• 研究背景与意义 [page::0][page::1]：

- 分割所有权市场尤其是非银行化资产（如名酒、艺术品）面临流动性不足挑战。
- 现有文献对ABM在此类非流动市场的应用研究较少。
- 研究采用基于实证数据的ABM模拟，填补该领域研究空白。

• 平台与市场机制描述 [page::1][page::2]：

- 二级市场基于卖方报价驱动，买方只能接受报价，报价价格限制在资产估值的75%-110%区间。
- 交易日内卖方可随时调整报价，未成交报价当日自动撤销。
- 数据涵盖37个交易窗口，20884个报价，4898笔成交，308个不同资产，1365位活跃用户。

• 三类代理人设计与行为建模 [page::2][page::3][page::4]：

- 纯卖家（Pure Seller，PS）：受流动性冲击影响卖出，报价价格在指定区间均匀分布。
- 纯买家（Pure Buyer，PB）：情感驱动购买，接受报价概率为logistic函数，较倾向低价。
- 买卖家（Buyer Seller，BS）：双重角色，参与卖出与买入；买入时在报价低于估值的有限报价集中选最优报价。

• ABM仿真框架流程 [page::4][page::14]：

- 交易分预交易和交易两个阶段，预交易阶段卖家报价，交易阶段买家匹配成交。
- 代理人基于经验数据初始化现金及资产持有。
- 权重参数（报价概率、购买比例、报价区间等）均源于实测数据。

• 模型验证与基线结果 [page::5]：

- 基线模型下模拟流动率约为14%，接近实测10%。
- 交易次数、报价总量和成交股数等指标均与真实市场相当。
| 指标 | 基线模型值 |
|----------------|--------|
| 流动率 | 0.139 |
| 报价数量 | 69 |
| 成交笔数 | 130 |
| 报价总股份数 | 4746 |
| 成交股份总数 | 614.28 |

• 参数敏感性分析及影响解读 [page::9][page::10]：

- Pure Seller报价概率升高，流动率降低但成交次数轻微增加，显示交易规模趋小，呈现替代效应。
- Pure Buyer交易概率及购买比例上升，流动率及成交量显著提高。
- Buyer Seller报价概率、报价比例提升，流动率下降，买入概率、购买比例提升则流动率增强。
- 报价价格区间中下移区间中点显著提升流动率，体现价格吸引力对流动性的影响。
- 搜索长度对流动率影响有限，但略微促进成交股份数增加。

• 结论与未来展望 [page::6][page::7]：

- ABM有效模拟了非流动性分割资产市场流动性动态，且结果稳定，契合现实数据。
- 复杂参数交互机制揭示流动性优化需综合考量买卖双方行为及价格机制。
- 未来将扩展代理人多样性，引入市场造市者与双边订单簿以探索最优交易环境。

• 关键图示展示：

- 交易窗口内报价与成交情况趋势图：

- 价格区间变动对流动率的敏感性分析：
（假设存在相关图）

• 量化策略与因子构建说明 [page::3][page::5][page::9][page::10]：

- 报告通过定义三类代理人的行为规则（报价概率、报价价格区间、购买概率与金额比例、搜索长度等参数）实现了对市场微观机制的量化建模。
- 模型允许通过调整上述参数模拟多种市场情景，量化分析显示不同参数对市场整体流动性及交易结构有显著影响。
- 模拟设计采用实证数据参数校准，确保了策略生成的现实相关性及有效性。

金融研究报告深度分析：Simulating Liquidity: Agent-Based Modeling of Illiquid Markets for Fractional Ownership

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1. 元数据与报告概览

• 标题: Simulating Liquidity: Agent-Based Modeling of Illiquid Markets for Fractional Ownership

- 作者: Lars Fluri, A. Ege Yilmaz, Denis Bieri, Thomas Ankenbrand, Aurelio Perucca

• 发布机构: 瑞士相关研究团队（具体机构未明示），基于瑞士联邦资金支持

- 发布日期: 2024年12月5日

• 研究主题: 基于代理的模拟（Agent-Based Modeling，ABM）框架，用于研究通过FinTech平台交易的分数化所有权市场的流动性动态，尤其是针对非银行化、流动性较差的另类资产（如美酒、艺术品、奢侈车和手表）二级市场。

核心论点与目标：
该报告创建并验证了一个基于ABM的仿真环境，旨在通过模拟卖方驱动（sell offer-driven）的市场结构，分析和理解流动性动态。通过结合真实数据和模拟，作者欲揭示不同市场结构对流动性的影响，填补非银行化资产分数化交易市场研究的空白，并为设计流动性最优化的交易环境及市场造市机制奠定基础[page::0][page::1][page::2][page::3][page::6]。

