商业银行信贷市场的非对称信息博弈及基于Agent的SWARM仿真 ——从数学模型到计算机模型

商业银行信贷市场的非对称信息博弈及基于Agent的SWARM仿真 ——从数学模型到计算机模型

论文摘要

文章首先对数学模型和计算机模型进行了阐述,对两种不同的建模方法分别作了详细的描述。构建了一个基于数学方程模型的实例,并求出其迭加解,较好地体现了数学模型的特征及应用。较全面地介绍了复杂适应系统中的典型计算机模型的生成过程,总结了计算机模型不同于数学模型的特性。然后把博弈论严密的逻辑结构和分析方法当作解决经济中的非对称信息问题的一个有效分析工具,运用非对称信息博弈方法,系统分析我国商业银行信贷市场的决定、制约因素,结合具体问题分别建立了我国商业银行信贷市场的事前逆向选择、事后道德风险的数学模型,并在这一模型基础上提出可行的商业银行信贷市场完善、改进的建议。文章用博弈数学模型对商业银行信贷市场非对称信息问题进行了建模。但传统的博弈模型是围绕具有完美理性的主体一那些能完美地预测自身行为后果(包括其他主体的反应)的主体建立的。这就是说参与博弈的主体的效用函数是主体在均衡路径上或非均衡路径上的行为的确定函数。而对于意外的不寻常的动态因素通常被视为主体“犯错误”或小概率的效用,不确定的偶然事件所造成。然而,面对真实的银行信贷市场,导致均衡变化的因素是多方面的,复杂的。博弈论虽然擅长处理经济系统中的非对称信息及机制设计,但博弈论面临一个严重的问题,就是它对参与主体在理性和行为能力基本假设方面上的理性基础采用的是一种“完全理性”的假设。目前包括合作博弈和非合作博弈理论都假设博弈参与者对参与的博弈有一个一致模型,认为他们总是做出最优化的选择并相信其他博弈参与者也会做出优化选择,认为参与者都具备关于博弈的公共知识。从有一个确定效用函数,完全理性假设出发,博弈论的一致模型属于数学模型的范畴,它实质上仍是化为数学方程求解。而事实上商业银行信贷市场中的各个博弈参与主体是“有限理性”的。有限理性意味着博弈方之间的策略均衡往往是学习调整的结果,而不是选择性的结果。而且,即使达到了均衡也可能再次偏离。因此建立在完全理性基础上的博弈分析方法和均衡概念,对于分析有限理性博弈的问题在某些方面并不太适用。针对有限理性的博弈主体,我们引入了复杂适应系统的概念来描述。这首先要对经济系统进行重新认识。现在的银行金融体系不是封闭的、机械的和线性的简单系统,而是开放的复杂的、具有适应性的、非线性的复杂系统。如此庞大而复杂的系统,光靠数学模型方法来解析其中的复杂关系是不够的。文章通过构建微观经济主体,运用SWARM软件平台,模拟银行信贷市场的生成,让博弈主体在此环境中,进行仿生命的运动,在仿真系统中对银行机构的涌现进行仿真模拟。通过改进模型,为微观经济主体逐步添加新的属性,提高其智能性,以图从更全面的方位去思考智能主体与客观世界的同一性。仿真结果表明,主体智能性的提高,是导致银行机构涌现复杂性的根源,同时微观经济主体的有限理性和非对称信息的不断调整、改进,使得系统静态均衡更趋成熟、稳定。这一现象让我们对现实的银行信贷市场有更深刻认识。这类问题没有一个确定的效用函数,系统中的主体是有限理性的适应性主体。求解这类问题要绕开建立“数学方程”的数学模型,而代之以用计算机程序定义的“计算机模型”。本论文结合当前国际经济理论前沿,从实际情况出发建立了商业银行信贷市场的非对称信息博弈数学模型,系统分析了解决该问题的机制设计。并针对博弈论在模型设定和分析中的困难,建立了一个基于Agent的直接计算机模型,在特定的软件平台构筑博弈环境,排除人为因素的干扰,使博弈结果可靠,有效率,更具直接性,现实性。全文以数学模型到计算机模型为主线,突出了它们各自的特征,共分八章。第一章是绪论,提出论文的研究意义,简要概括国内外相关研究的状况,对论文整体思路、内容及创新进行论述。第二章,简要论述数学模型,并以作者所撰写的一篇论文为实例,详细论述了一类“非常规”系统的数学模型与仿真方法,借以突出“数学模型”的主要特征。至于博弈数学模型,放在第四章进行详细论述。第三章,对计算机模型的重要性进行阐述,分析复杂适应系统及涌现论中的主要计算机模型及建模方法,总结计算机模型的特性。第四章,分析我国商业银行信贷市场的存在风险,运用非对称信息博弈对国内学者很少涉及的事前逆向选择、事后道德风险进行分析建模,设计最优的合约。对改进现实情况提出建议。第五章,介绍复杂适应系统的形成和特性。本章内容包括了作者撰写的另一篇论文《基于复杂适应系统的经济建模仿真方法》,对复杂银行信贷系统进行理论阐述,比较计算机模型与博弈论数学模型的异同,提出基于Agent的计算机建模思想。第六章,介绍SWARM软件平台及其运行原理。第七章,在SWARM平台上构建基于Agent的银行信贷市场生成模型,对系统中的微观经济主体的行为规则、含义、结构特征进行定义和形式化,进行模拟仿真,并对仿真结果进行分析。第八章,是对整个论文的回顾和展望。

