبیق سفارشات و انجام عملیات تسویه و پایاپای مینمایند. جهت بررسی اعتبار مدل، خروجی آماری این بازار را با مشخصههای آماری بازارهای مالی تطبیق داده و پس از تأیید اعتبار مدل، سناریو حذف دامنه نوسان قیمت و حذف سهامداران آگاه و تأثیرات آن بر روی قیمت سهام بررسی شدند. نتیجه گیری: مطابق با سناریوهایهای شبیهسازی شده بازار سهام ایران با توجه به نابالغ بودن با حذف مکانیزمهای کنترلی مثل دامنه نوسان قیمت در کوتاه مدت به شدت پر نوسان بوده اما در بلند مدت بازار به سمت کارایی هر بیشتر متمایل میشود. | |||||||
کلیدواژهها | |||||||
بازار سهام؛ بازار مصنوعی؛ تحقیق در عملیات رفتاری؛ شبیهسازی؛ مدلسازی مبتنی بر عامل | |||||||
مراجع | |||||||
References
Arthur W. B. (2004). Inductive Reasoning and Bounded Rationality., The American Economic Review, 84 (2), 406-411. Bak, P., Paczuski, M., & Shubik, M. (1997). Price variations in a stock market with many agents. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 246 (3-4), 430-453. Bianchi, C., Cirillo, P., Gallegati, M., & Vagliasindi, P. A. (2007). Validating and calibrating agent-based models: a case study. Computational Economics, 30 (3), 245-264. Caldarelli, G., Marsili, M. & Zhang, Y. C. (1997).A prototype model of stock exchange. EPL (Europhysics Letters), 40 (5), 479-484. Chen S., Chen H. & Yeh C. (2001). Evolving Traders and the Business School With Genetic Programming: A New Architecture of the Agent-Based Artificial Stock Market, Journal of Economic Dynamics and Control, 25, 363-393. De la Maza M. & Yuret D (1995) .A Model of Stock Participants In Birthahn J. and Nissen V., eds., Evolutionary Algorithms in Management Applications, Springer Verlag, Heidelberg, 290-304. DeLong J.B., Schleifer, A., Summers, L. H. & Waldmann, R. (1991). The Survival of Noise Traders in Financial Markets, Journal of Business, 64, 1-19. Fagiolo, G., Windrum, P., & Moneta, A. (2006). Empirical validation of agent-based models: A critical survey (No. 2006/14). LEM Working Paper Series. Farmer, J. D., & Joshi, S. (2002). The price dynamics of common trading strategies. Journal of Economic Behavior & Organization, 49 (2), 149-171. Franses, P. H., & Van Dijk, D. (2000). Non-linear time series models in empirical finance. Cambridge University Press. Gilbert N., and Troitzsch K. (2008). Simulation For The Social Scientist, New York: Open University Press. Krichene, H., & El-Aroui, M. A. (2017). Artificial stock markets with different maturity levels: simulation of information asymmetry and herd behavior using agent-based and network models. Journal of Economic Interaction and Coordination, 1-25 Hommes, C. H. (2006). Heterogeneous agent models in economics and finance. Handbook of computational economics, 2, 1109-1186. Joshi, S., & Bedau, M. A. (1998).An explanation of generic behavior in an evolving financial market.Complex Systems, 98, 326-332. Keles, D., Bublitz, A., Zimmermann, F., Genoese, M., & Fichtner, W. (2016). Analysis of design options for the electricity market: The German case. Applied energy, 183, 884-901. LeBaron, B. (2006). Agent-based computational finance. Handbook of computational economics, 2, 1187-1233. Lux, T. (1998). The Socio-economic Dynamics of Speculative Markets: Interacting Agents, chaos, and the Fat Tails of Return Distributions, Journal ofEconomic Behavior and organization, 33, 143-165. Lux, T., & Marchesi, M. (2000). Volatility clustering in financial markets: a microsimulation of interacting agents. International journal of theoretical and applied finance, 3 (04), 675-702. Macal, C. M., & North, M. J. (2005).Tutorial on agent-based modeling and simulation.In Simulation conference, 2005 proceedings of the winter (pp. 14-pp).IEEE. Ponta, L., Pastore, S., & Cincotti, S. (2018). Static and dynamic factors in an information-based multi-asset artificial stock market. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 492, 814-823. Rastegar, M., Saedi Far, K. (2017). Optimal Execution Strategy: An Agent-based Approach. FinancialResearchJournal, 9 (2), 262-239.(in persian) Roberto, M., Cincotti, S., Focardi, S. M., & Marchesi, M. (2001).Traders' long-run wealth in an artificial financial market. Computational Economics, 22 (2-3), 255-272. Roozmand O., and Webster D. (2014) “Consumer Choice and aggregate demand: AnABM approach to understanding the impacts of satisficing behavior ”, International Journal of Agent Technologies and Systems (IJATS), 6 (4), 1-18. Sa'idi, A. & Farhanian, S. M. J. (2015). Basics of Behavioral Economics and Finance. Tehran: Exchange. (in Persian) Shatner, M., Muchnik, L., Leshno, M., & Solomon, S. (2000). A continuous time asynchronous model of the stock market; beyond the lls model. arXiv preprint cond-mat/0005430. Youssefmir, M., Huberman, B. A., & Hogg, T. (1998). Bubbles and market crashes. Computational Economics, 12 (2), 97-114.
