| Kinh tế học là một lĩnh vực nghiên cứu liên ngành, áp dụng các lý thuyết và phương pháp ban đầu được phát triển bởi các nhà vật lý để giải quyết các vấn đề trong kinh tế, thường là các quá trình không chắc chắn hoặc quá trình ngẫu nhiên và động lực học phi tuyến. Một số ứng dụng của nó vào nghiên cứu thị trường tài chính cũng được gọi là tài chính thống kê liên quan đến nguồn gốc của nó trong vật lý thống kê.
Lịch sử [ chỉnh sửa ]
Sự quan tâm của các nhà vật lý đối với khoa học xã hội không phải là mới; Daniel Bernoulli, là một ví dụ, là người khởi tạo các sở thích dựa trên tiện ích. Một trong những người sáng lập lý thuyết kinh tế tân cổ điển, cựu Giáo sư Kinh tế của Đại học Yale, Irving Fisher, ban đầu được đào tạo theo nhà vật lý nổi tiếng của Yale, Josiah Willard Gibbs. [1] Tương tự, Jan Tinbergen, người đã giành giải thưởng tưởng niệm Nobel đầu tiên về Khoa học kinh tế ở 1969 vì đã phát triển và áp dụng các mô hình động để phân tích các quá trình kinh tế, nghiên cứu vật lý với Paul Ehrenfest tại Đại học Leiden. Cụ thể, Tinbergen đã phát triển mô hình trọng lực của thương mại quốc tế đã trở thành đặc điểm của kinh tế quốc tế.
Kinh tế học đã được bắt đầu vào giữa những năm 1990 bởi một số nhà vật lý làm việc trong lĩnh vực cơ học thống kê. Không hài lòng với các giải thích và cách tiếp cận truyền thống của các nhà kinh tế – vốn thường ưu tiên các cách tiếp cận đơn giản hóa vì lợi ích của các mô hình lý thuyết hòa tan so với thỏa thuận với dữ liệu thực nghiệm – trước tiên họ đã thử áp dụng các công cụ và phương pháp từ vật lý hiện tượng kinh tế chung.
Một động lực thúc đẩy vật lý kinh tế phát sinh tại thời điểm này là sự sẵn có đột ngột của một lượng lớn dữ liệu tài chính, bắt đầu từ những năm 1980. Rõ ràng là các phương pháp phân tích truyền thống là không đủ – các phương pháp kinh tế tiêu chuẩn xử lý các tác nhân đồng nhất và cân bằng, trong khi nhiều hiện tượng thú vị hơn trong thị trường tài chính phụ thuộc cơ bản vào các tác nhân không đồng nhất và các tình huống không cân bằng.
Thuật ngữ "vật lý kinh tế học" được đặt ra bởi H. Eugene Stanley, để mô tả số lượng lớn các bài báo được viết bởi các nhà vật lý trong các vấn đề của thị trường (chứng khoán và các loại khác), trong một hội nghị về vật lý thống kê ở Kolkata (trước đây là Calcutta) 1995 và lần đầu tiên xuất hiện trong ấn phẩm tố tụng của nó trong Physica A 1996. [2][3] Cuộc họp khai mạc về vật lý kinh tế học được tổ chức vào năm 1998 tại Budapest bởi János Kertész và Imre Kondor.
Chuỗi cuộc họp gần như thường xuyên về chủ đề này bao gồm: APFA, ECONOPHYS-KOLKATA, [4] Kinh tế học Colloquium, ESHIA / WEHIA.
Trong những năm gần đây, khoa học mạng, phụ thuộc rất nhiều vào các chất tương tự từ cơ học thống kê, đã được áp dụng vào nghiên cứu các hệ thống sản xuất. Đó là trường hợp với các công trình được thực hiện tại Viện Santa Fe trong các dự án nghiên cứu được tài trợ của châu Âu như Dự báo khủng hoảng tài chính và Đài quan sát phức tạp kinh tế Harvard-MIT
Nếu "vật lý kinh tế học" được sử dụng để biểu thị nguyên tắc áp dụng cơ học thống kê vào phân tích kinh tế, trái ngược với một tài liệu hoặc mạng cụ thể, ưu tiên đổi mới có lẽ là do Emmanuel Farjoun và Moshé Machover (1983). Cuốn sách của họ Luật hỗn loạn: Cách tiếp cận xác suất đối với nền kinh tế chính trị đề xuất dis giải quyết (lời nói của họ) vấn đề chuyển đổi trong nền kinh tế chính trị của Marx bằng cách tái khái niệm các đại lượng liên quan như là các biến ngẫu nhiên. [5]
Nếu, mặt khác, "kinh tế học" được dùng để biểu thị ứng dụng vật lý cho
về kinh tế, người ta có thể coi các tác phẩm của Léon Walras và Vilfredo Pareto là một phần của nó. Thật vậy, như thể hiện bởi Bruna Ingrao và Giorgio Israel, lý thuyết cân bằng chung trong kinh tế học dựa trên khái niệm vật lý của trạng thái cân bằng cơ học.
Kinh tế học không liên quan gì đến "cách tiếp cận đại lượng vật lý" đối với kinh tế học, được ủng hộ bởi Ian Steedman và những người khác liên quan đến chủ nghĩa tân Ricardian. Các nhà kinh tế học đáng chú ý là Jean-Philippe Bouchaud, Bikas K Chakrabarti, J. Doyne Farmer, Dirk Helbing, János Kertész, Francis Longstaff, Rosario N. Mantegna, Matteo Marsili, Joseph L. McCauley, Enrico Victor Yakovenko và Yi-Cheng Zhang. Đặc biệt đáng chú ý trong số các khóa học chính thức về vật lý kinh tế học là khóa học do Khoa Vật lý của Đại học Leiden cung cấp, [6][7] từ nơi người đoạt giải Nobel đầu tiên về kinh tế Jan Tinbergen đến. Từ tháng 9 năm 2014, Cao đẳng King đã trao vị trí đầu tiên của Giáo sư toàn phần về Kinh tế học.
Các công cụ cơ bản [ chỉnh sửa ]
Các công cụ cơ bản của vật lý kinh tế học là phương pháp xác suất và thống kê thường được lấy từ vật lý thống kê.
Các mô hình vật lý đã được áp dụng trong kinh tế học bao gồm lý thuyết động học của khí (được gọi là mô hình trao đổi động học của thị trường [8]), mô hình percolation, mô hình hỗn loạn được phát triển để nghiên cứu về ngừng tim và các mô hình có tính tự phê bình cũng như các mô hình khác được phát triển để dự đoán động đất. [9] Ngoài ra, đã có những nỗ lực sử dụng lý thuyết toán học về độ phức tạp và lý thuyết thông tin, được phát triển bởi nhiều nhà khoa học trong số đó là Murray Gell-Mann và Claude E. Shannon.
Đối với các trò chơi tiềm năng, người ta đã chứng minh rằng trạng thái cân bằng tạo ra xuất hiện dựa trên thông tin thông qua entropy thông tin Shannon tạo ra cùng một phép đo cân bằng (thước đo Gibbs từ cơ học thống kê) như một phương trình động học ngẫu nhiên, cả hai đều dựa trên tính hợp lý bị ràng buộc mô hình được sử dụng bởi các nhà kinh tế. Định lý phân tán biến động kết nối cả hai để thiết lập một sự tương ứng cụ thể của "nhiệt độ", "entropy", "tiềm năng / năng lượng tự do" và các khái niệm vật lý khác với một hệ thống kinh tế. Mô hình cơ học thống kê không được xây dựng a-prori – nó là kết quả của một giả định hợp lý bị ràng buộc và mô hình hóa trên các mô hình tân cổ điển hiện có. Nó đã được sử dụng để chứng minh kết quả "không thể tránh khỏi thông đồng" của Huw Dixon trong trường hợp phiên bản tân cổ điển của mô hình không dự đoán thông đồng. [10]
Ở đây, nhu cầu ngày càng tăng, như với hàng hóa Veblen hoặc người mua cổ phiếu với ngụy biện "nóng tay" thích mua những cổ phiếu thành công hơn và bán những cổ phiếu ít thành công hơn.
