復雜性分析在金融領域的應用

摘要：從金融復雜性的特征、理論研究思想和實證研究技術三個方面出發，概述性總結復雜性科學在金融領域的發展現狀，并從股票市場、銀行信貸市場、外匯市場和金融系統穩定性這四個角度分類歸納復雜性分析在金融領域的應用文獻，從中提出現有研究的問題和不足之處。

關鍵詞：復雜性；計算金融；行為金融

中圖分類號：F830文獻標志碼：A文章編號：1673-291X（2014）18-0100-02

經濟金融化、金融自由化的不斷深化使得金融逐漸成為現代經濟的核心，而傳統金融經濟學在解釋某些現代金融系統問題上的局限性已經嚴重阻礙金融學科的發展。20世紀80年代復雜性科學的興起與發展，使其影響超越了具體的學科領域，走向一般科學方法論的道路。隨之涌現的金融創新和網絡技術更促使復雜性科學的研究開始延伸到金融領域，用于分析金融系統、金融市場復雜性的生成及演化過程，并產生很多創新性的理論成果。

一、金融復雜性特征

金融系統是一個開放的復雜系統。首先，金融系統具有非線性特征，包含資本市場、貨幣市場、外匯市場、商品市場、銀行信貸市場等多個子系統，彼此相對獨立，又相互關聯、制約，其整體作用在金融活動的正負反饋效應下被不斷擴大，而非各子系統的簡單線性疊加。金融系統具有積累效應，起始狀態的微小變動都會隨著系統演化被迅速放大，最終導致系統行為的質變，故無法對系統做出精確的長期預測。金融系統具有非周期性，它的演化路徑是無序的、不規則的，因而過去危機中總結的經驗教訓并不能完全防范新一輪的危機傳染。金融系統具有自組織性，系統中各個主體在面臨危機時會自發做出相似選擇，導致的集體行為很可能加速危機的蔓延，陷入系統性危機。金融系統具有動力特征，總是處于發展變化之中，不斷與外界環境之間進行豐富的物質、信息、能量交換，在回歸與偏離局部均衡的過程中改善自身結構，使整個系統朝著更規則、更有序的方向發展。

鑒于金融復雜性的這些特征，用經典的有效市場理論、傳統的數理分析方法已無法解釋金融系統的復雜現象。于是針對固有理論研究的缺陷，產生了一系列新的思想和方法。

二、金融復雜性的理論研究思想

復雜性研究是一門新興學科，目前研究金融復雜性的主流思想可劃分為混沌分形理論、自適應系統理論、臨界突變理論、網絡理論等。這些理論在近二十年已經取得突破性的進展。

混沌和分形理論研究了金融系統向復雜性演化的時間性和空間性。它突破傳統的線性思維模式，把市場看作一個復雜的、具有適應性和交互作用的非線性動力學系統，能對資產價格的行為提出新的解釋。混沌的非周期性循環特征適用于經濟增長和周期理論的研究。

自適應系統理論的提出是從系統演化規律的思考引起的。它認為金融系統中的個體具有適應性，能夠與外部環境及其他個體進行持續不斷的學習交流，并根據學到的經驗改變自身結構和行為方式，以適應環境變化和其他主體的協調一致，可用于解釋資產價格如何在資本市場中達到一般均衡，或金融市場上投資者的羊群效應。

突變理論主要研究金融系統演化中不連續的跳躍式突變過程，進行復雜組織的突變機制分析。它建立在集合、拓撲、群論等現代基礎數學之上，尤其適用于內部結構尚不明晰的系統。像股票市場證券價格的演化、泡沫經濟的破裂均存在漸變到突變的過程，能用突變理論進行變點檢測。

網絡理論是復雜性科學理論最新的理論分支，是剛剛提出和正在探索的新理論。它將系統的結構抽象成為網絡，構成要素抽象為節點，相互作用抽象為節點間的連線或邊，運用復雜網絡的理論方法研究復雜系統的拓撲特性。目前大量應用于金融市場風險傳染機制、金融穩定性的相關研究。

三、金融復雜性的實證研究技術

金融復雜性在研究技術上的創新主要包括行為金融和計算金融兩方面。行為金融利用“人”的特點研究市場參與者行為和市場行為間的相互影響，來解釋金融的復雜性。主要的行為金融理論模型包括基于信念的BSV模型、HS模型，基于偏好的BT模型、BHS模型，基于行為偏差的DSSW模型、BAPM模型等。

計算金融則充分利用計算機強大的計算能力來處理金融中的大量數據和仿真，并在建立數學模型上有所突破。該技術包含仿真、混沌動力學、隨機微分、人工神經網絡等多個方面。仿真技術通過計算機模擬真實的金融系統，利用生態和網絡刻畫金融系統的各種特征，如元胞自動機、神經網絡和演化模型算法、遺傳算法、演化博弈與均衡分析、模擬退火算法和仿真的NK模型等。

