Из Википедии, бесплатной энциклопедии
  (Перенаправлено из Истории эконофизики )
Перейти к навигации Перейти к поиску

Эконофизика - это гетеродоксальная междисциплинарная область исследований, в которой применяются теории и методы, первоначально разработанные физиками для решения проблем в экономике , обычно тех, которые включают неопределенность или случайные процессы и нелинейную динамику . Некоторые его применения к изучению финансовых рынков также называются статистическими финансами, поскольку они уходят корнями в статистическую физику . Эконофизика тесно связана с социальной физикой .

История [ править ]

Интерес физиков к общественным наукам не нов; Даниэль Бернулли , например, был создателем предпочтений, основанных на полезности . Один из основателей неоклассической экономической теории , бывший профессор Йельского университета экономики Ирвинг Фишер , первоначально был обучен под известным Йельского физика , Гиббс . [1] Аналогичным образом Ян Тинберген , получивший первую Нобелевскую премию по экономическим наукам в 1969 году за разработку и применение динамических моделей для анализа экономических процессов, изучал физику с Полом Эренфестом вЛейденский университет . В частности, Тинберген разработал гравитационную модель международной торговли , которая стала рабочей лошадкой международной экономики.

Эконофизика была основана в середине 1990-х годов несколькими физиками, работающими в области статистической механики . Неудовлетворенные традиционными объяснениями и подходами экономистов, которые обычно отдавали предпочтение упрощенным подходам ради разрешимых теоретических моделей перед согласием с эмпирическими данными, они применяли инструменты и методы из физики, сначала пытаясь сопоставить наборы финансовых данных, а затем объясняя больше. общеэкономические явления.

Одной из движущих сил эконофизики, возникшей в то время, была внезапная доступность больших объемов финансовых данных, начиная с 1980-х годов. Стало очевидно, что традиционных методов анализа недостаточно - стандартные экономические методы имеют дело с однородными агентами и равновесием, в то время как многие из наиболее интересных явлений на финансовых рынках фундаментально зависят от разнородных агентов и ситуаций, далеких от равновесия.

Термин «эконофизика» был введен Х. Юджином Стэнли для описания большого количества работ, написанных физиками по проблемам (фондовых и других) рынков, на конференции по статистической физике в Калькутте (бывшая Калькутта ) в 1995 г. и впервые опубликовано в его публикации в Physica A 1996. [2] [3] Инаугурационная встреча по эконофизике была организована в 1998 году в Будапеште Яношом Кертесом и Имре Кондором . Первая книга по эконофизике была написана RN Mantegna и HE Stanley в 2000 году [4].

Серия почти регулярных встреч по этой теме включает: ECONOPHYS-KOLKATA (проводится в Калькутте и Дели), [5] Коллоквиум по эконофизике, ESHIA / WEHIA.

В последние годы сетевая наука , во многом опирающаяся на аналогии из статистической механики , стала применяться к изучению производственных систем. Так обстоит дело с работами, выполненными в Институте Санта-Фе в рамках финансируемых Европой исследовательских проектов, таких как прогнозирование финансовых кризисов, и Обсерватории экономической сложности Гарварда и Массачусетского технологического института.

Если «эконофизика» используется для обозначения принципа применения статистической механики к экономическому анализу, в отличие от конкретной литературы или сети, приоритет инноваций, вероятно, принадлежит Эммануэлю Фарджуну и Моше Мачоверу (1983). Их книга Законы Хаоса: Вероятностный подход к политической экономии предлагает Дис решение задачи (их слова) на проблему трансформации в политической экономии Маркса, повторно концептуализации соответствующих величин в качестве случайных величин. [6]

Если, с другой стороны, «эконофизика» используется для обозначения приложения физики к экономике, можно рассматривать работы Леона Вальраса и Вильфредо Парето как ее часть. Действительно, как показали Бруна Инграо и Джорджио Исраэль , теория общего равновесия в экономике основана на физической концепции механического равновесия .

Эконофизика не имеет ничего общего с «подходом физических величин» к экономике, который защищал Ян Стидман и другие, связанные с неорикардианством . Известные эконофизики являются Jean-Philippe Bouchaud , Bikas K Чакрабарти , Дии Дойн Фармер , Тициана Ди Маттео , Диего Garlaschelli , Дирк Хелбинг , Джанос Кертесс , Росарио Н. Мантенья , Маттео Marsili, Джозеф Л. Макколи , Энрико Scalas, Didier Sornette , H Евгений Стэнли , Виктор Яковенкои И-Чэн Чжан. Среди официальных курсов по эконофизике следует особо отметить курс, предлагаемый Диего Гарлашелли на физическом факультете Лейденского университета . [7] [8] С сентября 2014 года Королевский колледж присвоил первую должность профессора эконофизики ( Тициана Ди Маттео ).

Основные инструменты [ править ]

Основными инструментами эконофизики являются вероятностные и статистические методы, часто взятые из статистической физики.

Физические модели, которые применялись в экономике, включают кинетическую теорию газа (называемую кинетическими моделями обмена на рынках [9] ), модели перколяции , хаотические модели, разработанные для изучения остановки сердца, и модели с самоорганизующейся критичностью, а также другие модели. разработан для прогноза землетрясений . [10] Более того, были попытки использовать математическую теорию сложности и теорию информации , разработанную многими учеными, среди которых Мюррей Гелл-Манн и Клод Э. Шеннон , соответственно.

Для потенциальных игр было показано, что порождающее возникновение равновесие, основанное на информации через информационную энтропию Шеннона, дает ту же самую равновесную меру ( мера Гиббса из статистической механики), что и стохастическое динамическое уравнение, оба из которых основаны на моделях ограниченной рациональности, используемых экономисты. Теорема флуктуации-диссипации связывает эти два понятия, чтобы установить конкретное соответствие «температуры», «энтропии», «свободного потенциала / энергии» и других физических понятий экономической системе. Модель статистической механики не строится априори - это результат ограниченно рационального допущения и моделирования существующих неоклассических моделей. Его использовали для доказательства «неизбежности сговора».РезультатХью Диксон [11] в случае, для которого неоклассическая версия модели не предсказывает сговор. [12] Здесь спрос растет, как и в случае с товарами Веблена , покупатели акций с ошибкой «горячей руки» предпочитают покупать более успешные акции и продавать менее успешные [13] или среди коротких трейдеров во время короткого сжатия, как это произошло. благодаря сговору группы WallStreetBets с целью поднять курс акций GameStop в 2021 году . [14]

Количественные показатели, полученные из теории информации, использовались в нескольких работах эконофизика Аурелио Ф. Баривьера и соавторов для оценки степени информационной эффективности фондовых рынков. [15]Зунино и др. использовать инновационный статистический инструмент в финансовой литературе: плоскость причинности сложности-энтропии. Это декартово представление устанавливает рейтинг эффективности различных рынков и выделяет разную динамику рынка облигаций. Было обнаружено, что в более развитых странах фондовые рынки имеют более высокую энтропию и меньшую сложность, в то время как рынки развивающихся стран имеют более низкую энтропию и более высокую сложность. Более того, авторы приходят к выводу, что классификация, полученная из плоскости причинно-следственной связи сложности и энтропии, согласуется с квалификациями, присвоенными крупными рейтинговыми компаниями суверенным инструментам. Аналогичное исследование, разработанное Bariviera et al. [16]исследовать взаимосвязь между кредитными рейтингами и информационной эффективностью выборки корпоративных облигаций нефтяных и энергетических компаний США, используя также плоскость причинно-следственной связи сложности-энтропии. Они считают, что эта классификация соответствует кредитным рейтингам, присвоенным Moody's.

Еще один хороший пример - теория случайных матриц , которую можно использовать для выявления шума в матрицах финансовой корреляции. В одной статье утверждается, что этот метод может улучшить производительность портфелей, например, при его оптимизации . [17]

Однако существуют различные другие инструменты из физики, которые использовались до сих пор, такие как гидродинамика , классическая механика и квантовая механика (включая так называемую классическую экономику , квантовую экономику и квантовые финансы ) [18] и формулировка интеграла по путям. статистической механики. [19]

Концепция индекса экономической сложности , представленная физиком Сезаром А. Идальго и экономистом из Гарварда Рикардо Хаусманном и представленная в Обсерватории экономической сложности Массачусетского технологического института , была разработана в качестве инструмента прогнозирования экономического роста в «Атласе экономики» Гарвардской лаборатории роста. Сложность » .По оценкам Хаусманна и Идальго, ECI намного точнее предсказывает рост ВВП, чем традиционные меры управления Всемирного банка . [20]

Есть также аналогии между теорией финансов и теорией диффузии . Например, уравнение Блэка-Шоулза для опциона ценообразования является диффузия - адвекция уравнение (см однако [21] [22] для критики методологии Блэка-Шоулза). Теорию Блэка – Шоулза можно расширить, чтобы дать аналитическую теорию основных факторов экономической деятельности. [19]

Влияние [ править ]

Статьи по эконофизике публиковались в основном в журналах, посвященных физике и статистической механике, а не в ведущих экономических журналах. Некоторых экономистов из мейнстрима эта работа в целом не впечатлила. [23] Другие экономисты, в том числе Мауро Галлегати , Стив Кин , Пол Ормерод и Алан Кирман, проявили больший интерес, но также подвергли критике некоторые тенденции в эконофизике.

Эконофизика оказывает определенное влияние на более прикладную область количественных финансов , масштабы и цели которой значительно отличаются от целей экономической теории. Различные эконофизики ввели модели колебаний цен в физику финансовых рынков или оригинальные точки зрения на устоявшиеся модели. [21] [24] [25] Также несколько законов масштабирования были обнаружены в различных экономических данных. [26] [27] [28]

Основные результаты [ править ]

В настоящее время одним из основных результатов эконофизики является объяснение «толстых хвостов» в распределении многих видов финансовых данных как универсального самоподобного свойства масштабирования (т. Е. Масштабного инварианта на многих порядках величины данных) [ 29], возникающую из-за тенденции отдельных рыночных конкурентов или их совокупности систематически и оптимально использовать преобладающие «микротенденции» (например, рост или падение цен). Эти «толстые хвосты» важны не только математически, потому что они включают риски., которые, с одной стороны, могут быть очень маленькими, так что ими можно пренебречь, но которые, с другой стороны, вовсе не могут быть пренебрежимо малыми, то есть их нельзя сделать экспоненциально маленькими, а вместо этого следуют измеримому алгебраически убывающему степенной закон, например, с вероятностью отказа только там, где x является все более большой переменной в хвостовой области рассматриваемого распределения (т. е. ценовая статистика с гораздо большим количеством данных 10 8 ). Т.е. рассматриваемые события не являются просто «выбросами», они действительно должны приниматься во внимание и не могут быть «застрахованы». [30]Похоже, что также играет роль то, что около изменения тенденции (например, от падения к повышению цен) наблюдаются типичные «панические реакции» агентов по продаже или покупке с алгебраически увеличивающимися скоростями и объемами сделок. [30] «Толстые хвосты» наблюдаются и на товарных рынках .

Как и в квантовой теории поля, «толстые хвосты» могут быть получены сложными « непертурбативными » методами, в основном численными, поскольку они содержат отклонения от обычных гауссовских приближений , например теории Блэка – Шоулза . Однако «жирные хвосты» могут быть вызваны и другими явлениями, такими как случайное количество членов в центральной предельной теореме или любое количество других, неэконофизических моделей. Из-за сложности тестирования таких моделей в традиционном экономическом анализе им уделялось меньше внимания.

См. Также [ править ]

  • Конденсация Бозе – Эйнштейна (теория сетей)
  • Возможная игра
  • Экономика сложности
  • Комплексная сеть
  • Анализ колебаний без тренда
  • Кинетические биржевые модели рынков
  • Зависимость на большие расстояния
  • Теория сети
  • Сетевая наука
  • Термоэкономика
  • Квантовые финансы

Ссылки [ править ]

  1. ↑ Yale Economic Review, Проверено 25 сентября 2009 г. Архивировано 8 мая 2008 г. в Wayback Machine.
  2. ↑ Интервью HE Стэнли по эконофизике (опубликовано в «IIM Kozhikode Society & Management Review», публикация Sage (США), том 2, выпуск 2 (июль), стр. 73-78 (2013))
  3. ^ Эконофизические исследования в Индии за последние два десятилетия (1993-2013) (опубликовано в "IIM Kozhikode Society & Management Review", публикация Sage (США), том 2, выпуск 2 (июль), стр. 135-146 (2013) )
  4. ^ "Введение в эконофизику", Cambridge University Press, Кембридж (2000)
  5. ^ "Эконофизика распределения богатства", ред. A. Chatterjee et al., New Economic Windows, Springer, Milan (2005), и последующие восемь Proc. Тома, опубликованные в 2006, 2007, 2010, 2011, 2013, 2014, 2015 и 2019 годах в серии New Economic Windows компании Springer.
  6. ^ Farjoun и Machover отказываются полная новизна: их книга посвящена покойным Роберт Х. Langston, который они цитируют для прямого вдохновения (стр 12), и они также отмечают независимое предложение в документеобсуждения по ET Джейнесу (стр 239)
  7. ^ «Эконофизика, 2012-2013 ~ электронный проспект, Лейденский университет» . studiegids.leidenuniv.nl . Проверено 10 сентября 2018 .
  8. ^ "Econophysics, 2020-2021 ~ e-Prospectus, Leiden University" . studiegids.leidenuniv.nl . Проверено 5 сентября 2020 .
  9. ^ Бикас К. Чакрабарти , Анирбан Чакраборти, Сатья Р. Чакраварти, Арнаб Чаттерджи (2012). Эконофизика распределения доходов и богатства . Издательство Кембриджского университета , Кембридж . Bibcode : 2013eiwd.book ..... C .CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  10. ^ Дидье Сорнетт (2003). Почему рушатся фондовые рынки? . Издательство Принстонского университета .
  11. ^ Диксон, Хью (2000). «не отставая от Джонсов: конкуренция и развитие сговора». Журнал экономического поведения и организации . 43 (2): 223–238. DOI : 10.1016 / s0167-2681 (00) 00117-7 .
  12. ^ Кэмпбелл, Майкл Дж. (2016). «Неизбежность сговора в кооперативной ограниченной рациональной модели Курно с растущим спросом» . Журнал математической экономики и финансов . 2 (1): 7–20.
  13. ^ Джонсон, Джозеф; Теллис, GJ; Макиннис, ди-джей (2005). «Проигравшие, выигравшие и предвзятые сделки». Журнал потребительских исследований . 2 (32): 324–329. DOI : 10.1086 / 432241 . S2CID 145211986 . 
  14. ↑ Левин, Мэтт (18 февраля 2021 г.). «Конгресс хочет поговорить о GameStop» . Блумберг .CS1 maint: date and year (link)
  15. ^ Дзунино Л., Bariviera, AF, Guercio, MB, Мартинес, LB и Rosso, О. А. (2012). «Об эффективности рынков суверенных облигаций» (PDF) . Physica A: Статистическая механика и ее приложения . 391 (18): 4342–4349. Bibcode : 2012PhyA..391.4342Z . DOI : 10.1016 / j.physa.2012.04.009 . ЛВП : 11336/59368 . S2CID 122129979 .  CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  16. ^ Bariviera, AF, Дзунино, Л., Guercio, MB, Мартинес, LB и Rosso, О. А. (2013). "Эффективность и кредитные рейтинги: анализ теории перестановки информации" (PDF) . Журнал статистической механики: теория и эксперимент . 2013 (8): P08007. arXiv : 1509.01839 . Bibcode : 2013JSMTE..08..007F . DOI : 10.1088 / 1742-5468 / 2013/08 / P08007 . hdl : 11336/2007 . S2CID 122829948 .  CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  17. ^ Василики Плеру; Парамешваран Гопикришнан; Бернд Розенов; Луис Амарал; Томас Гур; Х. Юджин Стэнли (2002). «Случайный матричный подход к взаимной корреляции финансовых данных». Physical Review E . 65 (6): 066126. arXiv : cond-mat / 0108023 . Bibcode : 2002PhRvE..65f6126P . DOI : 10.1103 / PhysRevE.65.066126 . PMID 12188802 . S2CID 2753508 .  
