1、隨著股票市場上各種金融異象不斷涌現(xiàn),傳統(tǒng)金融理論已經(jīng)對(duì)此無法做出合理的解釋。這些金融異象的出現(xiàn),在理論上動(dòng)搖了EMH的權(quán)威性,同時(shí)也大大促進(jìn)了行為金融學(xué)理論的迅速發(fā)展。
　　 “收益率的波動(dòng)性集聚現(xiàn)象(Volatility Clustering)”就是股票市場上被證明普遍存在的一種金融異象,所謂收益率波動(dòng)性集聚就是指收益率時(shí)間序列往往在較大波動(dòng)幅度后面伴隨著較大幅度波動(dòng),在較小波動(dòng)幅度后面緊接著較小幅度波動(dòng)。對(duì)于此金融異象的研究

2、,當(dāng)前主要集中在實(shí)證檢驗(yàn)上,而對(duì)于導(dǎo)致其產(chǎn)生的因?yàn)橐约跋嚓P(guān)的行為金融學(xué)模型卻很少涉及。為此,本文采用了一種基于agent的計(jì)算實(shí)驗(yàn)金融研究方法,借鑒Santa Fe Institute(SFI)的人工股票系統(tǒng)(ASM)的邏輯層次與算法結(jié)構(gòu),依據(jù)本研究假設(shè)的需要加以修改、補(bǔ)充,利用計(jì)算機(jī)模擬投資者的交易活動(dòng),研究個(gè)體行為及其交互作用如何形成復(fù)雜的整體現(xiàn)象,并獲取模擬股票收益率數(shù)據(jù),驗(yàn)證本研究模型的合理性。最終找出導(dǎo)致此金融異象的內(nèi)在因?yàn)椤?/p>