基于Agent的股票价格行为仿真

对于股票市场价格行为的解释一直是现代金融理论的核心问题之一。上世纪80年代以来，基于Agcnt的计算金融学提出：社会经济系统的各种复杂性来源于经济系统中个体(Agent)的适应性行为。该文的基本思路即是借助行为金融学和人工智能研究的成果，采用Agent系统理论和计算机仿真相结合，构建符合现实的仿真股市，并通过适应性个体之间的行为和个体与外界经济环境的交互，对股票市场的价格行为提供一种新颖的理解思路。     

期望价值理论在股票交易模型中的应用

对计算金融学来讲,行为金融学是基础。本文在前人研究的基础之上,首先根据投资者对股票价格行为的不同作用,将其分为机构投资者与散户投资者两类;后分别对两类投资者进行建模,其中特引入行为金融学的期望价值理论思想,对散户投资者进行建模;最后分析相关实验结果,并再现了涨跌停板制度,以及银行利率调整对股市价格影响的复杂动态。     

高等农业院校金融学专业教学改革构想

随着经济的发展和中国加入WTO后金融市场的逐步对外开放 ,社会对金融人才的要求不断提高 ,而高等农业院校金融学专业的教学改革却明显滞后。深入地分析研究了高等农业院校金融学专业发展中存在的问题和面临的挑战 ,在此基础上提出了高等农业院校金融学专业进行教学改革的构想 ,以便促进其进一步的发展     

金融数学、金融工程和金融电子化

本文简要介绍了金融数学和金融工程的概况,指出了学习这两门学科的 参考方向,探讨了金融数学、金融工程和金融电子化三者之间的关系。     

计算金融学与政策模拟的前沿研究动态

面向对象的计算金融学建模方法是一个非常有前景的金融市场分析方法,也是该研究领域的国际前沿与热点问题。基于计算金融学的政策模拟与政策设计研究则是该领域在最近几年的新进展,旨在通过金融市场的仿真实验平台,模拟市场交易者和监管部门的行为,考察各种监管措施和政策可能产生的市场反应。从研究方法、理论进展、研究逻辑、面临的机遇与挑战等几个方面对这一领域的最新研究成果进行了系统地分析与评述。     

金融学文本大数据挖掘方法分析

通过回顾历史文献可知,传统研究主要研究文本分析常用方法,对于文本大数据挖掘实施过程关注较少。本文阐述了文本大数据挖掘的主要方法,阐述在此过程中获取、预处理、表示文档和抽取文档特征的方法,总结文本大数据挖掘信息来源,结合文本信息来源分析金融学领域文本大数据挖掘应用发展趋势,从而为金融学领域文本大数据应用提供参考。     

基于行为金融学视角的股票市场价格仿真研究

对股票价格走势及其主要影响因素(投资者心理行为)的研究,不仅有助于投资者理解股票市场的运行特点而且还可以给监管当局提供相关的政策建议.文中利用Multi-agents建模技术,对投资者心理行为进行了合理简化,综合考虑了交易制度、宏观经济因素、历史交易信息等因素的影响,构造出了具有自适应能力的投资者(Agent),动态模拟了真实股票市场的运行情况.文章的主要结论为:相对较多的资金投入致使股票价格在较高水平频繁波动;相对过多的投资者也导致股票价格的频繁波动;消极的投资态度引致较低的股票价格水平.文中的仿真方法可以应用到复杂金融衍生品价格形成机制的研究中.     

异质投资者、噪声与金融市场波动的仿真研究

提出了包涵噪声因素的非线性结构化人工金融市场模型,运用计算机仿真技术研究投资者的异质性、噪声和金融市场波动性的互动关系。结果证实投资者预期的异质性与相互影响可以导致市场的不稳定性与复杂动力学行为,模型能够产生真实金融市场的诸多特征性事实,而且人工金融市场的这些特征都是内生现象,是市场交易过程与投资者相互影响的结果。     

LG Display：快乐就在这里——LG Display“快乐职场”掠影

沃顿商学院金融学教授亚历克斯·艾德曼斯（Alex Edmans）曾在一篇研究报告中指出，拥有最快乐受工的美国公司在财务指标上要显著优于员工快乐指数比它们低的公司。     

金融业解决方案一览

金融行业中的企业百家争鸣，竞争异常激烈，不过金融业的解决方案不外乎如下几个方面……