  18. ^ Анатолий В. Кондратенко (2015). Вероятностная экономическая теория . Наука . ISBN 978-5-02-019121-1.
  19. ^ а б Чен, Цзин (2015). Единство науки и экономики: новый фундамент экономической теории . https://www.springer.com/us/book/9781493934645 : Springer.CS1 maint: location (link)
  20. ^ Рикардо Хаусманн; Сезар Идальго; и другие. «Атлас экономической сложности» . Обсерватория экономической сложности (MIT Media Lab) . Проверено 26 апреля 2012 года .
  21. ^ a b Жан-Филипп Бушо; Марк Поттерс (2003). Теория финансового риска и ценообразования производных финансовых инструментов . Издательство Кембриджского университета.
  22. ^ Бушо, JP; Поттерс, М. (2001). «Добро пожаловать в мир не Блэка-Скоулза». Количественные финансы . 1 (5): 482–483. DOI : 10.1080 / 713665871 . S2CID 154368053 . 
  23. ^ Филип Болл (2006). «Эконофизика: культурный крах». Природа . 441 (7094): 686–688. Bibcode : 2006Natur.441..686B . CiteSeerX 10.1.1.188.8120 . DOI : 10.1038 / 441686a . PMID 16760949 . S2CID 4319192 .   
  24. ^ Энрико Скалас (2006). «Применение случайных блужданий в непрерывном времени в финансах и экономике». Physica . 362 (2): 225–239. Bibcode : 2006PhyA..362..225S . DOI : 10.1016 / j.physa.2005.11.024 .
  25. ^ Ю. Шапира; Ю. Берман; Э. Бен-Джейкоб (2014). «Моделирование краткосрочного стадного поведения фондовых рынков» . Новый журнал физики . 16 (5): 053040. Bibcode : 2014NJPh ... 16e3040S . DOI : 10.1088 / 1367-2630 / 16/5/053040 .
  26. ^ Ю. Лю; П. Гопикришнан; П. Цизо; М. Мейер; К.-К. Пэн; Его Превосходительство Стэнли (1999). «Статистические свойства волатильности колебаний цен». Physical Review E . 60 (2): 1390–400. arXiv : cond-mat / 9903369 . Bibcode : 1999PhRvE..60.1390L . CiteSeerX 10.1.1.241.9346 . DOI : 10.1103 / PhysRevE.60.1390 . PMID 11969899 . S2CID 7512788 .   
  27. ^ MHR Стэнли; LAN Amaral; С.В. Булдырев; С. Хавлин; Х. Лешхорн; П. Маасс; М.А. Сэлинджер; Его Превосходительство Стэнли (1996). «Масштабирование поведения при росте компаний» . Природа . 379 (6568): 804. Bibcode : 1996Natur.379..804S . DOI : 10.1038 / 379804a0 . S2CID 4361375 . 
  28. ^ К. Ямасаки; Л. Мучник; С. Хавлин; А. Бунде; Его Превосходительство Стэнли (2005). «Масштабирование и память в интервалах возврата волатильности на финансовых рынках» . PNAS . 102 (26): 9424–8. Bibcode : 2005PNAS..102.9424Y . DOI : 10.1073 / pnas.0502613102 . PMC 1166612 . PMID 15980152 .  
  29. ^ Физики отметили масштабирующее поведение «толстых хвостов» в письме в научный журнал Nature Розарио Н. Мантенья и Х. Юджина Стэнли: поведение масштабирования в динамике экономического индекса , Nature Vol. 376, страницы 46-49 (1995)
  30. ^ a b См., например, Preis, Mantegna, 2003.