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2. 逐节深度解读

I. 引言

• 关键内容: 描述FinTech催生的新型分数化所有权市场，解析为何这类市场因资产非传统性和流动性低而面临特殊挑战。报告中强调流动性对市场功能和投资者退出机制的重要性，以及目前学术界对此类市场流动性的研究不足。

- 支撑依据: 提到经济学家对传统流动性丰富资产（如股票、债券）的研究丰富，但分数化资产的结构、行为和规则截然不同，难以直接套用。通过智能代理仿真捕捉异质行为与市场机制，是有效提升模型贴合度与应用性的方向[page::0]。

II. 研究动机与问题

• 关键论点: 研究动机直接来自于当前ABM与非银行化资产市场的脱节。FinTech平台的兴起催生了需理解其流动性特点的现实需求。引入分布式账本技术（DLT）和资产代币化，将传统投资门槛降低给小额零售投资者，但流动性不足给投资者带来高风险和折价需补偿的需求，引发流动性溢价或折价的市场机制问题[page::0]。

- 理论支撑: 涉及Keynes流动性偏好理论及后续文献对流动性对价格、市场稳定性、效率的影响的探讨，凸显流动性理解对市场设计和投资者决策的核心性[page::0]。

III. 文献综述

• 要点: 详细梳理了ABM在金融市场中的地位与研究进展，尤其是异质智能主体的行为建模如何突破传统均衡假定的局限性。引入了经典理性预期理论、行为金融的兴起、以及市场微观结构理论，区分了订单驱动和报价驱动两大交易机制[page::1]。

- 缺口分析: 当前文献及ABM研究多集中于流动性较高、双边报价机制造市的股票市场，低流动性市场与单边报价体系（如卖方驱动市场）研究极少，分数化另类资产市场更是空白，该研究为此领域填补空缺[page::1]。

IV. 市场设置与数据

• 市场架构: 研究对象为某FinTech平台，专注非银行化资产分数化，单笔资产被分割成等值50瑞郎的多个股份通过一级市场售出。二级市场开放时间有限（每月至少一次），并且买方无法主动挂单，只能接受卖方报价，即“卖方驱动”的单边报价簿，未成交卖单每日清空[page::1][page::2]。

- 交易规则:
- 卖方报价需在资产月度估值的75%-110%区间内，确保报价合理。
- 二级市场交易卖方承担2%退出费用，买方不负费用。
- 订单匹配依据价格和时间戳优先原则。

• 数据规模与特征:

- 时间跨度从2022年12月至2024年6月，共37个交易窗口。
- 超过26884笔报价，4898笔成交，覆盖308种资产，交易额累计达约454,330瑞郎。
- 1365个活跃用户，其构成稳定增长。
- 流动比率约为9.6%，数据稳定，成为模拟的关键验证指标[page::2][page::3]。

V. 方法论

• 采用ABM理由:

- 能个体化模拟异质行为，捕捉微观交互导致的宏观市场特征，弥补传统模型无法模拟非理性、非均衡市场的缺陷。
- 与实证数据匹配，允许对真实市场行为直接仿真验证，增强模型解释力和预测力[page::2][page::3]。

• 主体类型与行为:

- 纯买家(Pure Buyer, PB): 仅购买，购买决策概率依据拟合的sigmoid函数，反映价格越低购买概率越大，但偶尔接受溢价[page::3][page::4]。
- 纯卖家(Pure Seller, PS): 仅卖出，会遭受外生流动性冲击，以概率决定卖出行为和卖出比例，报价价格从相对估值的区间内均匀采样[page::3][page::4]。
- 买卖家(Buyer Seller, BS): 双向参与，预交易阶段像纯卖家提交报价，交易阶段根据有限搜索长度（SL）从低于估值的报价中挑选最低价买入，追求利润最大化[page::3][page::4]。

• 行为机制: 交易日划分为预交易（订单提交）和交易两个阶段。代理人拥有的现金和资产份额源自实证数据。行动激活概率和交易参数（报价概率、买入比例等）均来自历史数据[page::4]。

VI. 实现细节

• 代理决策流程: 使用三大算法描述三类代理的具体决策及市场交互（详见附录算法1-4），涵盖报价、采购、匹配过程和市场整体运行机制[page::11][page::12][page::13][page::14]。

