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題名 在虛擬共同基金市場中模擬小群體社會學習機制的研究
The simulation of social learning mechanism with small groups in artificial mutual fund market作者 林瑞益
Lin, Jui Yi貢獻者 李蔡彥
Li, Tsai Yen
林瑞益
Lin, Jui Yi關鍵詞 虛擬共同基金市場
社會學習
以代理人為基礎之模擬
Artificial Market of Mutual Fund
Social Learning
Agent-Based Simulation日期 2009 上傳時間 9-五月-2016 15:28:51 (UTC+8) 摘要 個人投資理財是近年來熱門的議題，而國內與此相關的研究大都集中在投資績效的提升、投資標的之選擇、資產配置比例與影響投資績效的變數等，較少在探討個人的投資準則與社會關係學習所造成的投資績效差異。本論文利用代理人為基礎的模擬方式（Agent-Based Simulation）與動態虛擬社會關係，模擬共同基金投資市場的交易行為，讓模型中的一個或數個群體裡的所有投資人除了可以依循著自身的投資準則進行投資外，亦有機會藉由虛擬社會關係學習到其他投資人的投資準則，進而提升投資績效。在實驗中，我們針對不同的學習頻率及學習參數觀察學習的效果。我們發現，當有虛擬社會關係學習模式且學習評估頻率為每月一次時，有助於整體投資績效的提升。
Personal investment is a topic that has attracted much attention in recent years. However, the researches and applications related to this topic are usually concentrated in the area of increase investment performance, portfolio, investment selection, and critical investment performance factors. Less are about investment criteria and social learning that affect investment performance. In this thesis, we use agent-based simulation with dynamic virtual social relationship to simulate artificial mutual fund market. The investors in the model can invest by their own criteria, and learn other agent’s criteria via virtual social relationship to increase investment performance. We use different sets of parameters in the experiments to observe how these parameters affect the result. Our experiments revealed that our new model with social learning mechanism and a learning evaluation frequency of a month, the overall investment performance can be significantly improved.參考文獻 [1]陳儷月，個人理財之模式基底網路服務發展研究，國立政治大學資訊管理研究所碩士論文，民國93年。 [2]施品君，模糊目標規劃法建立個人理財規劃分析模型，國立高雄應用科技大學金融資訊研究所碩士論文，民國93年。 [3]張瀚文，整合性個人理財決策模式之研究，私立銘傳大學財務金融學系碩士班碩士論文，民國94年。 [4]詹振旻，以資料探勘技術探討景氣循環下影響共同基金績效之關鍵因素，私立銘傳大學資訊管理學系碩士班碩士論文，民國94年。 [5]曾光輝，投資者之風險屬性與基金理財績效之實證研究，國立中央大學產業經濟研究所碩士在職專班碩士論文，民國96年。 [6]蔡秉寰，資產配置之動態規劃，國立政治大學金融學系碩士班碩士論文，民國90年。 [7]雪球─巴菲特自傳，http://www.books.com.tw/activity/cris/2008/200811_snowball/page02.html [8]跟著巴菲特賺大錢－投資73錦囊，http://www.books.com.tw/exep/prod/booksfile.php?item=0010340101 [9]巴菲特接受央視專訪忠告中國網友：堅持長期價值投資別動搖，http://epaper.yangtse.com/yzwb/2009-05/11/content_12710083.htm [10]徐俊明，「財務管理理論與實務（第二版）」，新陸書局股份有限公司。 [11]謝劍平，「財務管理新觀念與本土化（再版）」，智勝文化事業有限公司。 [12]徐燕山，「投資學」，三民書局股份有限公司。 [13]郭崑謨，「投資決策導論」，五南圖書出版公司。 [14]陳哲瑜，風險值在共同基金績效評估上之應用，國立中正大學企業管理研究所碩士論文，民國92年。 [15]Wooldridge, M., and N. R. Jennings, ”Intelligent agents: Theory and practice.” The Knowledge Engineering Review, 10(2), 115-152, 1995. [16]Harrison, G. and A. K. Caglayan, “Agent sourcebook - A complete guide to desktop, internet, and intranet agents.” John Wiley & Sons, Inc., 1997. [17]LeBaron, B., ”Building the Santa Fe Artificial Stock Market,” Brandeis University Working Paper, 2002. [18]Palmer, R.G., Arthur, W. B., Holland, J. H., LeBaron, B. and Tayler, P., “Artificial Economic Life: A Simple Model of a Stock market,” Physica D, 75, pp. 264-274, 1994. [19]Palmer, R.G., Arthur, W. B., Holland, J. H. and LeBaron, B., “An Artificial Stock Market,” Santa Fe Institute Working Paper, 1998. [20]Repast Organization for Architecture and Development, http://repast.sourceforge.net, 2003. [21]Software for Agent-Based Computational Economics and CAS (Tesfatsion), http://www.econ.iastate.edu/tesfatsi/acecode.htm, 2009. [22]Swarm Development Group: Swarm 2.2, http://wiki.swarm.org, August 2004 [23]Markowitz, H. M., “Portfolio Selection,” Journal of Finance, 7, 70-91, 1952. 描述 碩士
國立政治大學
資訊科學學系
95971009資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0095971009 資料類型 thesis dc.contributor.advisor 李蔡彥 zh_TW dc.contributor.advisor Li, Tsai Yen en_US dc.contributor.author (作者) 林瑞益 zh_TW dc.contributor.author (作者) Lin, Jui Yi en_US dc.creator (作者) 林瑞益 zh_TW dc.creator (作者) Lin, Jui Yi en_US dc.date (日期) 2009 en_US dc.date.accessioned 9-五月-2016 15:28:51 (UTC+8) - dc.date.available 9-五月-2016 15:28:51 (UTC+8) - dc.date.issued (上傳時間) 9-五月-2016 15:28:51 (UTC+8) - dc.identifier (其他 識別碼) G0095971009 en_US dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/95262 - dc.description (描述) 碩士 zh_TW dc.description (描述) 國立政治大學 zh_TW dc.description (描述) 資訊科學學系 zh_TW dc.description (描述) 95971009 zh_TW dc.description.abstract (摘要) 個人投資理財是近年來熱門的議題，而國內與此相關的研究大都集中在投資績效的提升、投資標的之選擇、資產配置比例與影響投資績效的變數等，較少在探討個人的投資準則與社會關係學習所造成的投資績效差異。本論文利用代理人為基礎的模擬方式（Agent-Based Simulation）與動態虛擬社會關係，模擬共同基金投資市場的交易行為，讓模型中的一個或數個群體裡的所有投資人除了可以依循著自身的投資準則進行投資外，亦有機會藉由虛擬社會關係學習到其他投資人的投資準則，進而提升投資績效。在實驗中，我們針對不同的學習頻率及學習參數觀察學習的效果。我們發現，當有虛擬社會關係學習模式且學習評估頻率為每月一次時，有助於整體投資績效的提升。 zh_TW dc.description.abstract (摘要) Personal investment is a topic that has attracted much attention in recent years. However, the researches and applications related to this topic are usually concentrated in the area of increase investment performance, portfolio, investment selection, and critical investment performance factors. Less are about investment criteria and social learning that affect investment performance. In this thesis, we use agent-based simulation with dynamic virtual social relationship to simulate artificial mutual fund market. The investors in the model can invest by their own criteria, and learn other agent’s criteria via virtual social relationship to increase investment performance. We use different sets of parameters in the experiments to observe how these parameters affect the result. Our experiments revealed that our new model with social learning mechanism and a learning evaluation frequency of a month, the overall investment performance can be significantly improved. en_US dc.description.tableofcontents 第1章 導論 1 1.1. 研究背景 1 1.2. 研究動機與目的 2 1.3. 論文架構 3 第2章 文獻探討 5 2.1. 個人投資理財相關文獻探討 5 2.2. 報酬率衡量 7 2.3. 風險衡量 9 2.4. 績效衡量 10 2.5. Agent-Based Modeling與社會關係 13 第3章 研究方法 17 3.1. 問題定義 17 3.2. 投資準則 17 3.3. Agent-Based Modeling 21 3.4. 虛擬社會關係學習模式 24 第4章 系統實作與實驗設計 35 4.1. 模擬系統之開發工具簡介 35 4.2. 模擬系統之類別簡介 36 4.3. 模擬實驗的資料來源 39 第5章 實驗結果 44 5.1. 實驗參數定義 44 5.2. 沒有虛擬社會關係學習模式的實驗結果 46 5.3. 有虛擬社會關係學習模式的實驗結果 50 第6章 結論與建議 61 參考文獻 64 附錄A 66 zh_TW dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0095971009 en_US dc.subject (關鍵詞) 虛擬共同基金市場 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 社會學習 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 以代理人為基礎之模擬 zh_TW dc.subject (關鍵詞) Artificial Market of Mutual Fund en_US dc.subject (關鍵詞) Social Learning en_US dc.subject (關鍵詞) Agent-Based Simulation en_US dc.title (題名) 在虛擬共同基金市場中模擬小群體社會學習機制的研究 zh_TW dc.title (題名) The simulation of social learning mechanism with small groups in artificial mutual fund market en_US dc.type (資料類型) thesis en_US dc.relation.reference (參考文獻) [1]陳儷月，個人理財之模式基底網路服務發展研究，國立政治大學資訊管理研究所碩士論文，民國93年。 [2]施品君，模糊目標規劃法建立個人理財規劃分析模型，國立高雄應用科技大學金融資訊研究所碩士論文，民國93年。 [3]張瀚文，整合性個人理財決策模式之研究，私立銘傳大學財務金融學系碩士班碩士論文，民國94年。 [4]詹振旻，以資料探勘技術探討景氣循環下影響共同基金績效之關鍵因素，私立銘傳大學資訊管理學系碩士班碩士論文，民國94年。 [5]曾光輝，投資者之風險屬性與基金理財績效之實證研究，國立中央大學產業經濟研究所碩士在職專班碩士論文，民國96年。 [6]蔡秉寰，資產配置之動態規劃，國立政治大學金融學系碩士班碩士論文，民國90年。 [7]雪球─巴菲特自傳，http://www.books.com.tw/activity/cris/2008/200811_snowball/page02.html [8]跟著巴菲特賺大錢－投資73錦囊，http://www.books.com.tw/exep/prod/booksfile.php?item=0010340101 [9]巴菲特接受央視專訪忠告中國網友：堅持長期價值投資別動搖，http://epaper.yangtse.com/yzwb/2009-05/11/content_12710083.htm [10]徐俊明，「財務管理理論與實務（第二版）」，新陸書局股份有限公司。 [11]謝劍平，「財務管理新觀念與本土化（再版）」，智勝文化事業有限公司。 [12]徐燕山，「投資學」，三民書局股份有限公司。 [13]郭崑謨，「投資決策導論」，五南圖書出版公司。 [14]陳哲瑜，風險值在共同基金績效評估上之應用，國立中正大學企業管理研究所碩士論文，民國92年。 [15]Wooldridge, M., and N. R. Jennings, ”Intelligent agents: Theory and practice.” The Knowledge Engineering Review, 10(2), 115-152, 1995. [16]Harrison, G. and A. K. Caglayan, “Agent sourcebook - A complete guide to desktop, internet, and intranet agents.” John Wiley & Sons, Inc., 1997. [17]LeBaron, B., ”Building the Santa Fe Artificial Stock Market,” Brandeis University Working Paper, 2002. [18]Palmer, R.G., Arthur, W. B., Holland, J. H., LeBaron, B. and Tayler, P., “Artificial Economic Life: A Simple Model of a Stock market,” Physica D, 75, pp. 264-274, 1994. [19]Palmer, R.G., Arthur, W. B., Holland, J. H. and LeBaron, B., “An Artificial Stock Market,” Santa Fe Institute Working Paper, 1998. [20]Repast Organization for Architecture and Development, http://repast.sourceforge.net, 2003. [21]Software for Agent-Based Computational Economics and CAS (Tesfatsion), http://www.econ.iastate.edu/tesfatsi/acecode.htm, 2009. [22]Swarm Development Group: Swarm 2.2, http://wiki.swarm.org, August 2004 [23]Markowitz, H. M., “Portfolio Selection,” Journal of Finance, 7, 70-91, 1952. zh_TW