[11]
Bộ định lượng có nguồn gốc từ lý thuyết thông tin đã được sử dụng trong một số bài báo của nhà kinh tế học Aurelio F. Bariviera và đồng tác giả để đánh giá mức độ hiệu quả thông tin của thị trường chứng khoán. Trong một bài báo được xuất bản trên Physica A [12]
Zunino et al. sử dụng một công cụ thống kê sáng tạo trong tài liệu tài chính: mặt phẳng nhân quả phức tạp-entropy. Đại diện Cartesian này thiết lập một bảng xếp hạng hiệu quả của các thị trường khác nhau và phân biệt các động lực thị trường trái phiếu khác nhau. Hơn nữa, các tác giả kết luận rằng việc phân loại xuất phát từ mặt phẳng nhân quả phức tạp – entropy phù hợp với trình độ được giao bởi các công ty xếp hạng lớn cho các công cụ có chủ quyền. Một nghiên cứu tương tự được phát triển bởi Bariviera và cộng sự [13] tìm hiểu mối quan hệ giữa xếp hạng tín dụng và hiệu quả thông tin của một mẫu trái phiếu doanh nghiệp của các công ty năng lượng và dầu mỏ Hoa Kỳ sử dụng mặt phẳng quan hệ nhân quả entropy phức tạp. Họ thấy rằng sự phân loại này đồng ý với xếp hạng tín dụng được chỉ định bởi Moody.
Một ví dụ điển hình khác là lý thuyết ma trận ngẫu nhiên, có thể được sử dụng để xác định nhiễu trong ma trận tương quan tài chính. Một bài báo đã lập luận rằng kỹ thuật này có thể cải thiện hiệu suất của danh mục đầu tư, ví dụ, được áp dụng trong tối ưu hóa danh mục đầu tư. [14]
Tuy nhiên, có nhiều công cụ khác từ vật lý đã được sử dụng cho đến nay. , chẳng hạn như động lực học chất lỏng, cơ học cổ điển và cơ học lượng tử (bao gồm cả cái gọi là nền kinh tế cổ điển, nền kinh tế lượng tử và tài chính lượng tử), [15] và công thức tích phân đường của cơ học thống kê. [16]
Khái niệm về chỉ số phức tạp kinh tế, được giới thiệu bởi nhà vật lý MIT Cesar A. Hidalgo và nhà kinh tế học Harvard, ông Richard Hausmann, và đã có mặt tại Đài quan sát phức tạp kinh tế của MIT, đã được nghĩ ra như một công cụ dự báo cho tăng trưởng kinh tế. Theo ước tính của Hausmann và Hidalgo, ECI chính xác hơn nhiều trong việc dự đoán tăng trưởng GDP so với các biện pháp quản trị truyền thống của Ngân hàng Thế giới. [17]
Ngoài ra còn có sự tương đồng giữa lý thuyết tài chính và khuếch tán. học thuyết. Chẳng hạn, phương trình Black Nhận Scholes để định giá tùy chọn là một phương trình khuếch tán (xem tuy nhiên [18][19] để phê phán phương pháp Black-Scholes). Lý thuyết Black-Scholes có thể được mở rộng để cung cấp một lý thuyết phân tích về các yếu tố chính trong các hoạt động kinh tế. [16]
Ảnh hưởng [ chỉnh sửa ]
Các bài báo về kinh tế học đã được xuất bản chủ yếu trên các tạp chí dành cho vật lý và cơ học thống kê, thay vì trong các tạp chí kinh tế hàng đầu. Các nhà kinh tế học chính thống thường không bị ấn tượng bởi công việc này. [20] Một số nhà kinh tế, bao gồm Mauro Gallegati, Steve Keen, Paul Ormerod, và Alan Kirman đã thể hiện sự quan tâm nhiều hơn, nhưng cũng chỉ trích một số xu hướng trong kinh tế học.
