통계금융

Statistical finance

통계금융은 전자상거래를[2] 금융시장에 적용하는 것이다.[1] 금융의 많은 분야의 규범적 뿌리 대신에, 그것은 금융 시장의 비상한 또는 집합적인 특성에 중점을 둔 통계 물리학의 예시를 포함한 실증주의적 프레임워크를 사용한다. 금융시장을 이해하기 위한 이러한 접근방식의 출발점은 경험적으로 관찰된 양식화된 사실들이다.

양식화된 사실들

  1. 주식 시장은 폭증하는 가격 변동성으로 특징지어진다.
  2. 가격 변동은 강세 시장의 변동성이 적고 약세 시장은 변동성이 더 크다.
  3. 가격 변동 상관관계는 변동성이 높아지면서 더 강해지고, 그들의 자동 상관관계는 빠르게 소멸된다.
  4. 거의 모든 실제 데이터는 의심스러운 것보다 극단적인 사건을 더 많이 가지고 있다.
  5. 변동성 상관관계는 서서히 붕괴된다.
  6. 거래량은 볼륨과 같은 방식으로 메모리를 가지고 있다.
  7. 과거의 가격 변동은 미래의 유동성과 부정적으로 상관되어 있다.

연구목표

통계금융은 다음 3가지 분야에 집중된다.

  1. 경험적 연구는 알려진 양식화된 사실을 확장하고 통합하는 것을 목적으로 하는 금융 시계열 데이터의 흥미로운 통계적 특징의 발견에 초점을 맞췄다.
  2. 이러한 발견을 활용하여 비가우스적 방법과 모델을 중심으로 파생상품의 가격을 높이고 주가 이동을 예측하는 모델을 구축 및 구현한다.
  3. 에이전트 기반 모델에 중점을 두고 관찰된 양식화된 사실을 책임지는 메커니즘을 밝혀내기 위해 시뮬레이션 및 실제 시장에서 집단적이고 긴급한 행동에 대한 연구.

금융계측도 이 세 분야 중 처음 두 분야에 초점을 맞추고 있다. 그러나 통계 금융 연구자(일반적으로 물리학 저널에 발표)의 커뮤니티와 금융 계량학 연구자(일반적으로 경제학 저널에 발표)의 커뮤니티 사이에는 거의 중복이나 상호작용이 없다.

행동 금융 및 통계 금융

행동 금융은 개인들의 편향된 행동의 관점에서 가격 변칙에 대해 설명하려고 시도하는데, 주로 대리점 자신과 덜 많은 대리점 행동의 집계를 고려한다. 통계 금융은 많은 상호작용하는 에이전트가 있는 시스템에서 발생하는 긴급한 속성과 관련되며, 따라서 집합적 행동의 관점에서 가격 변칙을 설명하려는 시도와 관련이 있다. 신생 속성은 에이전트 그 자체보다는 에이전트의 상호 작용 특성에 의존하기 때문에 개별 에이전트의 고유성과 크게 독립적이다. 이 접근방식은 복잡한 시스템, 단계 전환, 중요성, 자체 조직화된 중요성, 비확장성(Tsallis Entropy), q-Gaussian 모델 및 에이전트 기반 모델(에이전트 기반 모델 참조)에서 발생하는 아이디어에 강하게 접근했다. 이러한 아이디어들이 금융 시장 데이터의 현상학 중 일부를 복구할 수 있다고 알려져 있기 때문에 양식화된 사실, 특히 장거리 상호작용에 의한 장거리 메모리 및 스케일링.

비판

그 주제 안에서 통계물리학의 모델에 대한 맹목적인 금융시장 설명은 결함이 있는 것으로 주장되어 왔다. 왜냐하면 그것은 이것이 우리가 현재 실제 금융시장에 대해 알고 있는 것과 완전히 일치하지 않기 때문이다. 첫째로, 트레이더들은 그들 사이에 긴 범위의 상관관계가 아닌 큰 소음을 만들어낸다. 다만 그들이 모두 사거나 팔 때(예: 인기 있는 IPO 기간이나 폭락 기간)를 제외하고는 말이다. 시장은 평형 임계점에 있지 않으며, 그 결과의 비균형 시장은 트레이더들의 상호작용의 세부사항을 반영해야 한다(범용성은 한정된 매우 등급의 분기에만 적용되며, 시장은 분기점에 있지 않다). 열역학 평형 개념이 작용제 수준이 아니라 계측기 집합의 안정적 구성을 고려하더라도 관찰되지 않는다. 시장이 안정적인 통계적 균형으로 '자체 조직화'되는 것이 아니라 시장이 불안하다. 유한한 시간 특이점 모델에 의해 사용되는 의미에서 시장이 '자체 조직화'될 수 있지만, 이러한 모델은 위조가 어렵다. 비록 복잡한 시스템이 넓은 의미에서 정의된 적은 없지만, 금융시장은 복잡한 적응형 시스템으로 간주되는 합리적인 기준을 만족한다.[3] 탈리스 독트린은 마르코프 역학의 특별한 사례여서 "비선형 포커-플랭크 방정식"의 개념에 의문을 제기하고 있다. 또 금융시장, 뚱뚱한 꼬리, 스케일링, 보편성에 대한 '스타일화된 사실'은 주식시장에서 관측되더라도 실제 FX시장에서는 관측되지 않는다.