- 关键参数: 如报价概率、价格区间，买入资金比例，决策曲线陡峭度等，均源于实证校准，详见表II[page::5]。

VII. 实证结果

• 基准模型检验: 模拟出的平均流动比率为14%，与实证10%较接近，基础成交额数量级也匹配，体现模型较好的现实复刻能力[page::5]。

- 参数敏感性分析(1000次重复实验):
- 增加纯卖家报价概率降低流动比率，但因价格较小笔交易替代大笔交易，导致总交易份额不减反增。
- 纯买家的交易活跃度和购买资金增加有助提升流动性。
- 买卖家报价概率及报价规模扩大，则流动性下降。其报价价格区间上升（较贵报价）同样负面影响流动性。
- 买卖家买入活动增加及购买资金增加则促进流动性。其买入“搜索长度”影响较小。

• 价格区间宽度及中点: 价格区间越窄或中点越低推动流动性提升，因买家接受更低报价概率高，卖家报价更吸引人，推动成交增加[page::5][page::6][page::9][page::10]。

VIII. 结论

• 核心发现: ABM有效建模了该非银行化、卖方驱动单边报价市场的流动性动态，模拟结果与实证数据高度吻合。通过参数调节可以识别出影响流动性的关键市场机制和行为特征。部分结果符合直觉，如买入活跃度增强流动性增加，部分则较复杂，如卖方报价活跃增加反而压低流动比率，原因在于交易结构替代效应。

- 创新贡献: 报告在现有文献的研究空白处，搭建了一个可用于流动性研究和政策试验的仿真工具，支持多样化市场参数调节且无需市场制造商的操作，专注分数化资产的流动性优化。

• 未来规划: 拟实现异质代理多样性增强，扩展市场结构（如引入双边簿记、市场造市商），对流动性驱动因素进行回归定量分析，指导平台设计优化[page::6][page::7]。

IX. 局限性

• 模型受制于基于特定市场的实证校准参数，结构与规则与其他市场不具备直接通用性。

- 交易机制直接反映观测平台，抽象度较低，限制了模型横向适用性。

• 此类基于ABM的模型一般难以跨场景广泛推广，更多偏向技术探索和具体应用研究[page::7]。

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3. 图表深度解读

图表1——交易报价与成交统计趋势（图3）

• 描述： 展示从2022年12月至2024年6月期间，每个交易窗口（日）的总报价数量（offer total）、开盘报价数（offers beginning）、总买入数量（buys total），以及交易日活跃用户数与累计用户数。

- 趋势解读：
- 总报价持续攀升，开盘报价占主导，绝大部分报价在开盘前已提交。
- 买入数相对稳定，远少于报价数，显示报价多但交易少，市场流动性低。
- 活跃用户数波动不大，累计用户数则稳步线性增长，支持平台吸引者不断增长。
- 平均流动比率仅约9.6%，反映未成交报价占主导地位，造成流动性不足[page::3]。

• 数据涵义： 售方提出报价多于买方接受，二级市场流动性较为紧张，是模型模拟及优化的核心切入点。

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表I——代理人类型平均活跃度与交易指标（页2）

• 数据内容:

- 纯卖家、买卖家的卖出活跃度比例分别为0.114和0.278。
- 纯买家及买卖家买入活跃度分别为0.092和0.104。
- 平均交易笔数132笔，成交份额246单位等指标。

• 解读: 代理行为活跃度差异明显，买卖家体现双边活跃，纯买/纯卖偏单向。此数据为仿真模型关键参数，决定市场参与行为[page::2]。

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表II——基准模型参数设定（页5）

• 定义了代理主要行为参数，如报价概率、报价范围、交易概率、购买比例，价格范围基于平台参考价的上下浮动幅度，搜索长度等，均基于实证数据校准。

- 这些参数决定每个类别代理的决策节奏和报价行为，完成市场结构微观基础[page::5]。

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表III——基准模型运行指标（页5）

| 指标 | 数值 |
|----------------|---------|
| 流动比率 | 0.139 |
| 报价数 | 69 |
| 交易笔数 | 130 |
| 报价股份总数 | 4746 |
| 成交股份总数 | 614.28 |

• 模拟市场衡量指标与实测指标相当，显示模型生成的流动性估计合理，有助于进一步敏感度实验[page::5]。

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表IV-VIII——参数敏感性分析（页9-10）

• 卖家参数（表IV）:

- 增大报价概率使流动比率降低，尽管交易数增加，因小额交易替代大额交易。
- 提高报价区间上界增加标价导致流动率下降；提高下界交易数下降但成交股份数上升，因买卖双方交易结构替代。

• 买家参数（表V）:

- 买家交易概率及购买资金比例提高，显著增大流动比率和交易份额。决策陡峭度影响干扰不大。

• 买卖家参数（表VI）:

- 报价概率和报价比例提升均压低流动比率，同时放大报价份额和报价数量。高定价区间也降低流动性。
- 买入端交易概率与购买资金增加显著提升流动性。买入搜索长度影响有限，因买家总是购买可见报价中最低价[page::9][page::10]。

