[論文レビュー] Econophysics: A Brief Review of Historical Development, Present Status and Future Trends

B. G. Sharma, Sadhana Agrawal+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 4, 2011

Complex Systems and Time Series Analysis参考文献 1被引用数 6

ひとこと要約

この論文は、経済物理学—統計物理学および非線形力学を経済システムに応用する多分野融合分野—の歴史的発展、現状、および将来の可能性をレビューする。物理学が複雑なエージェントベース経済ダイナミクスを理解するための新しい概念的ツールを提供するが、著者は著者自身の研究に大きく依存しており、著者を明示しないテキストの多くが引用されていないため、独自性に懸念が生じる。

ABSTRACT

The conventional economic approaches explore very little about the dynamics of the economic systems. Since such systems consist of a large number of agents interacting nonlinearly they exhibit the properties of a complex system. Therefore the tools of statistical physics and nonlinear dynamics has been proved to be very useful the underlying dynamics of the system. In this paper we introduce the concept of the multidisciplinary field of econophysics, a neologism that denotes the activities of Physicists who are working on economic problems to test a variety of new conceptual approaches deriving from the physical science and review the recent developments in the discipline and possible future trends.

研究の動機と目的

• 物理学と経済学を統合する多分野融合分野としての経済物理学を紹介すること。
• 統計物理学および非線形力学のツールが、複雑な経済システムをどのようにモデル化できるかを検討すること。
• 経済物理学における最近の発展をレビューし、新たな研究分野を特定すること。
• 物理学に基づくアプローチが経済理論およびモデル化をどのように進展させるかを評価すること。
• 物理科学の原則を社会的システムに応用する広範な科学的トレンドの中で、この分野を文脈づけること。

提案手法

• 特に経済的問題に取り組む物理学者による、経済物理学の基礎的文献および主要な貢献を調査すること。
• 統計力学および確率過程の応用を、金融および経済データに適用すること。
• 無秩序な物質（例：無秩序な結晶）のような物理系と、多数の相互作用するエージェントを持つ市場のような経済系との類似性を分析すること。
• パワーロウ、肥大尾分布、スケーリング挙動といった概念を用いて、市場の変動をモデル化すること。
• ボラティリティクラスタリングやリターン分布といった、金融時系列における経験的規則性をレビューすること。
• マントェンガとスタンレー、ファーマーら、および他の研究者からの知見を統合し、現在の理解を構築すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 統計物理学の原則を、経済システムのダイナミクスをモデル化するためにどのように応用できるか。
• RQ2 金融市場に見られる、物理的メカニズムに類似した要因を示唆する、主な経験的規則性は何か。
• RQ3 経済システムにおけるエージェント間の非線形的相互作用が、どのように複雑な行動を引き起こすか。
• RQ4 物理学的概念の統合が、市場効率性およびリスクの理解をどのように進展させたか。
• RQ5 経済物理学分野で新たに浮上している将来の研究分野は何か。

主な発見

• 経済物理学は、多数の相互作用するエージェントを有する複雑で非平衡状態のシステムとして経済システムをモデル化するフレームワークを提供する。
• 金融リターンに関する経験的データは、しばしば肥大尾分布およびパワーロウスケーリングを示し、統計物理学からのモデルと整合的である。
• この分野は、確率過程やスケーリングの概念を効果的に応用し、市場のボラティリティおよび極端な出来事の説明に成功している。
• 概念的貢献は大きいが、著者は著者自身の研究に大きく依存しており、適切な出典を明示しないテキストの多くが引用されていないため、独自性に懸念が生じる。
• 物理学的アプローチの経済学への統合は、システミックリスクおよび市場の不安定性を分析するための新しいツールを提供する。
• 今後の経済物理学の動向として、データサイエンスおよび計算モデリングとより深く統合され、複雑な経済行動をシミュレートする方向が予想される。