實驗金融學

隨着計算機技術，特別是人工智能技術的飛速發展，對金融市場的定量仿真與實驗成為了可能，於是一門新的分支學科——實驗金融學便產生了。

Santa Fe Institute（SPl）研究人員Authur， W.B.，J.H.Holland，B.LeBaron， R.G.Palmer， P.J.Taylor使用基於Agent的計算機模型來研究資本市場，建立人造股票市場ASM（Artificial Stock Market），本質上開了實驗金融學的先河。他們從1990年開始到1997年論文“Asset Pricing Under Endogenous Expectations in an Artificial Stock Market”的發表標誌着金融學中又一分支——基於Agent的計算實驗金融學的誕生。

目前實驗金融學研究領域主要集中於股票市場與外匯市場。在股票市場研究上，主要有美國 SFI研究所的人工股票市場ASM，台灣ChengChi 大學人工智能與經濟研究中心的人造股票市場 AIE-ASM，它們都是在Grossman & Stiglitz如理性預期均衡模型所描述的市場結構基礎上發展起來的， 目前兩者都能產生與實際股票市場具有相同統計特性的時間序列。不同的地方是在Agent學習機制上，前者是個體學習，後者是社會學習。在外匯市場研究上，主要的成果是由加拿大Si-mon Fraser大學經濟系的Jasmina Arifovic教授作出。J.Arifovic在繼承了Karehen&Wallace （1981）關於外匯市場一般均衡理論的基礎上，提出了價格空間中的多點均衡理論。

目前，國際上主流經濟學派的各種理論模型，顯然並不能直接套用到中國股票市場。傳統的建模方法及求解技術與中國的實際情況也存在明顯的差距。尤其在研究完善金融監管的制度設計方面，更加顯得乏力。因此，我們必須積極探索新的研究手段和技術方法，來研究中國資本市場的規範化和制度建設問題。

近年來，人工金融市場微模擬技術作為金融學的一個新的發展分支出現，這可將其稱之為實驗金融學。即利用計算機建模方法，直接在計算機系統裏構建金融市場的仿真模型，模擬市場參與者和監管部門的行為，考察各種監管措施和政策可能產生的市場反應，由此評估政策效果和制度建設的可行性。人工金融市場微模擬技術的發展，對於改善監管、政策制定的科學化，以及金融創新產品的市場效益評估等各個方面，都能起到有力的支持作用。

以微模擬技術為關鍵技術的實驗金融學科，在金融學的應用性研究方面，尤其是規範市場、完善監管和金融創新等方面，相信具有強盛的生命力，值得引起中國金融學界的重視。