Везде
АГЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННАЯ МОДЕЛЬ ЗАМКНУТОГО ОДНОТОВАРНОГО РЫНКА
Оглавление
Аннотация Оценить Содержание публикации
Библиография Комментарии
Поделиться
QR
Метрика
АГЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННАЯ МОДЕЛЬ ЗАМКНУТОГО ОДНОТОВАРНОГО РЫНКА
Аннотация
Код статьи
S042473880000616-6-1
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Вороновицкий Марк Моисеевич 
Выпуск
Том 50 Выпуск № 2
Страницы
73-87
Аннотация

В работе сформулирована агент-ориентированная модель замкнутого рынка, т.е. рынка, на котором в каждый момент времени имеется одно и то же количество товара и одно и то же количество денег. Участники этого рынка в каждый момент времени могут быть продавцами или покупателями товара или не участвовать в торговле. Однако в следующий момент покупатель может превратиться в продавца или перестать участвовать в торговле (аналогичная ситуация возможна как для продавца, так и для того, кто в данный момент не вовлечен в торговлю). Используя только собственную информацию о результатах торговли в предыдущий момент времени, участники торговли меняют свой статус и назначают новые цены. Математическая модель такого рынка была реализована в виде компьютерной программы, с помощью которой исследованы основные свойства рассматриваемой модели замкнутого рынка.

Ключевые слова
математическая модель, замкнутый рынок, однотоварный рынок, динамика цен, траектория
Классификатор
Дата публикации
01.04.2014
Всего подписок
1
Всего просмотров
784
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать   Скачать pdf
1

Библиография



Дополнительные источники и материалы

Бахтизин А.Р. (2008). Агент-ориентированные модели экономики. М.: Экономика.


Вороновицкий М.М. (1974). Об одной модели обмена // Автоматика и телемеханика. № 8.


Вороновицкий М.М. (1984). О сходимости спектра цен для одного класса моделей обмена. В сб.: “Моделирование взаимосвязи цен и экономического поведения”. М.: ЦЭМИ РАН.


Макаров В.Л. (2012). Искусственные общества // Экономика и математические методы. Т. 48. № 3.


Цетлин М.Л. (1969). Исследования по теории автоматов и моделированию биологических систем. М.: Издательство “Наука”.


Avery C., Zemsky P. (1998). Multidimensional Uncertainty and Herd Behavior in Financial Market // American Economic Review. Vol. 88 (4).


Banerjee A.V. (1992). A simple Model of Herd Behavior // The Quarterly Journal of Economics. Vol. CVII. August.


Bikhandany S., Hirsheifer D., Welch I. (1992). A Theory of Fads, Fashion, Custom, and Cultural Change as Information Cascades’ // Journal of Political Economy. Vol. 100. No. 5.


Cai S.-M., Zhou P.-L., Yang H.-J., Yang C.-X., Wang B.-H., Zhou T. (2006). Diffusion Entropy Analysis on the Scaling Behavior of Financial Markets. Physica // A Statistical Mechanics and Applications. Vol. 15.


Chen S.-H., Liao C.-C. (2005). Agent-Based Computational Modeling of the Stock Price –Volume Relation // Information Science. Vol. 170.


Cipriani M., Guarino A. (2001). Herd Behavior and Contagion in Financial Market. Mimeo NYU 2001.


Cipriani M., Guarino A. (2006). Estimation a Structural Model of Herd Behavior in Financial Market. IMF Working Paper.


Cui B., Wang H., Ye K., Yan J. (2012). Intelligent agent assisted adaptive order simulation system in artifi cial stock market” Expert system with application. Vol. 39.


Kim K., Yoon S.-M., Kim K.Y. (2004). Herd Behavior in the Stock and Foreign Exchange Markets. Physica // A Statistical Mechanics and Applications. Vol. 341.


Kirman A. (2011). Learning in Agent-based Models // Eastern Economic Journal. Palgrave Macmillan. Vol. 37 (1).


LeBaron B., Arthur W.B., Palmer R. (1999). Time Series Properties of an Artifi cial Stock Market Model // Journal of Economic Dynamics and Control. Vol. 23.


Topol R. (1991). Bubbles and Volatility of Stock Prices; Effect of Mimetic Contagion // The Economic Journal. Vol. 101.


Yu T., Li H. (2008). Dynamic Regime of a Multi agent Stock Market model. Munich personal RePEc Archive Nov. 2008.

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести