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基于复杂网络的证券投资行为扩散研究
[摘 要] 证券市场是一个开放市场，影响股价的因素比较复杂，其中投资者群体心理因素起着重要作用，较之于其他经济领域，证券投资行为扩散往往轻易产生投资者群体，并具有较高的集协力或凝聚力，有时甚至能够左右证券市场的走势，发 挥着极强的扩展和放大效应。本文分别建立了基于随机网络、小世界网络和无标度网络的投资行为随机演化模型，讨 论了投资者行为扩散的动力学性质。通过大量的试验，得到心理阈值、人群的网络结构、初始投资行为群体的规模和 特点影响投资行为扩散的规律，并提出了开展行之有效的投资者教育、监管层应在实践中不断摸索、有效甄别证券投 资行为扩散中的意见领袖，充分发挥他们的作用等相关政策建议。[关键词] 复杂网络；投资行为扩散；心理阈值；随机演化模型；政策建议
一、基本思路
一般而言，行为扩散的传播渠道包括大众传播和人际传播，人们的很多行为都会受到其身边的朋友、同事、邻居或社会中其他与之邻接的人影响。对于证券投资行为而言，人际传播网络对投资行为扩散至关重要。由于在证券投资市场中，个体投资者高密度的接触促使其产生激烈的互动，同时受情感的控制，产生所谓的“隧道现象”，造成众多个体投资者的心理经互动后达到思想观念和感情一致的同化融合状态，并通过暗示、模仿、感染等途径加速投资行为的传播和扩散，直到形成特定的群体投资行为模式。这种彼此助长、相互促进的从众行为，是投资者群体不断扩大的重要诱因。基于此，我们采专心理阈值衡量启动个体投资者从众行为的临界影响程度。所谓心理阈值，通俗地说就是心理承受的极限，心理阈值越高的人，心理承受能力越强，则其从众的倾向越低；而心理阈值越低的人，心理承受能力越弱，从众倾向越高。传统的模仿传染模型往往用一组确定性的微分方程描写传播扩散的动力学行为，由于受研究工具的限制，无法探究人际关系网络类型对投资行为扩散的影响。有鉴于此，本文采用复杂网络上的扩散模型建模方法，首先模拟出投资行为扩散的人际关系网络，为系统设定一些规则后让系统在该网络下自发演化，然后考察系统演化过程中表现出来的若干性质。由于考虑了扩散网络拓扑结构本身对投资行为扩散的影响，因此可以得到很多传统模型不能得到的结果。
二、模型构建
对于投资行为扩散的人际关系网络的判定是研究行为扩散的条件。由于能够用来描述投资行为扩散的定性约束很少，需要根据常识和专家知识进行过滤，建立相关的约束规则。对于潜伏投资者网络结构的判定可以：(1)鉴戒过往的相关投资行为扩散研究中对投资者网络的观察结论；(2)将一个假想的投资行为先容给潜伏投资者，采用问卷调查的方式确定网络结构；(3)在某种投资行为扩散之前调查潜伏投资者的网络结构。本文采用网络图的形式描述投资行为扩散的人际关系网络结构。我们用G(V，E)表示人际关系网络，其中V是顶点集，E是边集，每个顶点代表系统中的一个人，两个人之间有一条边相连，表示这两个人有可能发生联系，从而可能使投资行为扩散，这里记为相邻个体。为了进一步研究的需要，我们采用邻接矩阵定义人群中的关系网络。假如第i节点与第j节点之间有边相连，对应的邻接矩阵中第i行第j列的元素和第j行第i列的元素都为1，否则为0，如图1所示。
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