论文目录

  • 目录
  • 中文摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 选题的意义与价值
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 研究的基本思路
  • 1.4 论文的创新
  • 第二章 数学模型
  • 2.1 引言
  • 2.2 数学模型
  • 2.3 一类"非常规"系统的数学模型和仿真方法
  • 2.3.1 非线性平面梁柱系统的有限元模型——"常规"问题
  • 2.3.2 "非常规"问题及其共同特性
  • 2.3.3 通用"非常规"问题的数学模型及其迭加解法
  • 2.3.4 五类具体迭加解法及主要信息的输入
  • 2.3.5 三类具体数学模型
  • 2.3.6 仿真方案——以AK型微动开关为例
  • 2.3.7 实验验证及讨论
  • 2.3.8 小结
  • 第三章 计算机模型
  • 3.1 引言
  • 3.2 计算机建模的逻辑
  • 3.3 《隐秩序》所论述的计算机模型
  • 3.3.1 遗传算法
  • 3.3.1.1 遗传算法的基本过程
  • 3.3.2 回声模型
  • 3.3.2.1 回声模型的计算机模拟
  • 3.4 《涌现》中的计算机模型
  • 3.4.1 受限生成模型
  • 3.4.2 机制的定义
  • 3.4.3 塞缪尔的跳棋模型
  • 3.4.4 中枢神经系统模型
  • 3.4.5 可变易的生成过程
  • 3.5 计算机模型的主要特征
  • 3.6 小结
  • 第四章 商业银行信贷市场的非对称信息博弈模型
  • 4.1 引言:商业银行的严格定义
  • 4.2 商业银行金融中介
  • 4.2.1 商业银行金融中介存在的原因
  • 4.2.2.流动性保障中商业银行的信息不对称相关性模型
  • 4.2.2.1 相关模型
  • 4.2.2.3 最优配置
  • 4.2.2.4 金融中介结论
  • 4.3 非对称信息博弈
  • 4.4 商业银行信贷市场中的非对称信息现象
  • 4.5 商业银行信贷市场的非对称信息博弈模型
  • 4.5.1 商业银行信贷市场的逆向选择模型
  • 4.5.2 商业银行信贷市场的道德风险模型
  • 4.6 政策建议
  • 4.7 小结
  • 第五章 复杂银行信贷系统
  • 5.1.复杂性研究
  • 5.1.1 系统科学发展的新阶段—复杂性研究
  • 5.1.2 复杂系统与复杂性
  • 5.2 复杂适应系统
  • 5.2.1 复杂适应系统的核心思想—适应性造就复杂性
  • 5.2.2 复杂适应系统基本特性和机制
  • 5.2.3 复杂适应系统理论的主要特点
  • 5.2.4 主体的适应和学习
  • 5.3 复杂经济系统
  • 5.4.复杂银行信贷系统
  • 5.4.1 复杂金融系统
  • 5.4.2 复杂银行信贷系统
  • 5.4.2.1 复杂银行信贷系统的整体性原理
  • 5.4.2.3 复杂银行信贷系统的内随机原理
  • 5.4.2.4 复杂银行信贷系统的动态非均衡原理
  • 5.4.2.5 复杂银行信贷系统的自组织原理
  • 5.5 基于Agent的建模方法
  • 5.5.1 建模思想与方法
  • 5.5.2 基于Agent的计算机模型与数学模型的比较
  • 5.6 小结
  • 第六章 复杂适应系统的软件平台——SWARM
  • 6.1 人工生命和模拟仿真
  • 6.1.1 人工生命和人工智能
  • 6.1.2 模拟仿真
  • 6.2 SWARM系统
  • 6.2.1 SWARM的缘起与发展
  • 6.2.2 SWARM的研究核心
  • 6.2.3 SWARM的结构
  • 6.2.4 SWARM平台的类库
  • 6.3 SWARM建模思想
  • 6.4 小结
  • 第七章 基于Agent的银行信贷系统的模拟仿真
  • 7.1 复杂银行信贷系统模型描述
  • 7.2 复杂银行信贷系统微观经济主体的含义与特征
  • 7.2.1 微观经济主体的含义
  • 7.2.2 微观经济主体的特性
  • 7.2.3 微观经济主体的逻辑结构与运作
  • 7.2.4 微观经济主体基本逻辑结构的运作过程
  • 7.2.4.1 微观经济主体的运作过程描述
  • 7.2.4.2 微观经济主体基本物理结构与运作
  • 7.3 微观经济主体规则的形成
  • 7.3.1 微观经济主体新规则的产生方法
  • 7.4 复杂银行信贷系统的内涵
  • 7.4.1 复杂银行信贷系统的含义及形式化描述
  • 7.4.2 复杂银行信贷系统的内部关系与分类
  • 7.5 复杂银行信贷系统的仿真模拟
  • 7.5.1 模型参数与消息路径
  • 7.5.2 模型实现
  • 7.5.3 初始模型仿真结构及分析
  • 7.6 小结
  • 第八章 总结与展望
  • 8.1 全文总结
  • 8.2 有待进一步研究的问题
  • 参考文献
  • 附录
  • 致谢
  • 相关论文文献

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