| Project/Area Number |
16016274
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Science and Engineering
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| Research Institution | Osaka City University |
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Principal Investigator |
塩澤 由典 (塩沢 由典) 大阪市立大学, 大学院創造都市研究科, 教授 (00109076)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村上 晴美 大阪市立大学, 大学院創造都市研究科, 助教授 (40305644)
橋本 文彦 大阪市立大学, 大学院経済学研究科, 助教授 (30275234)
中島 義裕 大阪市立大学, 大学院経済学研究科, 助教授 (40336798)
谷口 和久 近畿大学, 経済学部, 教授 (80268242)
小野 功 東京工業大学, 大学院総合理工学研究科, 助教授 (00304551)
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| Project Period (FY) |
2004 – 2005
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2005)
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| Budget Amount *help |
¥12,500,000 (Direct Cost: ¥12,500,000)
Fiscal Year 2005: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥6,500,000)
Fiscal Year 2004: ¥6,000,000 (Direct Cost: ¥6,000,000)
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| Keywords | U-Mart / シミュレーション / 先物市場 / ゲーミング / 制度設計 / 経済物理学 / エージェント・ベースド・シミュレーション / 人工市場 / マーケット・マイクロ・ストラクチャ / 複雑系経済学 / 共通テストベッド |
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| Research Abstract |
研究成果としては、大きく分けて共通テストベッドの開発と提供、ヒューマン・エージェントの行動分析、マシン・エージェントによる研究の3つに分けられる。人工先物市場U-Martシステムは、ヒューマン・エージェントとマシン・エージェントが混在するシミュレータという特徴を持っている。GUIやログ形成などを統一する事で、ヒューマン・エージェントが参加するリアルタイムの実験と、計算機による加速実験の両方をシームレスに実行できるシステムである。このシステムを開発、公開し国内外の研究機関、教育機関で広く使われている。
我々は、このシステムを用いてヒューマン・エージェントの行動把握に関する研究を行った。ポジション・コントロールに焦点をあてて学習曲線を調べてみると、6回程度の実験で習熟する事がわかった。また、他人の注文情報(板情報)の有無が取引の成功率に与える影響を調べた。判断する時間が短いと、板情報が活用されない事がわかった。
マシン・エージェントによる加速実験による成果は2つある。1つは、エージェントの組成が価格変動やエージェントの資産変化にどのような影響を与えるかという問題である。金融市場一般に見られる尖度の高い分布は、エージェントの種類や組み合わせの複雑さが、中程度の時に起きる事がわかった。
また、約定率を上昇させる事を目的としたマーケット・メーカーのモデルをつくり分析した。どのようなタイプのマーケット・メーカーであれ、注文を継続的に出し続けなければならないという要請を満たすエージェントを加えると取引頻度が増大した。一方で、マーケット・メーカーの収益をみるとスプレッドを固定するタイプのエージェントは価格変動がGARCH型の場合収益をあげられないが、スプレッドをポジションに従って変動するタイプのエージェントは、比較的安定的に収益が得られる事がわかった。
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