Диссертация (1150934), страница 29

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 29)

Уильямсона –снижение трансакционных издержек335, для Дугласа Норта и Джона Уоллиса –экономия как на трансакционных, так и на трансформационных издержках336.По мнению автора, при сравнении существующего и альтернативного варианта институтов необходимо учитывать не только трансакционные и трансформационные издержки, предполагаемые данными структурами, но и издержки на переход от действующей институциональной структуры к новой337.Конечно, в идеале робот-корректор, соединяющий заявки и минимизирующий спрэд, является промежуточным институтом. Стратегия промежуточных институтов предполагает создание желаемого института путем построения цепочки334Эггертссон Т. Экономическое поведение и институты.

С. 35.Уильямсон О.И. Экономические институты капитализма: Фирмы, рынки, "отношенческая контрактация".336Wails J.J., D.C. North Integrating Institutional Change and Technical Change in Economic History: A Transaction CostApproach // Journal of Institutional and Theoretical Economics. 1994. Vol. 150. № 4.

Pp. 609-624.337Шаститко А.Е. Новая институциональная экономическая теория. С. 44.335142сменяющих друг друга институтов – институциональной траектории в подходящем институциональном пространстве. Цель данных промежуточных институтов– ослабление существующих культурных, технологических, инфраструктурныхили ресурсных ограничений, препятствующих дальнейшему движению338.Возможно, когда остальные институты заработают – рынок будет информационно состоятельным и торговля активной, поставленной цели можно будет достигнуть без использования робота-корректора. Однако в настоящий момент именно введение фиктивных агентов представляется тем инструментом перехода отсуществующих институтов к альтернативным, который обеспечит минимизациютрансакционных издержек за счёт минимальных трансформационных.Проверка и апробация предложенной гипотезы была произведена с помощью специально разработанной математической модели мультиагентного фондового рынка и созданного на её основе программного комплекса «Система моделирования конфликтов на фондовой бирже» (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2014661054 от 22.10.2014) (см.

приложение Д).Мультиагентное моделирование предполагает создание систем, в рамкахкоторых отдельно специфицируемые агенты взаимодействуют друг с другом, модифицируя внешнюю среду и своё поведение. Данный метод целесообразно использовать, когда в изучаемых объектах отсутствуют жестко регламентированныезаконы действий агентов, а нормы, которых они придерживаются, представляютсобой следствие их взаимоотношений339.Подобное поведение характерно и для инвесторов на фондовом рынке, отличающихся различными стратегиями совершения операций и самостоятельноформирующих институциональную среду.Мультиагентный подход к моделированию финансовых рынков предполагает рассмотрение инвесторов как ограниченно рациональных и гетерогенных338Полтерович В.М.

Элементы теории реформ. М.: Экономика, 2007. С. 136.Романов В.П., Бадрина М.В. Информационные технологии моделирования финансовых рынков. М.: Финансы истатистика, 2010. С. 153.339143агентов, благодаря чему делает возможным исследование непредсказуемых колебаний цен активов и изменений торговых оборотов340.В мультиагентных системах, в отличие от большинства прочих компьютерных моделей, действия экономических субъектов (в данном случае – инвесторов ирегуляторов) задаются не четкими математическими уравнениями, а с помощьюсистемы ценности (функции полезности, критериальной функции), на основе которой с учётом происходящих изменений параметров системы и осуществляютсявзаимодействия агентов друг с другом.Также именно данный принцип моделирования поведения позволяет нетолько наиболее достоверно воспроизвести сложную систему связей, характерную для рынка ценных бумаг, но и создать эффективного регулятора.

Так, помнению Майкла и Сьюзен Андерсон, роботы способны принимать решения всложных этических ситуациях, если функционируют не по строго заданному алгоритму, а руководствуясь заложенной системой ценностей. Невозможно задатьалгоритм принятия правильного решения в любой жизненной ситуации, поскольку они бесчисленны, однако так как этические проблемы возникают постоянно,необходим эффективный способ их решения без участия человека. Подобныенравственные роботы не подвержены влиянию эмоций и, следовательно, смогутпринимать решения, наиболее близкие к идеальным. В настоящее время созданыпервые нравственные роботы, осуществляющие свою деятельность в отдельныхотраслях, например, в медицине, где они в определенных ситуациях способнысделать выбор между обязыванием пациента вести себя согласно предписаниюврача или удовлетворением его собственных желаний, соизмеряя, что важнее вданном случае – физическое или психологическое состояние больного341.На данном этапе исследования действия предлагаемого робота-корректорабудут определяться в соответствии с разработанной методикой, однако применение мультиагентного подхода поможет нам в будущем адаптировать модель длярешения более сложных задач, затрагивающих вопросы этики.340341Там же, С.

157.Anderson M., Anderson S.L. Robot Be Good // Scientific American. 2010. №4. Pp. 72-77.144Кроме того, мультиагентный подход идеально подходит для отображенияодной из особенностей современного рынка ценных бумаг – распространенностивысокочастотной алгоритмической торговли.К недостаткам описанного метода можно отнести невозможность учёта всего круга параметров и, главным образом, внешних характеристик, оказывающихвлияние на фондовый рынок.Ранее мультиагентный подход уже использовался для исследования фондовых рынков.

Были созданы:модель Cohen, Maier, Schwartz и Whitcomb (1983 год), целью которой являлось исследование влияния шумовых трейдеров на биржевую торговлю.модель Kim и Markowitz (1989 год), изучавшая простейшие стратегии принятия решений.модель Santa Fe (разработана в 1989 году Blake LeBaron, Richard Palmer идр.) – самая знаменитая модель. Первоначально представляла собой синтез математического и мультиагентного подходов. Затем была усовершенствована, и на еёоснове появились новые модели: Beltratti and Margarita (1992 год); Marengo andTordjman (1995 год); Rieck (1994 год); Simone Giansante (2000 год); Yue W. (2001год). На базе модели Santa Fe было произведено несколько исследований, в частности анализ влияния иррациональных действий участников рынка.модель GASM (Genoa Artificial Stock Market) (разработана в 2000 годуMichele Marchesi и Marco Raberto), которая рассматривала поведение оптимистично и пессимистично настроенных инвесторов342.Созданный программный комплекс направлен на расчёт текущих трансакционных издержек, и, соответственно, тестирование целесообразности вмешательства корректора в совершаемые на фондовом рынке операции.При разработке программы поведение экономических субъектов было построено на принципе методологического индивидуализма – одном из основныхпринципов исследования в рамках нового институционального подхода.

Таким342Федеряков А.C. Влияние фундаментальных трейдеров на процесс ценообразования на искусственном рынкеценных бумаг // Управление большими системами. 2008. Вып. 21. С. 108-110.145образом, отправной точкой был индивид, а не группа, так как методологическийиндивидуализм предполагает рассмотрение коллективных образований – таких,как государство, фирма, семья – в рамках целевых функций образующих их экономических субъектов. Поэтому на основе данного подхода фондовая биржа рассматривалась в терминах максимизации полезности всех участников торгов343.Вследствие этого можно сказать, что, по сравнению с существующими,преимуществом предлагаемой модели фондового рынка является индивидуальноеповедение каждого трейдера, возможное за счёт учета системой широкого кругапараметров, на базе которых экономический агент может принимать решение онеобходимости совершать сделку в отношении конкретного финансового актива.Кроме того, новый институциональный подход был дополнен методамитеории игр.

Мультиагентные системы во многом основываются на инструментахи методах теории игр. Однако между ними есть и принципиальные различия. Так,многие категории в теории игр (например, равновесие Нэша) часто носят лишьописательный характер и не заданы строгими функциями ввиду своей крайнейсложности, в то время как исследования, проводимые с помощью мультиагентныхсистем, во многом упрощают эту задачу344.При этом стоит отметить, что теория игр преимущественно используется вкачестве инструмента анализа различных систем в равновесном состоянии345. Врамках данного исследования на основе теории игр рассмотрена координациядеятельности экономических субъектов в рамках определённой системы.Для установления более устойчивого равновесия в экономической системеинтересы фиктивных агентов должны быть не только промежуточными по отношению к двум сторонам конфликта, но и в большей степени соответствовать преобладающим интересам экономических субъектов.

Таким образом, для фондовойбиржи это означает необходимость отражения в определяемой в результате действий робота-корректора цене преобладающих ожиданий трейдеров.343Шаститко А.Е. Новая институциональная экономическая теория. С. 34-36.Wooldridge M. Introduction to MultiAgent Systems. Chichester: John Wiley & Sons, 2002. Pp. 10-11.345Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. М.; СПб.; Киев: Издательство Вильямс,2007. С. 851.344146С учётом этого предполагалось, что для более корректного формированиярыночной цены при совершении действий по уменьшению существующего спрэда, более правильным будет ориентироваться на среднее значение между лучшими ценами на покупку и продажу, с поправкой на медиану всех предложений насовершение операций с данным финансовым активом.

Характеристики

Список файлов диссертации