References
Arthur W. B. (2004). Inductive Reasoning and Bounded Rationality., The American Economic Review, 84 (2), 406-411. Bak, P., Paczuski, M., & Shubik, M. (1997).Price variations in a stock market with many agents. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 246 (3-4), 430-453. Bianchi, C., Cirillo, P., Gallegati, M., & Vagliasindi, P. A. (2007). Validating and calibrating agent-based models: a case study. Computational Economics, 30 (3), 245-264. Caldarelli, G., Marsili, M. & Zhang, Y. C. (1997).A prototype model of stock exchange.EPL (Europhysics Letters), 40 (5), 479-484. Chen S., Chen H. & Yeh C. (2001). Evolving Traders and the Business School With Genetic Programming: A New Architecture of the Agent-Based Artificial Stock Market, Journal of Economic Dynamics and Control, 25,363-393. De la Maza M. & Yuret D (1995) .A Model of Stock Participants In Birthahn J. and Nissen V., eds., Evolutionary Algorithms in Management Applications, Springer Verlag, Heidelberg, 290-304. DeLong J.B., Schleifer, A., Summers, L. H. & Waldmann, R. (1991). The Survival of Noise Traders in Financial Markets, Journal of Business, 64, 1-19. Fagiolo, G., Windrum, P., & Moneta, A. (2006).Empirical validation of agent-based models: A critical survey (No. 2006/14). LEM Working Paper Series. Farmer, J. D., & Joshi, S. (2002). The price dynamics of common trading strategies.Journal of Economic Behavior & Organization, 49 (2), 149-171. Franses, P. H., & Van Dijk, D. (2000).Non-linear time series models in empirical finance. Cambridge University Press. Gilbert N., and Troitzsch K. (2008). Simulation For The Social Scientist, New York: Open University Press. Krichene, H., & El-Aroui, M. A. (2017). Artificial stock markets with different maturity levels: simulation of information asymmetry and herd behavior using agent-based and network models. Journal of Economic Interaction and Coordination, 1-25 Hommes, C. H. (2006). Heterogeneous agent models in economics and finance. Handbook of computational economics, 2, 1109-1186. Joshi, S., & Bedau, M. A. (1998).An explanation of generic behavior in an evolving financial market.Complex Systems, 98, 326-332. Keles, D., Bublitz, A., Zimmermann, F., Genoese, M., & Fichtner, W. (2016). Analysis of design options for the electricity market: The German case. Applied energy, 183, 884-901. LeBaron, B. (2006). Agent-based computational finance. Handbook of computational economics, 2, 1187-1233. Lux, T. (1998). The Socio-economic Dynamics of Speculative Markets: Interacting Agents, chaos, and the Fat Tails of Return Distributions, Journal ofEconomic Behavior and organization, 33, 143-165. Lux, T., & Marchesi, M. (2000). Volatility clustering in financial markets: a microsimulation of interacting agents. International journal of theoretical and applied finance, 3 (04), 675-702. Macal, C. M., & North, M. J. (2005).Tutorial on agent-based modeling and simulation.In Simulation conference, 2005 proceedings of the winter (pp. 14-pp).IEEE. Ponta, L., Pastore, S., & Cincotti, S. (2018). Static and dynamic factors in an information-based multi-asset artificial stock market.Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 492, 814-823. Rastegar, M., Saedi Far, K. (2017). Optimal Execution Strategy: An Agent-based Approach. FinancialResearchJournal, 9 (2), 262-239.(in persian) Roberto, M., Cincotti, S., Focardi, S. M., & Marchesi, M. (2001).Traders' long-run wealth in an artificial financial market.Computational Economics, 22 (2-3), 255-272. Roozmand O., and Webster D. (2014) “Consumer Choice and aggregate demand: AnABM approach to understanding the impacts of satisficing behavior ”, International Journal of Agent Technologies and Systems (IJATS), 6 (4), 1-18. Sa'idi, A. & Farhanian, S. M. J. (2015). Basics of Behavioral Economics and Finance. Tehran: Exchange. (in Persian) Shatner, M., Muchnik, L., Leshno, M., & Solomon, S. (2000). A continuous time asynchronous model of the stock market; beyond the lls model.arXiv preprint cond-mat/0005430. Youssefmir, M., Huberman, B. A., & Hogg, T. (1998). Bubbles and market crashes. Computational Economics, 12 (2), 97-114.
| |||||||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,801 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 2,055 |