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Aste a chiamata, controllo dei prezzi ed esperimenti con agenti umani ed artificiali in un modello di simulazione di borsa

Informazioni tesi

  Autore: Paolo Mezzera
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2002-03
  Università: Università degli Studi di Torino
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia e Commercio
  Relatore: Pietro Terna
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 241

Le simulazioni si stanno affermando come un interessante metodo alternativo per la ricerca scientifica. Le ricerche fatte con il metodo delle simulazioni stanno ottenendo risultati soddisfacenti in tutte le discipline, non solo per le scienze della natura, ma anche per le scienze dell'uomo.
Utilizzando tale metodo è stato costruito un modello di borsa che si ispira al funzionamento della Borsa Italiana. Il modello, denominato Sum (Surprising (Un)Realistic Market) è nato nel 2000 da un'idea di Pietro Terna e si è poi evoluto, attraverso i contributi di numerosi tesisti, fino ad arrivare ad una particolare versione, chiamata SumWeb (Sum Web Economic Behaviour), che permette agli umani di interagire con il modello, "entrare" nel modello ed operare nel mercato di borsa simulato così come fanno gli agenti artificiali presenti in esso dalla prima versione.

Il lavoro descritto in questa tesi riguarda l'introduzione nel modello Sum delle aste a chiamata (di apertura e chiusura) e dei controlli sulle variazioni dei prezzi, così come sono stati introdotti recentemente nel mercato borsistico italiano e nelle altre principali piazze europee e mondiali.
Per introdurre il meccanismo delle aste nel modello sono state necessarie delle integrazioni al codice informatico con il quale è scritto Sum. L'introduzione delle aste non ha modificato la natura del modello, bensì ne ha aumentato il grado di realismo avvicinando il funzionamento del mercato simulato al funzionamento del mercato reale e attenuando l'entità delle bolle e dei crash. Grazie all'introduzione delle aste a chiamata e dei controlli sulle variazioni dei prezzi nel modello di simulazione, inoltre, è possibile studiare gli effetti di tali integrazioni sull'andamento del mercato, i quali sono assolutamente rilevanti. Sono rilevanti perché le aste, per la loro struttura, e i controlli sulle variazioni dei prezzi, possibili grazie al prezzo di controllo che si ottiene dalle aste, riducono nettamente gli effetti dei tentativi di falsare l'andamento del mercato.

Utilizzando SumWeb si sono svolti esperimenti con agenti umani e artificiali. Gli esperimenti svolti sono due e differiscono per durata e per popolazione di agenti, ma sono identici per altri aspetti. Il primo si è svolto nelle aule informatiche della Facoltà di Economia, è durato mezz'ora ed ha visto la partecipazione di 44 agenti umani. Il secondo è durato invece 14 giorni e vi hanno partecipato 98 agenti umani.
Il mercato riprodotto in tali esperimenti è realistico, tuttavia non sono mancati comportamenti scorretti da parte di alcuni partecipanti che hanno permesso di studiare più a fondo i meccanismi del mercato e di analizzare i punti deboli del modello.

In seguito ai vari esperimenti fatti, e a conclusione del lavoro svolto, è possibile affermare quanto segue:

L'introduzione delle aste a chiamata e dei controlli sulle variazioni dei prezzi ha avuto importanti effetti positivi aumentando il grado di realismo del modello Sum e permettendo di svolgere realistici esperimenti con agenti umani.
Il positivo effetto atteso dall'introduzione delle aste a chiamata è stato totalmente confermato. Invece l'effetto altrettanto positivo derivante dall'introduzione dei controlli sulle variazioni dei prezzi era inaspettato. I controlli, si è visto, sono stati inseriti nel modello non solamente per la necessità di uniformare Sum al regolamento della Borsa Italiana, ma anche per frenare alcuni comportamenti scorretti durante l'esperimento "on line".
La presenza di controlli che indeboliscono l'efficacia dei tentativi di falsare l'andamento del mercato si è rivelata una condizione fondamentale per ottenere un mercato realistico e, soprattutto, per ridurre l'entità delle bolle e dei crash di borsa.
Le bolle (e i crash) si formano in qualunque mercato di borsa, indipendentemente dalle caratteristiche del mercato e degli agenti che vi operano. In questo lavoro si è dimostrato che la presenza del meccanismo che caratterizza le aste a chiamata (di apertura e di chiusura), e della conseguente possibilità di imporre delle limitazioni ai prezzi contenuti nelle proposte e nei contratti, è un'efficace barriera che limita la crescita (caduta) ingiustificata dei titoli, rende realistici gli andamenti delle azioni (che, nei mercati reali, devono rispecchiare il valore delle imprese emittenti) limitando le operazioni che mirano a falsare l'andamento del mercato.

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Introduzione Le simulazioni si stanno affermando come un interessante metodo alternativo per la ricerca scientifica. Le ricerche fatte con il metodo delle simulazioni stanno ottenendo risultati soddisfacenti in tutte le discipline, non solo per le scienze della natura, ma anche per le scienze dell’uomo. Utilizzando tale metodo è stato costruito un modello di borsa che si ispira al funzionamento della Borsa Italiana. Il modello, denominato Sum (Surprising (Un)Realistic Market) è nato nel 2000 da un’idea di Pietro Terna e si è poi evoluto, attraverso i contributi di numerosi tesisti, fino ad arrivare ad una particolare versione, chiamata SumWeb (Sum Web Economic Behaviour), che permette agli umani di interagire con il modello, “entrare” nel modello ed operare nel mercato di borsa simulato così come fanno gli agenti artificiali presenti in esso dalla prima versione. Il lavoro descritto in questa tesi riguarda l’introduzione nel modello Sum delle aste a chiamata (di apertura e chiusura) e dei controlli sulle variazioni dei prezzi, così come sono stati introdotti recentemente nel mercato borsistico italiano e nelle altre principali piazze europee e mondiali. Per introdurre il meccanismo delle aste nel modello sono state necessarie delle integrazioni al codice informatico con il quale è scritto Sum. L’introduzione delle aste non ha modificato la natura del modello, bensì ne ha aumentato il grado di realismo avvicinando il funzionamento del mercato simulato al funzionamento del mercato reale e attenuando l’entità delle bolle e dei crash. 6

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