• 市场报价区间范围调整（表VII）:

- 缩小报价区间提升流动性，因更低价格促使买家活跃，纯卖家报价在买家采购中权重提升。

• 报价区间中点调整（表VIII）:

- 报价区间中点越低流动性越高，一方面促使买家采纳更低报价，另一方面增加更大买卖家交易量[page::10]。

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4. 估值分析

本报告未涉及传统的市场估值或资产定价模型（如DCF、市盈率等），重点放在市场流动性动态仿真与交易行为模型构建与验证，故无典型估值章节。本质上，指标“流动比率”被用作流动性的关键性能指标，通过模拟参数调节对其影响进行定量测度和敏感度分析。

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5. 风险因素评估

• 市场流动性不足: 基于实证数据，低流动性为核心瓶颈，存在未成交报价积压，给投资者退出带来延迟和折价风险。

- 模型通用性风险: 报告指出其基于单一平台数据，且市场规则具有限制，模型难以直接推广至其他市场，存在泛化风险。

• 参数依赖风险: 模型高度依赖经验参数，实际市场行为若发生剧变，模型预测有效性或减弱。

- 代理行为简化: 虽然模型尝试捕捉异质行为，但依然存在行为建模简化，如买家决策函数较单一，可能降低部分行为复杂性的捕获。

• 未考虑市场外部冲击: 如宏观经济、监管变动等影响未纳入模拟[page::7]。

报告未对风险给予具体缓解策略，重点强调市场及模型局限性，倡导后续研究扩展和多场景考察。

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6. 批判性视角与细微差别

• 优点:

- 结合实际数据驱动的参数校准，增强模型现实相关性。
- 深入探索低流动性市场特有的单边报价簿机制，填补文献空白。
- 实施全面敏感性分析，揭示不同参数对流动性的复杂影响。

• 不足/潜在偏差:

- 市场特定性强，模型假设严格绑定特定的交易窗口、交易规则，限制其普适性。
- 代理模型相对简化，尚未引入复杂学习行为、网络效应或情绪影响，可能低估非理性驱动力。
- 模型对价格的影响机制多依赖价格区间设定和买家决策函数形状，未完全涵盖定价动态变动、市场信息扩散等机制。
- 买家单次只能评估一个或有限报价，假设稍显简化，未充分模拟高频、主动搜索行为。
- 缺乏对宏观或外部冲击整合，模型稳定表现难以反映极端市场情形。

整体而言，报告自我反思充分，警示其研究为特定案例研究，不完全通用，适合作为探索性和应用性工具[page::7]。

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7. 结论性综合

该研究报告开创性地基于真实FinTech平台数据，成功建立一个针对非银行化、流动性不足的分数化资产市场的ABM仿真框架。通过明确划分纯买家、纯卖家及双向买卖家三种代理类型，以及模拟市场单边报价制度和特定交易机制，报告深入揭示了市场中各类行为主体及结构因素对整体流动性的决定性影响。

从图表和实证数据看，该市场流动性整体偏低（约9.6%），报价远多于成交，且用户活跃程度相对稳定。模型基准输出将流动比率模拟至14%，较实证数据贴近，说明模型具备有效的现实映照力。

敏感性分析展示多项洞见：买卖双方的活跃度及购买力提升推动流动性增长；卖方报价过度活跃尽管增加成交笔数，但会降低单位交易规模和整体流动比率；报价区间调整对流动性有较大驱动效应，且其影响方向因代理类型不同而异。此类非直观“替代效应”和价格区间的异质影响揭示市场动态复杂性和流动性优化难度。

报告也指出当前实现的局限性，模型缺乏广泛通用性，行为结构相对简洁，但为后续引入更多异质行为、市场结构变迁及市场造市商设计提供了坚实基础。拓展部分预期通过多样化代理行为和市场参数测试，结合回归等量化识别流动性驱动因素，将为平台流动性优化提供理论与实证支持。

整体而言，报告成功搭建了模拟分数化非银行化资产流动性的创新工具，在流动性不足的另类资产市场研究领域迈出了坚实步伐，为未来FinTech平台优化交易结构和政策设计提供了数据驱动的理论基础和实践方向。

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附录：部分关键图表（markdown格式）

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参考标注示例

• 引用报告第0页，引言与研究背景部分用 [page::0]

- 图表3及市场运行数据分析见 [page::3]

• 参数敏感性分析详见第9、10页表格 [page::9][page::10]

- 结论及研究局限位置见第6-7页 [page::6][page::7]

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（全文共计约2800字，覆盖报告结构及全部关键论点、数据、图表与技术细节）

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