内容简介
本书是国家自然科学基金项目（70471066）的研究成果，也是上海市重点学科“系统管理”（S30504）的研究内容。在上述两个项目的研究工作中，我们研究团队付出了相当长时间、相当多的人力、物力。将之出版，为的是供有志于研究行为管理的同行共享和参考，节省精力和提高效率，也使上述项目研究的投入能够发挥更大的作用。
投资者行为规律的研究，涉及金融市场、房地产市场，对国家经济的管理与调控具有重要的意义。特别是在当前国际金融危机的严重形势下，这方面的研究更有相当重要的意义。
我国当前在经济管理特别是投资品市场管理中所遇到的许多问题，都与投资者行为有关，比如房地产市场的调控，涉及对投资者行为的管理；维护股市的稳定，涉及对机构及个人的投资者的投资行为的管理。为此，就要深入地研究投资者行为的规律，建立投资者行为研究的理论体系，为国家有关政策的出台、有关制度的设计，提供科学的理论基础。
当然，决定人们行为的因素是很复杂的。所以，投资者行为管理并不是一件简单的事，在许多情况下常常失败，各种管理措施常常达不到目标。但是，这并不能说明投资者行为管理没有意义，投资者行为管理研究没有价值。反之，恰恰说明我们对投资者行为管理的理论的研究还很不够、对投资者行为管理规律的掌握还很肤浅，还需要大力深入研究。
目录
第一章 投资行为概率的数学模型
第一节 引言
第二节 基本概念的定义
第三节 输入变量的预处理
第四节 行为概率模型
第五节 案例——风险投资行为模型
第二章 行为金融的创新进展
第一节 主流金融理论的困境与行为金融理论
第二节 金融行为控制方面的新进展
第三章 金融市场有效性研究
第一节 概述
第二节 有效市场假说
第三节 金融市场中的异象
第四节 并非有效的市场
第五节 国际股票市场运行效率的实证分析
第六节 小结
第四章 异质预期、噪声交易与价格波动
第一节 概述
第二节 DSSW噪声交易模型
第三节 包含三类异质投资者的噪声交易模型
第四节 上升市场中机构投资者的投资行为实证分析
第五节 小结
第五章 中国证券投资者的预期模式研究
第一节 概述
第二节 中国证券投资者的预期模式实证分析
第三节 情绪指数与未来市场收益及波动率的关系实证分析
第四节 投资者的非理性预期与金融危机
第五节 小结
第六章 噪声交易证券市场的投资策略模型
第一节 概述
第二节 基于投资者行为参数的股票指数广义回归神经网络预测模型
第三节 基于过度反应的长期策略模型
第四节 小结
第七章 行为扩散动力学模型
第一节 单一行为扩散动力学模型
第二节 三峡游行为扩散实例
第三节 竞争性行为扩散动力学模型
第四节 小结
第八章 基于复杂网络的行为扩散模型
第一节 引言
第二节 复杂网络研究简介
第三节 建立模型
第四节 基础网络
第五节 试验结果与分析
第六节 小结
第九章 行为扩散研究的信息视角
第一节 含模仿偏好的信息层叠模型
第二节 股市中的从众行为与信息传播
第十章 投资者行为与计算机模拟方法
第一节 Agent模拟方法
第二节 CA模拟方法
第三节 两种模拟方法的异同
第四节 现有模拟方法的局限
第十一章 具有元胞结构的智能Agent
第一节 模型的提出
第二节 模型的构建
第三节 模型的计算机实现
第十二章 从模拟结果看投资者行为
第一节 不同规模下的投资者行为
第二节 不同类型比例下的投资者行为
第三节 不同行为比例下的投资者行为
第四节 投资者行为规律总结
第十三章 投资者行为与股票市场波动及实证研究
第一节 投资者行为与股票市场波动
第二节 股票市场波动实证研究
第三节 股票市场波动规律总结
第十四章 总结与建议
参考文献
先读为快
第一章 投资行为概率的数学模型
第一节 引言
无论是组织管理还是社会管理，常常需要用一定的制度或者政策来规范人们的行为。而某种制度或者某种政策出台前，管理者常常需要事先估计其可能的效果，即对人们行为的影响程度的大小，由此来对制度或政策进行成本效益分析，以决定这些制度或者政策是否需要出台。这就需要建立行为概率的数学模型，这种模型描述的是在人们对某种行为的回报的普遍预期下，人们选择该行为的概率是多少，在群体中，也就是选择该行为的比例有多少。
目前的模拟和描述行为的数学方法主要有：元胞自动机（cellularautomata，CA）方法，主要模拟个体之间的相互影响；智能主体（Agent）技术，把群体中的大量个体看作是众多决策主体，主要模拟决策过程中各个Agent之间的相互影响，最后输出的是一个群体的决策结果；随机激励学习（reinforcement learning，RL）方法，模拟个体决策的学习过程；遗传算法，模拟个体特征的演化与变异过程；定性模拟算法（QSIM算法），模拟按不同特征的个体组成的小组等等。这些方法的共同特征，是构造出一个人造的并假设遵守一定规则的“虚拟人”，每个人都有一些离散的简单化的不同“状态”，并且“虚拟人”相互之间存在着一定的影响规则，把群体看作是由这样的“虚拟人”构成的，然后给出一定的初始条件，计算该群体最终演化的结果。
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