[論文レビュー] On the nature of the stock market: Simulations and experiments

Hendrik J. Blok|ArXiv.org|Oct 16, 2000

Complex Systems and Time Series Analysis参考文献 104被引用数 35

ひとこと要約

本稿では、ガウス分布に従う公開ニュースイベントに基づいて取引を行う分散型マルチエージェントモデルを提案しており、これにより、肥尾分布を示すリターン、リターンにおける短期記憶、および長期にわたるボラティリティ相関といった現実的な市場現象が内生的に出現する。主な発見は、これらの複雑なダイナミクスが、システムが臨界点付近に調整された場合にのみ発生することであり、個々のエージェントが単純であるにもかかわらず、実際の市場が臨界性の周辺で動作している可能性を示唆している。

ABSTRACT

In this dissertation two simple models of stock exchange are developed and simulated numerically. The first is characterized by centralized trading with a market maker. Unfortunately, this model is unable to generate realistic market dynamics. The second model discards the requirement of centralized trading. Under variation of the control parameter the model exhibits two phase transitions: both a first- and a second-order (critical). The decentralized model is able to capture many of the interesting properties observed in empirical markets. Significantly, these properties only emerge when the parameters are tuned such that the model spans the critical point. This suggests that real markets may operate at or near a critical point, but is unable to explain why this should be. One of the main points of the thesis is that these empirical phenomena are not present in the stochastic driving force, but emerge endogenously from interactions between agents.

研究の動機と目的

• 単純なエージェント間の相互作用から、複雑な市場ダイナミクスが生じるかどうかを調査すること。
• 脂肪尾分布やボラティリティクラスタリングといった現実的な金融市場特性が、エージェントベースモデル内で内生的に生成可能かどうかを検証すること。
• 観察された市場現象が、確率的入力要因のみではなく、相互作用構造そのものに起因するかどうかを検討すること。
• 制御パラメータを調整して相転移を観察することで、臨界性が市場ダイナミクスに果たす役割を調査すること。
• 中央市場参加者や複数銘柄の導入といった構造的変更に対して、これらの現象の頑健性を評価すること。

提案手法

• エージェントがガウス分布に従う公開ニュースイベントに基づいて取引する分散型株式取引所モデル（DSEM）を構築する。
• 市場全体のニュース強度を制御するパラメータを導入し、臨界性への調整を可能にする。
• 数値シミュレーションを用いて、時間経過に伴うリターンの統計的性質およびボラティリティを分析する。
• リターン分布分析、リターンの自己相関、ボラティリティクラスタリング検出といった標準的なエコノメトリクス手法を適用する。
• 市場参加者を備えた集中型モデル（CSEM）と比較し、構造的要因が内生的ダイナミクスに与える影響を評価する。
• Sornetteらが提唱したように、崩壊のログ周期的予兆を、DSEMフレームワークを用いて検出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 単純な分散型エージェントベースモデルが、脂肪尾分布を示すリターン分布といった金融市場の主要な実証的特徴を再現できるか？
• RQ2 長期にわたるボラティリティ相関やリターン系列における短期記憶は、外部ノイズではなくエージェント相互作用から内生的に生じるのか？
• RQ3 現実的な市場ダイナミクスの出現が、システムが臨界点付近に調整されていることに依存するのか？
• RQ4 本モデルは、崩壊のログ周期的予兆を再現できるか。これにより市場崩壊の予測可能性が示唆されるか？
• RQ5 中央市場参加者の導入や複数銘柄の導入といった構造的変更が、内生的市場現象の頑健性に与える影響は何か？

主な発見

• 分散型モデル（DSEM）は、脂肪尾分布を示すリターン分布、リターン系列における短期記憶、長期にわたるボラティリティ相関を成功裏に再現した。
• これらの実証的市場特徴は、システムが臨界点付近に調整された場合にのみ出現し、現実的なダイナミクスには臨界性が不可欠であることが示された。
• DSEMにおける臨界相転移は第一および第二の相転移を併せ持つため、複雑な臨界行動を示している。
• 確率的ニュース入力のみでは脂肪尾やボラティリティクラスタリングは生じず、これらはエージェント間の相互作用から内生的に生じる。
• 崩壊のログ周期的予兆に関する弱い証拠は得られたが、信号が不明瞭なため、信頼性のある予測は不可能であった。
• 本モデルは、複雑な市場ダイナミクスが複雑な個々のエージェントを必要とせず、単純な相互作用からも生じることを示した。