经济模型与混沌兑换(共5页).doc
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1、精选优质文档-倾情为你奉上经济模型与混沌兑换摘要:本文提出了关于经济系统的气体模型的新型研究。那些相互作用的代理商和每次交易的货币量根据不同的随机性被分开,从混沌的随机到更混沌的一种。根据相互作用的规则,这些统计模型可以展示在一个封闭经济系统中社会以及个体的不同的渐进财富分布。关键字:复杂系统,经济物理学,气体模型,货币动力学,随即和混沌数字,建模与仿真。1引言经济物理学作为一种新型的致力于用传统的统计物理学方法来研究经济和财富市场的科学,这个原则适用于很多技术在统计物理学中发展的技术和自我组织的经济系统。它的主要目的之一是提供经济学家新的工具和新的思路来处理经济系统中的复杂问题。这个领域中有
2、重大意义的贡献与以代理商为基础的建模及仿真有关。在这些模型中,(封闭系统中的全体经济代理商被诠释为相互作用的颗粒来交易货币而非能量。)尽管随机性是这些模型的必要成分,它们可以重生钱、财富和收入的渐进分布。在这些模型中,代理商之间的转移(并非和传说的气体模型一样完全随机。)作者引入了一定程度的确定性因素,研究对全体个体财富渐近分布的影响。由于现实不是完全随机的,代理商的选择和钱的转移的规则从随机到伪随机以及混沌的环境。这推出它们以各种方式影响最终的财富分布,这个研究记录了各种模拟场景下的财富渐进分布。本文的安排如下:第2节介绍集基体的气体模型。第3节描述了四个模拟环境,余下的部分介绍各种模拟结果
3、。结论在末位进行讨论。2气像模型:玻斯曼-吉布斯财富分布这种运动的理想的关于市场贸易的气体模型的猜想是在1995年首次被讨论的。在2000年,几篇有价值的文章展示了这个理论的更多细节。财富分布的气体模型理解成一种理想气体的动态过程。颗粒每一次碰撞就交换一次能量,把这种情况联系到经济系统中时,也就是个体每一次贸易中交易的货币。当整个系统是封闭的且交易的规则是守恒的时候,这些统计系统的平衡分布就有可能是指数型的Boltzmann - Gibbs分布。P(x)=ae(一)在这里,a和b是指在这个系统中有关的能源或货币,a =x,b = x。从理论上说,推导(以及该分布的意义)是根据系统的统计行为和对
4、交换总规模的保护。它可以从最大熵条件8或纯粹几何因素9里得到(所有系统的状态有相同的可能性)。以不同的代理为基础的计算机模型展示了趋近于指数型的财富分布。这些可以见图3,10,11。在这些模拟中,每一个代理人有最初的m元钱,并互相交易(有N个代理人)。该系统是封闭的,因此,总金额M是一个常量(M=Nm)。然后,一些代理人被选择(i,j)并且m元钱被从一个人转移到另一个人。这种交流的过程是重复多次,直到统计达到平衡,最后货币渐近分布。在这些模型中,每个交易规则代理选择的选择是随机的(没有地区性偏好或智能代理)。每次兑换的m被基本上认为在两种可能情况下:作为一个固定的或随机的数量。从经济角度来看,
5、这意味着代理人们是在一个固定的交易价格或价格(或产品的产品)可以自由地、分别地变化。这些模式有一个共同点,产生最后的平稳分布恰好符合指数函数。也许你会被迷惑,从而认定尽管这些货币转移的规则是不同的,但这个最终的分配是普遍的,然而这不是在3,10中所看到的情况。3模拟情景真正的经济交易被不同相互作用部分间的一些具体利益(或利润)所推动。因此,一方面,市场并非纯粹是随机的。另一方面,日常生活向我们展示了真正经济的不可预测的组成部分。因此,我们可以保持这种短期的经济体制下演变的时间动态确定的部队,并且,从长远角度来看,在这种系统中发生的经常性危机向我们展示了他们固有的不稳定性。因此,一个经济体系的未
6、来形势的预测某种程度上类似于天气预测。我们可以得出,确定性和不可预测性,这两个混沌系统的重要组成部分,参与了经济和金融的市场发展这一结论。考虑到这些证据,对于类于气体的在其中货币转移有某些混乱成分的经济模型的研究就成了一种有趣的可能。换言之,我们可以考虑一种情况,在这种情况下,市场中的代理人的选择规则和产品的价格的规则不是那么随机的,而是更加混乱。具体来说,伪随机且混乱的数字生成机制在这篇论文中被考虑到了。在这里呈现的计算机模拟情况中,N个代理人中每个人都被给予了相同的初始资金m。总金额M=Nm在时间中是守恒的。对于每笔交易,一对代理人(i,j)被选中,并且m 元钱从一个人转移到另一个人手里。