Ngược lại, vật lý kinh tế học có một số tác động đến lĩnh vực tài chính định lượng được áp dụng nhiều hơn, có phạm vi và mục tiêu khác biệt đáng kể so với lý thuyết kinh tế. Các nhà kinh tế học khác nhau đã đưa ra các mô hình cho biến động giá cả trên thị trường tài chính hoặc quan điểm ban đầu về các mô hình đã được thiết lập. [18][21][22] Ngoài ra, một số luật quy mô đã được tìm thấy trong các dữ liệu kinh tế khác nhau. [23][24][25]
Kết quả chính chỉnh sửa ]]
Hiện tại, một trong những kết quả chính của vật lý kinh tế học bao gồm giải thích "đuôi béo" trong việc phân phối nhiều loại dữ liệu tài chính như một tài sản tỷ lệ tự tương tự phổ biến (nghĩa là bất biến tỷ lệ theo nhiều bậc độ lớn trong dữ liệu), [26] phát sinh từ xu hướng của các đối thủ cạnh tranh trên thị trường riêng lẻ hoặc tổng hợp của họ, để khai thác một cách có hệ thống và tối ưu các "microtrends" đang thịnh hành (ví dụ, giá tăng hoặc giảm). Những "cái đuôi béo" này không chỉ quan trọng về mặt toán học, bởi vì chúng bao gồm các rủi ro, có thể một mặt, rất nhỏ đến nỗi người ta có thể có xu hướng bỏ bê chúng, nhưng mặt khác – không phải là không đáng kể, tức là chúng không bao giờ có thể được tạo ra theo cấp số nhân, mà thay vào đó, tuân theo luật công suất giảm đại số có thể đo lường được, ví dụ như với xác suất thất bại chỉ
{ displaystyle P propto x ^ {- 4} ,,}
P propto x ^ {{- 4}} ,, trong đó x là một biến số ngày càng lớn trong vùng đuôi của phân phối được xem xét (nghĩa là một thống kê giá với nhiều hơn 10 8 dữ liệu). Tức là, các sự kiện được xem xét không chỉ đơn giản là "ngoại lệ" mà phải thực sự được tính đến và không thể được "bảo hiểm đi". [27] Dường như nó cũng đóng một vai trò gần với sự thay đổi của xu hướng (ví dụ: từ việc giảm giá tăng), có những "phản ứng hoảng loạn" điển hình của các đại lý bán hoặc mua với tốc độ và khối lượng mặc cả tăng theo đại số. [27] "Đuôi béo" cũng được quan sát thấy trong thị trường hàng hóa.
Như trong lý thuyết trường lượng tử, "đuôi béo" có thể thu được bằng các phương pháp "không xáo trộn" phức tạp, chủ yếu bằng các phương pháp số, vì chúng chứa các sai lệch so với các xấp xỉ Gaussian thông thường, ví dụ: lý thuyết Black-Scholes. Tuy nhiên, đuôi béo cũng có thể là do các hiện tượng khác, chẳng hạn như một số thuật ngữ ngẫu nhiên trong định lý giới hạn trung tâm, hoặc bất kỳ số lượng các mô hình phi kinh tế học khác. Do khó khăn trong việc thử nghiệm các mô hình như vậy, họ đã nhận được ít sự chú ý hơn trong phân tích kinh tế truyền thống.