주제 외적인 관점에서 이 접근방식은 금융에 대한 위험한 견해로 간주되어 왔으며,[4] 이 접근방식은 다음과 같은 이유로 일부 이단 경제학자들로부터 비판을 받아왔다.

  1. "경제학 자체 내에서 행해진 일에 대한 인식 부족"
  2. "더 엄격하고 강력한 통계 방법론에 대한 저항성"
  3. 보편적 경험적 규칙성은 경제활동의 여러 분야에서 찾아볼 수 있다는 믿음"이라고 말했다.
  4. "경험적 현상을 설명하기 위해 사용되고 있는 이론적 모델들."

이러한 비판에 대응하여 금융에 대한 이러한 비전통적인 경험적 접근방식의 일반적인 성숙에 대한 주장이 있다.[5] 이 주제에 대한 방어는 물리적인 은유법의 사용을 돋보이게 하는 것이 아니라 "전자물리학" 그 자체의 대안적 경험적 접근법을 옹호한다.

데이터 분석 방법 측면에서 일부 핵심 데이터 주장에 대한 의문이 제기되었다.[6]

비선형 과학과 통계 물리학에서 나온 아이디어들 중 일부는 우리의 금융 시장을 이해하는 데 도움이 되었고, 아직 유용하다고 생각될 수도 있지만, 금융에서 유용한 특정 모델에 대한 확률적 분석의 특정한 요건은 주제로서의 금융에만 분명히 독특하다. 금융에 대한 이러한 접근방식은 많이 부족하지만 평형 집계를 허용하기 위한 가정과 함께 정보와 선호를 주어진 개별 행동의 최적화에 기반한 금융에 대한 표준적 접근방식은 훨씬 더 문제가 있는 것으로 보일 것이다.

필요한 것은 이 분야를 자연과학의 방법으로 전환하는 금융과 경제 내에서의 사고방식 변화라는 의견이 제시되었다.[7] 아마도 금융은 우주론에서 관측할 수 있는 우주나 환경과학에서 관측할 수 있는 생태계와 같은 방식으로 시장이 관측되는 관찰과학으로 더 생각할 필요가 있을 것이다. 여기서 국지적 원칙은 국지적 실험에 의해 밝혀질 수 있지만 의미 있는 글로벌 실험은 시스템을 재현하지 않고는 실현 가능한 것으로 상상하기 어렵다. 필요한 과학은 실험으로 검증해야 하는 선택적 통일 수학 체계보다는 복잡성을 다루는 대부분의 과학에서와 마찬가지로 다원론(과학에서 관찰되는 일부 현상은 그 본질을 설명하기 위해 복수의 설명이 필요하다는 견해 참조)에 주로 기초하게 된다.

참고 항목

참조

  1. ^ Bouchaud, Jean-Philippe (2002). "An introduction to statistical finance". Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications. Elsevier BV. 313 (1–2): 238–251. doi:10.1016/s0378-4371(02)01039-7. ISSN 0378-4371.
  2. ^ Plerou, Vasiliki; Gopikrishnan, Parameswaran; Nunes Amaral, Luís A.; Meyer, Martin; Stanley, H. Eugene (1999-12-01). "Scaling of the distribution of price fluctuations of individual companies". Physical Review E. American Physical Society (APS). 60 (6): 6519–6529. arXiv:cond-mat/9907161. doi:10.1103/physreve.60.6519. ISSN 1063-651X. PMID 11970569. S2CID 17838855.
  3. ^ 금융시장 복잡성, 존슨, 제프리스, 후이, 옥스포드 2003
  4. ^ Gallegati, Mauro; Keen, Steve; Lux, Thomas; Ormerod, Paul (2006). "Worrying trends in econophysics". Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications. Elsevier BV. 370 (1): 1–6. doi:10.1016/j.physa.2006.04.029. ISSN 0378-4371.
  5. ^ McCauley, Joseph L. (2006). "Response to "Worrying Trends in Econophysics"" (PDF). Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications. Elsevier BV. 371 (2): 601–609. arXiv:physics/0606002. doi:10.1016/j.physa.2006.05.043. ISSN 0378-4371. S2CID 29053488.
  6. ^ Bassler, K. E.; McCauley, J. L.; Gunaratne, G. H. (2007-10-23). "Nonstationary increments, scaling distributions, and variable diffusion processes in financial markets". Proceedings of the National Academy of Sciences. 104 (44): 17287–17290. doi:10.1073/pnas.0708664104. ISSN 0027-8424. PMC 2077248. PMID 17956981.
  7. ^ Bouchaud, Jean-Philippe (2008). "Economics needs a scientific revolution". Nature. Springer Science and Business Media LLC. 455 (7217): 1181. arXiv:0810.5306. doi:10.1038/4551181a. ISSN 0028-0836. S2CID 4421233.

참고 문헌 목록

Econographics 서지학 및 텍스트 북을 참조하십시오.

외부 링크