系统科学在金融领域的应用现状
系统科学是1937年由美籍奥地利生物学家贝塔朗菲创立的一门新兴学科,主要研究自然界和人类社会各类系统的共同特性,探索其生成、演化和涌现等规律的科学,广泛应用于工业、计算机、航空航天以及经济领域。系统科学具有以下特点:与经典科学注重还原分
系统科学的本质特性为系统科学在金融理论的应用提供了全新的方法。系统科学研究的对象是复杂非线性系统,而现实的金融市场正是复杂非线性的,不仅投资者往往表现出非理性,出现反应过度或反应不足,而且市场也经常处于不稳定(非均衡)态,实际价格分布呈现出尖峰、厚尾、跳跃性、非连续性。同时,相关物理学家或数学家已经对金融市场的收益进行了非线性检验,证明金融市场中普遍存在非线性现象。
另一方面,现代金融理论与行为金融理论存在的缺陷,为新理论的产生提供了空间。建立在有效市场假说基础上的现代金融理论,由于其假设基础的局限性使得研究结果与实证检验相背离,不能对“小市值效应”等异常现象有效解释。行为金融理论仅对“理性人”假设作了有条件的放松,能够解释异常现象,但同时又增添了现代金融理论所没有的缺陷,如运用心理偏差过于随意等。
尽管上世纪90年代就出现了非线性复杂金融理论的雏形,并且国内外学者已经在此领域做出了有益的探索,但是这些研究仅是将系统科学的某一部分内容用于解释金融系统中的部分现象或演化规律,总体来看,研究仍然缺乏系统性和完整性。笔者认为,有必要建立一个完善的系统科学范式下的金融理论体系,亦即系统金融理论。
系统金融理论的构成及研究方法
与系统科学理论体系相对应,系统金融理论体系应主要包含非线性金融理论、复杂性金融理论、系统动力学金融理论。金融学研究主要包括宏观金融学和微观金融学,二者都是金融系统的子系统,并且也都由具有层次结构的二级子系统构成。因此，系统科学可以应用于金融市场体系等宏观金融研究,如金融体系的设立、创新、激励、约束机制,金融体系对实体经济的影响与作用,不同金融体系之间的差异与比较等;也可以应用于金融市场和金融资产的定价、风险管理以及监管问题等。
研究方法包括以下方面:
――定性与定量相结合的方法。对于研究对象,如金融系统的证券市场子系统,可以通过分形检验、ADF检验、R/S检验、李雅普诺夫指数、分数维等定量方法验证证券市场系统的非线性;也可以采用定性的方法研究其耗散结构、层次性、多样性、聚集性和非线性等。
――系统建模和计算机仿真研究。系统动力学认为，系统的行为模式与特征主要取决于其内部结构。因此可以选取证券市场等金融子系统为例构建金融系统发展的因果模型,研究金融系统仿真模型的机理、金融发展系统动力学研究步骤与检验、金融系统的仿真与预测。20世纪80年代后期先后有 iT h in k 、S T E L L A 和V e n sim 、P o w e rsim 主流绘图建模模拟软件。2006年Vensim已经发展到5.5d版,STELLA和iThink已经发展到9.0版。这些为系统科学在金融系统研究中的应用提供了便利。
系统科学能够全面有效解决非线性、复杂性、动态性问题,而金融系统是一个具有复杂、多层次、高阶非线性、动态性、自组织性等典型特征的系统,因此,将系统科学逐步应用到金融理论建设中,创立系统金融理论,采用有限理性、分形、混沌、协同、突变、反馈、仿真以及定性与定量相结合的方法来研究金融市场,可以更加接近于实际情况,更准确地揭示金融市场的演化规律,是指导金融市场体制建设、促进金融市场健康有序发展的有力工具。
系统金融理论的研究优势
1.金融系统本身具有非线性、复杂性、动态性,而不论是现代金融理论采用的简单的理性人假设,或是行为金融理论对有效市场假设条件作以简单的放松,都无法真正揭示金融系统的演化规律。系统金融理论采用非线性、复杂性和系统动力学的分析方法研究金融系统问题,相对于前二者来说更接近实际情况,其结论更有意义。
2.金融体系内部存在着复杂的非线性作用机制,非线性迭代产生混沌现象,使金融市场系统进入混沌均衡状态,系统内的各种梯度推动着整个系统不断地寻找新的耗散途径,导致系统的剧烈波动,直到形成新的稳定有序结构,这种特性是其他两种理论所不能解释的。
3.系统金融理论采用定性与定量相结合的研究方式,并且可以借助计算机进行仿真检验,预测金融系统未来的演化规律,与其他两种理论相比具有更高的可靠性。
4.系统动力学研究处理社会、经济、生态等高度非线性、多重反馈、复杂时变大系统问题,利用其可以构建金融系统的仿真模型,预测金融系统未来的发展状况,且其建模过程便于建模人员、决策者和专家群体的融合,因此系统动力金融理论与其他两种理论相比有更广泛的应用前景。
(作者单位:山东经济学院财政金融学院)
