Research on the Emergence of Herd Behavior of Tradable Green Certificate Transaction Subjects based on system dynamics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Tradable Green Certificate (TGC) system scientifically guides renewable energy investment by internalising the positive externalities of renewable electricity.With the promotion of energy transition, the demand for TGC has increased significantly, and the scale of market players has gradually expanded.Market players will imitate other players' trading strategies for reasons such as herd mentality, which is manifested as herd behaviour.If TGC market players ignore high-quality information and blindly imitate the behaviour of other players, it will limit the diffusion of effective information in the market and reduce the pricing efficiency of the market.Therefore, this paper explores the emergence law of herd behaviour in the TGC market based on a hybrid system dynamic model, with a view to providing theoretical and methodological support for the immediate identification of market risk.This paper portrays the emergence process of herd behaviour of TGC trading subjects, and analyses the emergence law through multi-scenario computational experiments.The results show that (1) herd behavior will emerge from all kinds of strategy subjects and there is a positive feedback relationship between the emergence speed and the return difference between subjects.(2) The emergence of herd behaviour of fundamental strategy subjects has scale and structural effects, and only when the initial imitation scale of such subjects reaches 40% or the market share is less than 50%, will the emergence of herd behaviour, and the depth of its emergence shows an 'S' type growth.(3) The herd mentality and the weakening of cognitive bias of TGC trading subjects will reduce the emergence speed of herd behaviour, but have almost no effect on the depth of emergence.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle