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Estimation of financial agent-based models with simulated maximum likelihood

机译：具有模拟最大似然的基于金融代理的模型的估计

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This paper proposes a general computational framework for empirical estimation of financial agent-based models, for which criterion functions have unknown analytical form. For this purpose, we adapt a recently developed nonparametric simulated maximum likelihood estimation based on kernel methods. In combination with the model developed by Brock and Hommes (1998), which is one of the most widely analysed heterogeneous agent models in the literature, we extensively test the properties and behaviour of the estimation framework, as well as its ability to recover parameters consistently and efficiently using simulations. Key empirical findings indicate the statistical insignificance of the switching coefficient but markedly significant belief parameters that define heterogeneous trading regimes with a predominance of trend following over contrarian strategies. In addition, we document a slight proportional dominance of fundamentalists over trend-following chartists in major world markets. (C) 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：本文为基于金融主体的模型的经验估计提出了一个通用的计算框架，该框架的准则函数具有未知的解析形式。为此，我们采用了基于核方法的最近开发的非参数模拟最大似然估计。结合Brock和Hommes（1998）开发的模型（该模型是文献中分析最广泛的异构代理模型之一），我们广泛测试了估计框架的特性和行为，以及其一致地恢复参数的能力。并有效地使用模拟。关键的经验发现表明，转换系数的统计意义不显着，但是具有显着意义的置信度参数，这些参数定义了异类交易机制，其趋势主要是逆势策略。此外，我们发现在主要的世界市场中，原教旨主义者相对于趋势追随的图表绘制者所占的比例略有上升。 （C）2017 Elsevier B.V.保留所有权利。

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