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Agenti artificiali e mercati finanziari: vincoli, casualità e imitazione

L’utilizzo dei modelli di simulazione ad agenti in economia e finanza è portatore di nuovi punti di vista alla disciplina, contrapponendosi spesso all’ortodossia e i suoi assiomi. La modellizzazione attraverso i modelli ad agenti permette di ricreare mondi artificiali semplificando, a volte eccessivamente, il comportamento dei singoli agenti o i meccanismi con cui questi interagiscono.
Negli ultimi due decenni gli ABM (agent based model) sono stati oggetto di forti critiche e altrettanto forti apprezzamenti, per la loro apparente contrapposizione alla teorizzazione attraverso formule matematiche.

Si propone un modello ad agenti per l’analisi dell’impatto dei vincoli e dell’imitazione in un mercato finanziario dominato dal caso. Si spiegano dettagliatamente le assunzioni del modello, con le relative implicazioni, e si illustrano le regole che seguono gli agenti e gli algoritmi utilizzati per la gestione degli ordini. In particolare si analizzano le conseguenze dell’imitazione spuria e dell’imitazione intenzionale in un ambiente controllato, attraverso una serie di esperimenti, a cui seguono le analisi dei grafici ottenuti e le analisi statistiche, con particolare riferimento alle serie dei prezzi e ai risultati delle strategie per gruppo di agenti.

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Introduzione L’utilizzo dei modelli di simulazione ad agenti in economia e nanza e por- tatore di nuovi punti di vista alla disciplina, contrapponendosi spesso all’or- todossia e i suoi assiomi. La modellizzazione attraverso i modelli ad agenti permette di ricreare mondi articiali semplicando, a volte eccessivamente, il comportamento dei singoli agenti o i meccanismi con cui questi interagiscono. Negli ultimi due decenni gli ABM (agent based model) sono stati ogget- to di forti critiche e altrettanto forti apprezzamenti, per la loro apparente contrapposizione alla teorizzazione attraverso formule matematiche. Le mo- tivazioni dell’utilizzo dei modelli di simulazione ad agenti verranno analizza- te nel capitolo 1, con i dovuti riferimenti alle teorie economiche ortodosse. In particolare si espongono le nozioni riguardanti l’equilibrio statico e quel- lo dinamico e si introduce il fondamentale concetto di razionalit a limitata, in opposizione alla perfetta razionalit a dell’ homo oeconomicus. Si illustrano quindi le peculiarit a dei modelli agent-based, e se ne distinguono i vari utilizzi in ambito economico. Nel capitolo 2 si analizza uno dei primi saggi sugli agenti zero intelligence, in cui assume particolare rilevanza il meccanismo di mercato, l’asta doppia continua, e la presenza di vincoli di bilancio per il raggiungimento di un equilibrio. La minima razionalit a degli agenti articiali, nel saggio di Gode e Sunder, viene confrontata con la razionalit a degli agenti umani, con risultati allo stesso tempo sorprendenti e ambigui. L’ambiguit a e le semplicazioni sono dunque fonti delle critiche al modello analizzato nel primo capitolo e agli ABM in generale. L’eterogeneit a complica i modelli ABM ma permette una migliore rap- presentazione della realt a: e il caso del modello di LeBaron presentato nel capitolo 3, in cui gli agenti sono in grado di migliorare la propria strategia basandosi sul passato. In questo modello viene introdotto il concetto di me- moria degli agenti, sottoforma di probabilit a condizionate, e il concetto di informazione limitata e non uniforme nel mercato, con la presenza di insider trading. Le ipotesi del modello consentono inoltre l’analisi delle deviazioni del prezzo di mercato dal prezzo di equilibrio, dato dalle aspettative razionali. 4

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Informazioni tesi

  Autore: Marco Castelnuovo
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2010-11
  Università: Università degli Studi di Torino
  Facoltà: Economia
  Corso: Finanza
  Relatore: Pietro Terna
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 126

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Parole chiave

mercati finanziari
econometria
risk management
simulazione
normalità
r
agenti artificiali
netlogo
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