Xem thêm [ chỉnh sửa ]
Tài liệu tham khảo [ chỉnh sửa ]
^ Đánh giá kinh tế Yale, lấy từ tháng 10 đến 25-09 Lưu trữ 2008-05-08 tại Wayback Machine.
^ Cuộc phỏng vấn của Ngài Stanley về Kinh tế học (Xuất bản trong "Tạp chí Quản lý & Xã hội IIM Kozhikode", ấn phẩm Sage (Hoa Kỳ), Tập 2 Số 2 (Tháng 7) , tr 73-78 (2013))
^ Nghiên cứu vật lý kinh tế ở Ấn Độ trong hai thập kỷ qua (1993-2013) (Xuất bản trong "Tạp chí quản lý & xã hội IIM Kozhikode", ấn phẩm Sage (Hoa Kỳ), Vol 2 Số 2 (Tháng 7), trang 135-146 (2013))
^ Kinh tế học phân phối của cải Eds. A. Chatterjee, S. Yarlagadda, B.K. Chakrabarti, Windows kinh tế mới, Springer-Verlag, Milan, 2005.
^ Farjoun và Machover từ chối hoàn toàn độc đáo: cuốn sách của họ dành riêng cho cố quá cố Robert H. Langston, người mà họ trích dẫn cho cảm hứng trực tiếp (trang 12) và họ cũng lưu ý một đề nghị độc lập trong bài thảo luận của ET Jaynes (trang 239)
^ "Kinh tế học, 2012-2013 ~ Bản cáo bạch, Đại học Leiden". studiegids.leidenuniv.nl . Truy cập 2018-09-10 .
^ "Kinh tế học, 2014-2015 ~ Bản cáo bạch, Đại học Leiden". studiegids.leidenuniv.nl . Truy cập 2018-09-10 .
^ Bikas K Chakrabarti, Anirban Chakraborti, Satya R Chakravarty, Arnab Chatterjee (2012). Kinh tế học phân phối thu nhập và sự giàu có . Nhà xuất bản Đại học Cambridge, Cambridge.
^ Didier Sornette (2003). Tại sao thị trường chứng khoán sụp đổ? . Nhà xuất bản Đại học Princeton.
^
Dixon, Huw (2000). "Theo kịp với Joneses: cạnh tranh và sự tiến hóa của thông đồng". Tạp chí hành vi và tổ chức kinh tế . 43 (2): 223 Từ238. doi: 10.1016 / s0167-2681 (00) 00117-7.
^
Johnson, Joseph; Tellis, G.J.; Macinnis, D.J. (2005). "Người thua cuộc, người chiến thắng và giao dịch thiên vị". Tạp chí nghiên cứu người tiêu dùng . 2 (32): 324 Công329. doi: 10.1086 / 432241.
^ Zunino, L., Bariviera, A.F., Guercio, M.B., Martinez, L.B. và Rosso, O.A. (2012). "Về hiệu quả của thị trường trái phiếu có chủ quyền". Physica A: Cơ học thống kê và các ứng dụng của nó . 391 (18): 4342 Tắt4349. Mã số: 2012PhyA..391.4342Z. doi: 10.1016 / j.physa.2012.04.009.
^ Bariviera, A.F., Zunino, L., Guercio, M.B., Martinez, L.B. và Rosso, O.A. (2013). "Xếp hạng hiệu quả và tín dụng: phân tích lý thuyết thông tin hoán vị" (PDF) . Tạp chí cơ học thống kê: Lý thuyết và thí nghiệm . 2013 (8): P08007. arXiv: 1509.01839 . Mã số: 2013JSMTE..08..007F. doi: 10.1088 / 1742-5468 / 2013/08 / P08007. hdl: 11336/2007.
