人工市場での株取引におけるフレーミング効果に従う投資家エージェントの影響
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概要
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実際の株取引では,人間行動におけるいくつかの心理的バイアスを考慮しなければならない.本論文では,このうちからフレーミング効果について考える.最初に,RBFニューラルネットワークを用いて株価を予測する投資家エージェントを定義し,実データを用いてそのエージェントの判断がフレーミング効果を生じることを確認する.続いて,そのようなエージェントからなる人工市場において取引を行い株価の変動を発生させる.人工市場と実市場の株価変動特性を比較し,フレーミング効果に従う投資家の市場変動への影響を検討する.短期間と長期間の移動平均によって学習した2種類のエージェントの割合を変更してシミュレーションを行い,長期間移動平均によって学習するエージェントが多いほど,形成された人工市場が実際の市場に近いことが分かった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-10-15
著者
-
北 栄輔
名古屋大学
-
北 栄輔
名古屋大学情報科学研究科
-
カン シェン
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
シェン カン
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
フェイ ザイ
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
並河 悠介
株式会社NTTデータ
-
並河 悠介
NTTデータ株式会社
-
ザイ フェイ
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
北 栄補
名古屋大学大学院工学研究科
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