7、换取金钱的规则将考虑一个在区间(0,1)中的变量v,不一定随机,按以下方式:规则1:代理人经历一次货币交换,在这次交换中,代理人i最终得到v(m+m),代理人j最终得到(1-v)(m+m) 10。 规则2:m= v(m+m)2被从i运到j【3】。如果i没有足够的钱,这种交换就不会发生。由于在这种类于气体的模型中有两个不同的模拟参数(选择涉及交换的人员的参数和确定经济交易的参数),根据这种对这些参数的随机或混乱的选择,可以得到四种不同的场景。这些场景可在下面的环节中考虑到并且可被描述为:场景一:随机选择代理人和随机金钱交换。 场景二:随机选择代理人和混乱金钱交换。 情景三:混乱选择代理人和随机金
8、钱交换。情景四:混乱选择代理人和混乱金钱交换。值得一说的是,单词“随机”和“伪随机”表达了在随机性的统计质量上面一个轻微的不同。这些伪随机的、混乱的数字被从2位混乱而伪随机的发生其中得到。这些都在12和13 中描述,并根据两个二维的混沌系统:Henon Map 和the Logistic Bimap。其中它们交互式的动画可以在14中看到。这些发生器的特殊性质 12,13使他们符合这项研究的目的。他们能够生产的伪随机和混乱模式下的数字,这些数字可作为模拟的参数使用。基本上,这些发生器有两部分:混沌映射的输出可作为二元混合模块的输入,随机化混乱信号并且生成最终的数字。然后,一个一边,有可能得到混乱
9、模块的出口和产生数字的混乱序列。另一方面,他们可以通过控制参与二元混合模块的延迟参数P来产生一个随机渐变数字序列。这最后一个功能是通过降低转移因子P(P1)的价值而得到的,最糟糕的是产生的数字的随机质量。具体来说,这也有一个Pmin(约80)在生成器有关随机质量的性质之上。作为一个显示随机性的渐进变化的例子,13中的生成器被用来生成不同的二进制序列和S2的初始情况(详情13)。这些位以32位整数转换并且转化为浮点,由连续的MAXINT = 而分裂。当转移因子p变化时,这些二进制序列的随机性质量也有所不同。这可以通过把它们提交给统计测试来衡量,也可以在图1中直观地观察到。三个图表图1: 2000
10、0个整数作为成对的浮点在0,1 0,1区间上的整数的展示。它们的随机性质量随转移因子P的增加而提高。(a)p=1(b)P = 5(c)P = 110。在图1,我们生成位去得到20000个32位整数。从发生器获得的整数转换为浮点。对转移因子变化图表显示,没有任何转化即P = 1时,得到的整数几乎不是随机的。当P = 5时,生成的位不通过频连续或单比特测试,并且仍然没有显示出强大的随机表现。当转移因子超过P = 110,二进制序列通过Diehard和NIST的统计检验。显示于图1(d),它可以评估为具有较高的随机质量。4方案一:随机选择药剂随机货币兑换在本节中,都模拟参数选择服从某些伪随机模式。因
11、此,在13发电机用于生产不同的二进制序列(与初始条件的中二中看到13详情)。这些位在转换32位整数和模拟参数来选择代理人或货币交换。然后,计算机模拟在下面的方式进行。阿社会的N = 500与金钱的初步M0余额= 1000 $代理人数量审议。对于每两个整数是从选定的交易产生的伪随机序列与给定的转移因子P =聚集率。阿对代理人(一,j)是根据选择与一个N -模操作这些整数。此外,三分之一的整数是从另一个伪与另一转移因子P = PEX的随机序列。这个整数是用来获得了在区间浮点数0,1。价值和选择了交流决定的钱米的数量是从一个代理转移到其他(第1或第2)条的规则。选择P =聚集率与它可以模拟不同的价值
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- 关 键 词:
- 经济 模型 混沌 兑换
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