异质主体网络中的强随机关联
无序系统与神经网络
2014-02-25 v3 物理与社会
综合金融
摘要
在完全图以及二维和三维规则晶格上,研究了异质二元主体(个体自旋玻璃样本)示意图模型中的关联及其他集体现象。通过数值模拟研究了系统的随机动力学。该动力学极其缓慢,以至于可以有意义地谈论准平衡态。在这种准平衡态下测量关联,我们发现它们在符号和绝对值上都是随机的,但在我们所研究的所有实例中,它们平均随距离衰减得非常缓慢。这意味着系统本质上是非局域的,一端的微小变化可能对另一端产生强烈影响。关联和其他局部量对整个系统的边界条件极其敏感,尽管这种敏感性在对样本进行平均或对主体进行部分平均后会消失。强烈的随机关联倾向于将大部分主体组织成协同行动的强关联簇。如果我们将此模型视为经济主体或银行网络的遥远隐喻,那么这种倾向的系统性风险含义是显而易见的:任何对单个强关联主体的影响都会通过强随机关联以不可预测的方式传播到整个系统。
引用
@article{arxiv.1210.3324,
title = {Strong random correlations in networks of heterogeneous agents},
author = {Imre Kondor and István Csabai and Gábor Papp and Enys Mones and Gábor Czimbalmos and Máté Csaba Sándor},
journal= {arXiv preprint arXiv:1210.3324},
year = {2014}
}
备注
28 pages, 17 figures