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本文利用基于agent的建模方法，对证券经纪业务进行了模拟研究。研究的重点在于不同的佣金定价策略对券商收益的影响。本文针对证券经纪业务的特点，三种对象来表示经纪业务中的不同主体。这三种对象分别是客户、券商、环境。这三者构成了一个有机整体。
基于agent的建模方法是一种和传统经济学研究方法不同的新方法。具有传统建模方法不具备的优点。建立在纯粹语言描述上的模型，虽然具有无限的灵活性，但缺少逻辑上的一致性。数学模型缺乏灵活性，但具有严格的结构和一般的解法。AAA模型，由某种计算机语言来表示，不但保留了灵活性的特点，而且由于计算机语言的特点，还具有精确性和一致性的特点。这种方法创建的模型是动态，而且由于模型所体现的行为可以一步一步的被观察，因此是“可执行”的。这使得研究者可以检验模型的合理性。
基于agent的建模方法形成的系统有以下几个特点：1.系统中拥有一系列的互相交互的agent。2.系统具有动态的整体的行为，这些行为是通过系统中个体的交互而表现出来的。3.不需要知道系统中个体agent的行为细节，也可以描述系统整体的行为。
本文利用面向对象程序设计方法，实现了证券经纪业务中各种基本概念的模拟，这些概念主要包括：客户与券商的经纪关系，客户交易，券商获得佣金，券商寻找客户，客户转移，客户佣金调整等。
本文的研究重点在于佣金的定价策略。证券公司的佣金定价具有复杂性特点，通常不同的客户佣金水平会互不相同。导致不同客户佣金水平不同的原因有很多，比如客户交易量不同，客户掌握信息不同，客户的开户时间不同等等。各种不同的原因中，比较重要的一个原因是由于证券公司对新老客户采取差别定价的策略。随着经纪业务竞争越来越激烈，券商的佣金水平也随着时间逐渐降低。但是，佣金水平的降低，并不是所有客户同时降低。通常，券商为了吸引新客户，会以较低的佣金来吸引新客户。但是对于现有的客户，并不会主动将老客户的佣金降低，而是维持老客户以前开户时设定的佣金水平。另一种策略是：券商对所有同样类型的客户采取公平的佣金定价策略，即如果决定以更低的佣盒水平来吸引客户，那么就应该同时降低老客户的佣金水平。本文的研究，主要关注券商两种佣金定价策略的收益比较，即比较对新老客户差别定价和对新老客户统一定价两种策略的收益比较。我们假设，客户在不同券商之间的转移完全依赖于佣金水平的高低。新老客户差别定价的优点在于可以在以低佣金争取新客户的同时，继续对老客户收取较高的佣金，但老客户较高的佣金很容易导致客户流失。新老客户统一定价的优点是即使降低老客户的佣金水平，防止了客户流失，但降低老客户佣金会直接导致佣金收入的减少。本文采用模拟的方法，比较了两种佣金定价策略的收益情况。我们发现，在我们的实验环境下，新老客户差别定价的策略的收益要优于给所有客户同样的佣金水平策略的收益。
本文不仅注重研究问题的结果，更详细的介绍了模型的设计过程，使读者能够较为清楚的看到我们是如何对证券经纪业务进行模拟的。