经济物理学的现实检验：基于似然的物理启发市场模型对经验数据的拟合
计算工程、金融与科学
2018-03-13 v1 综合金融
摘要
波动率的统计描述与建模在计量经济学、风险管理和金融中占据重要地位。GARCH 与随机波动率模型已被广泛研究并常规性地拟合于市场数据，尽管其仅提供现象学描述。相比之下，经济物理学领域始于这样一种前提：现代经济由大量具有异质预期与激励的个体行动者构成，进而将观测到的市场统计解释为众多遵循异质却简单、颇具机械性规则的行动者集体动态所涌现的结果。虽然此类模型定性地生成了与若干典型事实相匹配的波动率动态，从而阐释了图表交易、羊群行为等不同机制的可能作用，但严格且定量的统计拟合仍大体缺失。本文中，我们展示如何运用 Stan（一种用于贝叶斯建模的现代概率编程语言）来拟合若干经济物理学模型。与当前流行的矩匹配方法不同，我们的拟合纯粹基于似然，具有诸多优势，包括系统性模型比较以及以观测价格历史为条件生成有原则的模型预测。我们特别研究了 Vikram & Sinha 以及 Franke & Westerhoff 的模型，并给出了与标准计量经济模型的定量比较。
引用
@article{arxiv.1803.03861,
title = {Reality-check for Econophysics: Likelihood-based fitting of physics-inspired market models to empirical data},
author = {Nils Bertschinger and Iurii Mozzhorin and Sitabhra Sinha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.03861},
year = {2018}
}