金融复制子动力学：规避系统性风险策略的涌现
综合金融
2021-04-06 v3
摘要
我们考虑一个含有大量主体的随机金融网络。主体之间通过相互借用的信用工具或直接借贷建立连接，这些创造了负债。各主体在合约期末的债务结算可表达为随机不动点方程的解。我们的第一步是利用近期关于随机不动点方程的结果推导这些解(渐近地)。我们考虑一个大量种群，其中主体采用两种可用策略之一——风险或无风险投资策略——以最大化其期望收益(或盈余)。我们旨在研究当不同类型复制子动力学捕捉主体间交互时涌现的策略。我们在理论上将该复杂系统分析化简为适当常微分方程(ODE)的分析。我们证明了均衡策略几乎必然收敛到该ODE的吸引子。我们还推导了混合进化稳定策略(ESS)涌现的条件；在这些情景中，复制子动力学收敛到两群体期望收益相等的均衡。此外，平均动力学(基于大观察样本的选择)总是规避系统性风险事件(大比例违约事件)。我们通过蒙特卡洛模拟验证了ODE方法所建议的均衡确实代表动力学的极限。
引用
@article{arxiv.2003.00886,
title = {Financial replicator dynamics: emergence of systemic-risk-averting strategies},
author = {Indrajit Saha and Veeraruna Kavitha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.00886},
year = {2021}
}
备注
It will appear at the 10th International Conference on NETwork Games, COntrol and OPtimization (NETGCOOP). 19 pages, two figures. In the current version of the paper, many typos are corrected