细微来源的统计学事实：基于 2D Ising 框架的聚类、持久性与稳定性
统计金融
2025-12-23 v1 适应与自组织系统
物理与社会
摘要
使用受统计物理启发的模型分析金融市场以理解集体现象和极端现象是一条富有成果的途径[3, 14, 15]。本文提出了一种基于 2D Ising 网络模型的研究，其中每个自旋代表仅与其直接邻居互动的智能体，另外加入均场项[1, 2]。通过这一简单表述，我们分析了自旋簇的形成、其时间持久性以及系统形态随温度变化的演化[5, 19]。此外，我们引入了研究量 ，该量衡量连续配置之间的绝对重叠度，从而衡量系统状态之间瞬时关联程度。结果表明，簇的形态和持久性以及绝对和的动力学都可以解释金融市场中观察到的普遍统计特性[2, 12, 18]，即：收益率峰值尖锐、分布呈重尾、零自相关。簇的临界结构及其随时间重组因此提供了金融市场中不可避免性和聚类波动性的微观机制[2, 15]。
引用
@article{arxiv.2512.17925,
title = {Stylized Facts and Their Microscopic Origins: Clustering, Persistence, and Stability in a 2D Ising Framework},
author = {Hernán Ezequiel Benítez and Claudio Oscar Dorso},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.17925},
year = {2025}
}