基于计算实验方法的复杂演化金融系统建模、资产定价及风险管理研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    71131007
  • 项目类别：
    重点项目
  • 资助金额：
    240.0万
  • 负责人：
    张维
  • 依托单位：
    天津大学
  • 学科分类：
    G0114.金融工程
  • 结题年份：
    2016
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2016-12-31

项目摘要

金融系统本质上是由大量具有适应性、交互性的个体组成的复杂系统。金融市场规模的不断增大和金融风险事件的频发凸显出认识金融系统复杂演化规律、并提供相应风险管理手段的重要性。随着高性能计算设备和计算技术的迅猛发展，"计算实验"为获得这种科学认识提供了新途径。.本研究拟创新与发展金融系统中个体行为、信息网络结构等方面的计算实验建模原理与方法；构建基于高性能计算环境、可支持对包含大量适应性agent的金融系统建模的开放性计算实验金融平台；由此探索复杂金融系统中种群演化、复杂网络演化等特征及其对资产价格动态规律的影响，构建复杂演化金融系统资产定价新理论；进而遵循"情景-应对"思想，提出体系性风险管理新理论、新方法和新工具。本研究将丰富与深化人类对于金融系统复杂演化规律的科学认识，为"健康的金融创新"和风险管理提供扎实的科学思想和技术手段，推动计算实验金融学科国际前沿发展。

结项摘要

金融系统本质上是由大量具有适应性、交互性的个体组成的复杂系统。金融市场规模的不断增大和金融风险事件的频发凸显出认识金融系统复杂演化规律、并提供相应风险管理手段的重要性。随着高性能计算设备和计算技术的迅猛发展， “计算实验”为获得这种科学认识提供了新途径。.本研究集中于金融系统中个体行为、信息网络结构等方面的计算实验建模原理与方法；构建基于高性能计算环境、可支持对包含大量适应性 agent 的金融系统建模的开放性计算实验金融平台；并探索了复杂金融系统中种群演化、复杂网络演化等特征及其对资产价格动态规律的影响。本研究丰富与深化了对金融系统复杂演化规律的科学认识，为复杂金融市场资产定价提供了原创性的科学思想和技术手段，推动计算实验金融学科国际前沿发展。

项目成果

期刊论文数量（58）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
A Platform for Stock Market Simulation with Distributed Agent-Based Modeling
基于分布式代理建模的股票市场模拟平台
  • DOI：
    10.1007/978-3-319-11194-0_13
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Lecture Notes in Computer Science
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wu Hutong;Chen Xiang;Li Yuelei;Zhang Xiaotao
  • 通讯作者：
    Zhang Xiaotao
Adaptive Behavior and Strategy Switching
适应性行为和策略切换
  • DOI：
    10.1142/s0219622014500503
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    International Journal of Information Technology & Decision Making
  • 影响因子：
    4.9
  • 作者：
    Zhang; Wei;Wu; Ziqiang;Zhang; Yongjie;Xiong; Xiong
  • 通讯作者：
    Xiong
Optimal Contract Design of Supplier-Led Outsourcing Based on Pontryagin Maximum Principle
基于庞特里亚金极大值原理的供应商主导外包最优契约设计
  • DOI：
    10.1007/s10957-013-0415-4
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Journal of Optimization Theory and Applications
  • 影响因子：
    1.9
  • 作者：
    Zhang; Jianxiong;Feng; Lin;Tang; Wansheng
  • 通讯作者：
    Wansheng
A Security Risk Analysis Model for Information Systems: Causal Relationships of Risk Factors and Vulnerability Propagation Analysis
信息系统安全风险分析模型：风险因素因果关系与漏洞传播分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Information Sciences
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    Feng Nan;Wang Harry Jiannan;Li Minqiang
  • 通讯作者：
    Li Minqiang
Calibration of the agent-based continuous double auction stock market by scaling analysis
通过尺度分析校准基于代理的连续双重拍卖股票市场
  • DOI：
    10.1016/j.ins.2012.06.019
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Information Sciences
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    Zhang; Wei;Zhang; Yongjie;Zhang; Xiaotao;Xiong; Xiong
  • 通讯作者：
    Xiong

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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