除行為金融和計算金融外，還有擴散模型、小世界現象、經濟黑洞理論等一系列新方法能較好地應用于金融復雜性的研究。

四、復雜性方法在金融領域的研究綜述

1.股票市場的復雜性分析。研究股票市場復雜性的文獻主要分為三類：一類研究股票市場中的價格相關性，如Vandewalle et al（2001），Bonanno et al（2004），Chi K.Tse（2010）通過建立復雜網絡研究美國股市中股票價格相關性，發現該網絡具有無標度特征，股價之間的關聯性很強，少數股票的價格變動可能會影響市場內絕大多數股價的大幅波動。陳花（2012）以中國證券市場中的個股指數作為研究對象，建立中國股市的有向復雜網絡模型，發現大部分股票具有較強的自相關性，與其他股票具有突出強關聯性的并不多。第二類利用神經網絡技術預測股票價格，如Kyoung-jae Kim（2000）提出用ANN神經網絡預測股價指數的GA算法，證明了其在降維和搜索最優解上的優勢性，閆冬（2013）探討了BP神經網絡、主成分分析法和遺傳算法對股票價格進行短期預測的可行性。第三類文獻研究股票市場中的投資者心理和市場行為，如Hong，Stein（1999）從行為金融的角度研究市場參與者的相互作用，提出資產市場中反應不足、動量交易和過度反應的統一理論模型。應尚軍、魏一鳴（2003）基于元胞自動機和分形結構特征變量刻畫股市的復雜性特征，認為股市的復雜性特征與投資者心理存在明顯的相關關系。

這些文獻對股票市場的研究仍處于探索階段，尚未達成一致性的結論，形成成熟的理論方法。研究結論與樣本數據的相關性極強，一旦對不同種類樣本進行研究，甚至是對同一樣本跨時間段的數據來研究時，結論往往都會出現很大差異。

2.銀行信貸市場的復雜性分析。銀行信貸市場的復雜性分析通常集中于對信貸風險傳染機制的研究，該類文獻主要也分為兩類，一類是研究外生性流動沖擊與銀行信用危機傳染，這類研究大多基于D-D模型的假設，如Allen和Gale（2000）用銀行網絡來表示銀行間交叉存款市場，假設流動性沖擊是來自消費者時間的不確定性，建立了外生流動性沖擊與銀行危機傳染的模型。第二類是內生流動性沖擊與銀行信用危機的傳染，這類研究通過信息不對稱、道德風險等機制將流動性沖擊內生化，如Brusco和Castiglionesl（2007）在Allen&Gale模型的假設中加入一項長期投資性資產，通過銀行的道德風險把傳染機制內生化，建立了內生流動性沖擊和銀行危機傳染的網絡模型。

這些網絡理論研究大多存在一定的局限性。像研究流動性沖擊的影響時僅考慮單個機構受到的特質沖擊，而現實的危機傳染往往是多個機構共同受到沖擊；僅研究銀行間的信貸傳染，而忽略了企業與銀行間微觀行為集結而成的外部性引發的傳染效應；未考慮傳染發生后的市場流動性效應，使得測量的系統損失低于真實情況。

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3.外匯市場的復雜性分析。匯率的波動性決定了一國的外匯市場特征。在學術研究中，人們已經認識到單純的、經典的匯率波動理論不再適應復雜多變的外匯市場，故開始從不同角度運用復雜性科學來探討匯率波動問題。De Grauwe（1993）對美元對馬克、美元兌英鎊、美元兌日元的匯率波動進行實證研究，發現美元對日元和英鎊的匯率波動存在混沌現象，并用混沌理論模擬大量匯率模型。Shikuan Chen（1999）利用非線性離散動力模型分析了開放性宏觀經濟條件下的真實匯率變動，證明匯率波動的復雜性是源于資本的流動程度過低。An-Sing Chen（2004）用人工神經網絡建立外匯匯率的預測模型。張永安（2003）通過分析匯率市場上交易中與投機者的博弈行為建立了匯率波動的非線性模型，揭示了匯率波動行為的初值敏感性、持久性和可控性。黃光曉（2009）采用元胞自動機模擬外匯市場，建立了基于異質性交易者的匯率模型，從交易者心理預期的角度分析外匯市場的復雜演化規律，發現外匯市場的復雜性與交易者的行為緊密相關。

此類研究普遍存在幾點不足。單從貨幣角度研究匯率是否存在混沌現象，而由各種貨幣匯率組成的整個匯率體系有何種不同的功能和行為仍有待進一步探析；未能考慮到中央銀行的干預對匯率波動造成的影響。

4.金融系統穩定性的復雜性分析。金融系統的穩定性是經濟社會穩定運行的關鍵。Erlend Niera（2007）建立了銀行系統網絡來分析金融系統結構是如何影響系統性風險的，認為銀行系統的集聚性越高，系統越不穩定。胡燕京、高會麗（2003）基于BP人工神經網絡建立中國金融穩定性的風險預警模型。李立華、張強（2010）運用混沌理論研究金融創新與金融監管是如何影響金融系統的穩定性，發現金融創新與監管的協調性是金融系統穩定性從混沌走向穩定有序的重要保障。

五、總結

復雜性科學的發展已經逐漸滲透到金融研究的各個領域，它創造性地把金融研究對象視為一個整體的非線性動力系統，靈活應用計算機強大的運算能力，超越傳統經典的金融理論，形成其獨特的世界觀和方法論。國內外的學者均對金融系統和金融市場的復雜性問題進行了大量而深刻的研究，并獲得一系列豐富的研究成果。但目前來說，對金融系統發生異常變化的解釋力依然不夠，對金融市場內部的演化機制也難以形成統一的模型。

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[責任編輯 陳鳳雪]

收稿日期：2014-03-18

作者簡介：夏丹（1992-），女，江蘇靖江人，碩士，從事金融市場、金融工程與風險監管研究。

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