^ Vasiliki Plerou; Parameswaran Gopikrish Nam; Bernd Rosenow; Luis Amaral; Thomas Guhr; H. Eugene Stanley (2002). "Phương pháp ma trận ngẫu nhiên để tương quan chéo trong dữ liệu tài chính". Đánh giá vật lý E . 65 (6): 066126. arXiv: cond-mat / 0108023 . Mã số: 2002PhRvE., 65f6126P. doi: 10.1103 / PhysRevE65.066126. PMID 12188802.
^ Anatoly V. Kondratenko (2015). Lý thuyết kinh tế xác suất . Nhà xuất bản LAP LAMBERT. Sê-ri 980-3-659-89232-5.
^ a b Chen, Jing (2015). Sự thống nhất giữa khoa học và kinh tế: Một nền tảng mới của lý thuyết kinh tế . https://www.springer.com/us/book/9781493934645: Springer.
^ Ricardo Hausmann; Cesar Hidalgo; et al. "Tập bản đồ phức tạp kinh tế". Đài quan sát về sự phức tạp kinh tế (MIT Media Lab) . Truy cập 26 tháng 4 2012 .
^ a b Jean-Philippe Bouchaud; Marc Potters (2003). Lý thuyết về rủi ro tài chính và giá cả phái sinh . Nhà xuất bản Đại học Cambridge.
^ Bouchaud, J-P.; Thợ gốm, M. (2001). "Chào mừng đến với một thế giới không phải Black-Scholes". Tài chính định lượng . 1 (5): 482 Ảo483. doi: 10.1080 / 713665871.
^ Philip Ball (2006). "Kinh tế học: Sự cố văn hóa". Thiên nhiên . 441 (7094): 686 Từ688. Mã số: 2006Natur.441..686B. CiteSeerX 10.1.1.188.8120 . doi: 10.1038 / 441686a. PMID 16760949.
^ Enrico Scalas (2006). "Việc áp dụng các bước đi ngẫu nhiên liên tục trong tài chính và kinh tế". Physica A . 362 (2): 225 Kiếm239. Mã số: 2006PhyA..362..225S. doi: 10.1016 / j.physa.2005.11.024.
^ Y. Shapira; Y. Berman; E. Ben-Jacob (2014). "Mô hình hóa hành vi chăn gia súc ngắn hạn của thị trường chứng khoán". Tạp chí Vật lý mới . 16 (5): 053040. Mã số: 2014NJPh … 16e3040S. doi: 10.1088 / 1367-2630 / 16/5/053040.
^ Y. Lưu; P. Gopikrish Nam; P. Cizeau; M. Meyer; C.-K. Bành; H. E. Stanley (1999). "Tính chất thống kê của sự biến động của biến động giá". Đánh giá vật lý E . 60 (2): 1390. arXiv: cond-mat / 9903369 . Mã số: 1999PhRvE..60.1390L. CiteSeerX 10.1.1.241.9346 . doi: 10.1103 / PhysRevE.60.1390.
^ M. H. R. Stanley; L. A. N. Amaral; S. V. Buldyrev; S. Havlin; H. Leschhorn; P. Maass; M. A. Salinger; H. E. Stanley (1996). "Mở rộng hành vi trong sự phát triển của các công ty". Thiên nhiên . 379 (6568): 804. Mã số: 1996Natur.379..804S. doi: 10.1038 / 379804a0.
^ K. Yamasaki; L. Manynik; S. Havlin; A. Bunde; H.E. Stanley (2005). "Thu nhỏ và bộ nhớ trong khoảng thời gian trả lại biến động trong thị trường tài chính". PNAS . 102 (26): 9424 Cáp8. Mã số: 2005PNAS..102.9424Y. doi: 10.1073 / pnas.0502613102. PMC 1166612 . PMID 15980152.
^ Các nhà vật lý lưu ý hành vi mở rộng của "đuôi béo" thông qua một lá thư gửi đến tạp chí khoa học Thiên nhiên của Rosario N. Mantegna và H. Eugene Stanley: hành vi trong động lực của một chỉ số kinh tế Nature Vol. 376, trang 46-49 (1995)
^ a b Xem ví dụ Preis, Mantegna, 2003.
