【摘 要】
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本文讨论了目前用来解释波动率聚集现象的两类具有代表性的信念互异模型：Lux类模型和BH类模型。我们发现，两类模型中并不是所有的模型都能产生波动率聚集现象；而虽然两类模型具
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本文讨论了目前用来解释波动率聚集现象的两类具有代表性的信念互异模型：Lux类模型和BH类模型。我们发现，两类模型中并不是所有的模型都能产生波动率聚集现象；而虽然两类模型具有一定的相似性，它们中能够比较好地产生波动率聚集现象的LM模型和GH模型，却存在两个主要的区别：首先，两个模型的转换机制不同：LM模型中，基本分析者和技术分析者之间的转换机制是随机的，每一个投资者都以一定的概率转换为其他类型的投资者；而GH模型中，基本分析者和技术分析者之间的转换机制是确定的，不存在概率问题。其次，两个模型中的基本分析者和技术分析者并不完全相同：GH模型中的基本分析者实际上是技术分析者，因此GH模型中的两类投资者都是技术分析者。
本文主要通过它们之间的区别，对各自模型分别做适当的修改，或者建立其他的模型，与原模型进行对比研究，从中找出各自模型产生波动率聚集现象的关键因素。我们的研究发现，LM模型产生波动率聚集现象的关键因素是，转换的随机性；而GH模型产生波动率聚集现象的关键因素是，模型中同时存在趋势追逐者和偏差具有放大效应的趋势追逐者两类投资者。
我们猜想这两个因素，在其他能产生波动率聚集现象的信念互异模型中也存在，以后要建立解释波动率聚集现象的信念互异模型时，应该考虑这两个关键因素。我们希望这样的对比研究，对以后建立更加符合实际市场的信念互异模型能够提供一定的参考和启示。
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