Дальнейшее чтение [ править ]

  • Розарио Н. Мантенья , Х. Юджин Стэнли , Введение в эконофизику: корреляции и сложность в финансах , Cambridge University Press (Кембридж, Великобритания, 1999)
  • Ситабхра Синха, Арнаб Чаттерджи, Анирбан Чакраборти, Бикас К. Чакрабарти . Эконофизика: Введение , Wiley-VCH (2010)
  • Бикас К. Чакрабарти , Анирбан Чакраборти, Арнаб Чаттерджи, Эконофизика и социофизика: тенденции и перспективы , Wiley-VCH, Берлин (2006)
  • Джозеф Макколи , Динамика рынков, эконофизика и финансы , Cambridge University Press (Кембридж, Великобритания, 2004 г.)
  • Бертран Рёнер , Паттерны спекуляции - Исследование в области наблюдательной эконофизики , Cambridge University Press (Кембридж, Великобритания, 2002)
  • Сурья Ю. , Ситунгкир, Х. , Дахлан, Р.М., Хариади, Ю., Сурозо, Р. (2004). Aplikasi Fisika dalam Analisis Keuangan (Применение физики в финансовом анализе . Bina Sumber Daya MIPA. ISBN 9793073527) 
  • Арнаб Чаттерджи, Судхакар Ярлагадда, Бикас К. Чакрабарти , Эконофизика распределения богатства , Springer-Verlag Italia (Милан, 2005 г.) [ постоянная мертвая ссылка ]
  • Филип Мировски , Больше тепла, чем света - экономика как социальная физика, физика как экономика природы , Cambridge University Press (Кембридж, Великобритания, 1989)
  • Убальдо Гарибальди и Энрико Scalas, Финитарные Вероятностные методы в эконофизика , Cambridge University Press (Кембридж, Великобритания, 2010) .
  • Эммануал Фарджун и Моше Мачовер, Законы хаоса: вероятностный подход к политической экономии , Verso (Лондон, 1983) ISBN 0 86091 768 1 
  • Марсело Бирро Рибейро, Динамика распределения доходов экономических систем: эконофизический подход , Cambridge University Press (Кембридж, Великобритания, 2020) .
  • Nature Physics Focus: Сложные сети в финансах, март 2013 г. Том 9 № 3, стр. 119–128
  • Марк Бьюкенен, что эконофизика когда-либо сделала для нас? , Природа 2013
  • Аналитическое рассмотрение поведения Гиббса-Парето в распределении богатства Арнаб Дас и Судхакар Ярлагадда arXiv : cond-mat / 0409329
  • Анализ функции распределения богатства Арнаб Дас и Судхакар Ярлагадда arXiv : cond-mat / 0310343
  • Аналитическая обработка модели торгового рынка Арнабом Дасом arXiv : cond-mat / 030468
  • Мартин Шубик и Эрик Смит, Руководство экономики предприятия , MIT Press, [1] MIT Press (2016)
  • Абергель, Ф., Аояма, Х., Чакрабарти, Б.К., Чакраборти, А., Део, Н., Райна, Д., Воденска, И. (ред.), Эконофизика и социофизика: недавний прогресс и будущие направления , [2 ] , Серия «Новые экономические окна», Springer (2017 г.)
  • Анатолий Васильевич Кондратенко. Физическое моделирование экономических систем. Классическая и квантовая экономика. Новосибирск, «Наука» (2005), ISBN 5-02-032479-5 

Лекции [ править ]

  • Экономические колебания и статистическая физика: количественная оценка чрезвычайно редких и гораздо менее редких событий, Юджин Стэнли , Videolectures.net
  • Приложения статистической физики к пониманию сложных систем, Юджин Стэнли , Videolectures.net
  • Финансовые пузыри, пузыри на рынке недвижимости, производные пузыри и финансово-экономический кризис, Дидье Сорнетт , Videolectures.net
  • Финансовые кризисы и управление рисками, Дидье Сорнетт , Videolectures.net
  • Проблема пузыря: как физика может количественно оценить обвалы фондового рынка, Тобиас Прейс , Серия онлайн-лекций Physics World
  • Элементарный гуманитарный подход к играм с ограниченным рациональным потенциалом, Майкл Дж. Кэмпбелл и Вернон Л. Смит , Гарвардская лаборатория роста.

Внешние ссылки [ править ]

  • Неизбежно ли неравенство ?; Scientific American, ноябрь 2019 г.
  • Когда физика стала недисциплинированной (и отцы эконофизики): диссертация Кембриджского университета (2018)
  • Форум по эконофизике
  • Конференция, посвященная 25-летию книги Фарджуна и Мачовера
  • Коллоквиум по эконофизике