Đọc thêm [ chỉnh sửa ]
Rosario N. Mantegna, H. Eugene Stanley, Giới thiệu về Kinh tế học: Tương quan và phức tạp trong tài chính Nhà xuất bản Đại học Cambridge (Cambridge, UK, 1999)
Sitabhra Sinha, Arnab Chatterjee, Anirban Chakraborti, Bikas K Chakrabarti. Kinh tế học: Giới thiệu Wiley-VCH (2010)
Bikas K Chakrabarti, Anirban Chakraborti, Arnab Chatterjee, Kinh tế học và Xã hội học: Xu hướng 2006)
Joseph McCauley, Động lực của thị trường, kinh tế học và tài chính Nhà xuất bản Đại học Cambridge (Cambridge, UK, 2004)
Bertrand Roehner, Các mô hình đầu cơ – Một nghiên cứu về kinh tế học quan sát Nhà xuất bản Đại học Cambridge (Cambridge, UK, 2002)
Surya Y., Situngkir, H., Dahlan, RM, Hariadi, Y., Suroso, R. (2004). Aplikasi Fisika dalam Analisis Keuangan (Ứng dụng vật lý trong phân tích tài chính . Bina Sumber Daya MIPA. ]Springer-Verlag Italia (Milan, 2005)
Philip Mirowski, Nhiệt hơn ánh sáng – Kinh tế như vật lý xã hội, Vật lý như kinh tế tự nhiên Nhà xuất bản Đại học Cambridge (Cambridge, UK, 1989) [19659127] Ubaldo Garibaldi và Enrico Scalas, Phương pháp xác suất tài chính trong kinh tế học Nhà xuất bản Đại học Cambridge (Cambridge, UK, 2010).
Emmanual Farjoun và Moshé Machover, kinh tế chính trị Verso (London, 1983) ISBN 0 86091 768 1
Vấn đề trọng tâm vật lý tự nhiên: Mạng lưới phức tạp trong tài chính Tháng 3 năm 2013 Tập 9 Số 3 Trang 119 [311927] Mark Buchanan, Những gì có kinh tế học e Bạn đã làm gì cho chúng tôi? Nature 2013
Một cách xử lý phân tích hành vi Gibbs-Pareto trong phân phối tài sản của Arnab Das và Sudhakar Yarlagadda [1]
Một phân tích chức năng phân phối của phân phối tài sản của Arnab Das [2]
Xử lý phân tích mô hình thị trường giao dịch của Arnab Das [3]
Martin Shubik và Eric Smith, Hướng dẫn về nền kinh tế doanh nghiệp MIT Press, [4] MIT Press (19459161] 2016)
Abergel, F., Aoyama, H., Chakrabarti, BK, Chakraborti, A., Deo, N., Raina, D., Vodenska, I. (Eds.), Kinh tế học và Xã hội học: Tiến bộ gần đây và định hướng tương lai [5]Dòng Windows kinh tế mới, Springer (2017)
Các bài giảng [ chỉnh sửa ]
Biến động kinh tế và vật lý thống kê: Định lượng các sự kiện cực kỳ hiếm và ít hiếm hơn, Eugene Stanley, Videolectures.net
Các ứng dụng của Vật lý thống kê để hiểu các hệ thống phức tạp, Eugene Stanley, Videolectures.net
, Bong bóng bất động sản, bong bóng phái sinh và khủng hoảng tài chính và kinh tế, Didier Sornette, Videolectures.net
Khủng hoảng tài chính và quản lý rủi ro, Didier Sornette, Videolectures.net
Sự cố bong bóng: làm thế nào vật lý có thể định lượng , Tobias Preis, Sê-ri Bài giảng trực tuyến Vật lý thế giới
Liên kết ngoài [ chỉnh sửa ]
Edit
|
