商业银行激励约束机制的有效作用依赖于相关行为主体的相互作用。这种相互作用是一种相互依赖和相互影响的非线性动态过程。它的有效描述和求解是极为复杂的，仿真模拟是求解该类问题的一种重要方法。建立在复杂适应系统理论基础之上的Swarm软件平台为我们利用动态模拟方法研究商业银行激励约束机制问题提供了一个有效的工具。本章将建立一个简单的商业银行激励约束机制Swarm模拟模型，利用该软件平台对我国商业银行激励约束机制问题进行初步的模拟分析。
9.1Swarm模拟的基本原理
Swarm软件平台是美国圣塔菲研究所开发的一个标准的软件工具集，这个工具集可以提供一个非常好的软件实验环境，通过建立基于Swarm的计算机模型，调用平台中提供的丰富的类库，我们可以方便地对许多领域的研究进行模拟。Swarm是在复杂适应系统理论（CAS）的基础上开发的。
9.1.1复杂适应系统理论和Swarm软件平台
复杂适应系统理论是一个全新的理论，它打破了几百年来一直束缚我们的还原论思想，认为事物并非简单地按照从复杂到简单的道路发展，而应该从系统内部来寻找复杂性的原因。复杂适应系统认为系统中每个成员（或称元素、部分、子系统）都是有适应能力的行为主体，强调每个行为主体都具有自己的目标、内部结构和生存动力，这些行为主体通过与（系统外部）环境和其他行为主体发生信息流、物质流或能量流的交换，变更自身的结构和行为方式，来适应自身的生存和发展。按照复杂适应系统思想，行为主体以及它们属性的变化并非服从简单的线性关系，由于行为主体在与其他行为主体和环境的交互作用中，会不断修改自己的属性和行为方式，从而导致事物的发展也是非线性的，行为主体行为的这种非线性特征也正是其复杂性产生的内在根源。
复杂适应系统理论还认为整个系统演变和进化的动力来自于行为主体间和行为主体与环境的相互影响和作用，整体的基础不是孤立的个体，而是个体的相互作用。而多种行为主体间复杂的相互作用，以及由此带来的更加复杂的行为主体的行为和属性变化，使系统由简单演化到复杂。我们了解的生物从简单进化到高级，正是说明了这一点，另外系统科学中提出的“涌现”和“自组织”的概念，也是在各种行为主体的非线性相互作用的基础上产生的。概率统计方法是从微观到宏观的一个重要桥梁，目前许多的研究中都大量用到这个方法，但采取统计方法的基础是个体没有主动性和适应性，如果个体是“有适应能力的行为主体”，那么统计方法将无法描述。复杂适应系统理论则提供了不同于统计方法的新的思路，建立起了从微观到宏观的有机联系。
运用复杂适应系统思想来研究问题的特点就是不必要建立整体的宏观模型，而只要定义各种行为主体的属性以及各行为主体间和行为主体与环境间的行为规则，通过观察行为主体长期运动后的变化来得到结果。一些需要建立复杂数学模型，进行大量数学计算的科学研究，从传统的方法入手可能很难获得结果，但基于复杂适应系统的Swarm软件平台可以比较方便地解决这个问题。另外Swarm非常适合反映具有许多属性的不同行为主体之间的行为关系。因此，对于具有许多行为主体类型，行为主体属性多样，行为主体间关系复杂的研究，采用Swarm建模来模拟实现是很合适的。而且在研究中我们可以把精力主要投入到行为主体属性和行为主体间的行为关系上，尽可能多地考虑各种可能影响的因素，使模拟的结果更加现实可信。总之，利用Swarm来模拟经济过程具有以下优点：
（1）这种建模方法不需要一个方程式来体现系统中内生的关系；（2）这种方法强调非均衡的发展路径，它的分析是基于进化和突变行为而不是基于一种机械的观点来看待社会；（3）这种方法是基于单个行为主体的，因此用户必须为每个决策者建立微观模型，而不是为整个市场建立宏观模型；（4）这种方法将经济系统看作是一个进化的复杂系统；（5）用户可以使用Swarm提供的随机数生成器轻松地引入随机因素。
正是这些优点使Swarm模拟正在许多社会经济复杂适应性系统的研究中得到更加广泛的应用。
9.1.2Swarm建模的思想、结构和方法
Swarm模拟的基本单位是微观行为主体。一个行为主体就像系统中的一个演员，是能够产生动作并影响自身和其他个体的一个实体。模拟包括几组交互作用的行为主体。行为主体定义Swarm系统中的基本对象———模拟部件。一个时间表定义这些对象的独立事件发生的流程。
首先，我们建立待观察的模拟世界，这个世界包括了时间、空间、待观察物（观察者和被观察者）、行为时间表（这个时间表和现实社会中的时间顺序有一定的区别。时间表的说明：由于现实环境中的各个行为主体对环境的反应都是实时的，所以他们之间的关系也较为复杂，需要在建模的时候充分考虑到各个环节，模拟其复杂的关系）和与外界发生联系的控件。
在建立程序代码的过程中，要注意行为主体的复杂关系，用程序来模拟构建对应的行为模式。
Swarm软件的编制完全是基于Swarm概念之上的。Swarm是程序中最基本的构件。每一个Swarm是连接行为主体的和行为表的基础。Swarm的结构和内部组件之间的关系可以参见图91。
9.1.3Swarm程序的构成
（1）在Swarm程序中，有两类Swarm：模型Swarm（ModelSwarm）和观察Swarm（ObserverSwarm）。两类Swarm组成模拟用的模型。每一个模型Swarm类对应一定的模拟世界中的行为主体。
（2）模型Swarm
除开描述行为主体的模型Swarm外，还有一种描述模型的时间表的模型Swarm。简单地举例来说，时间表会将行为主体根据它所属的类而行动（散落分散在世界中），还会指导每个行为主体移动。
模型Swarm有着许多的输入和输出控制。
（3）观察Swarm
模型Swarm只是定义了模拟对象，但是模拟试验过程还需要其他的构件，比如观察试验过程的一些控件。这就需要观察Swarm来完成。
观察Swarm最重要的功能就是观察模型Swarm的变动过程，它可以将参数直接传递给模型Swarm，并且从模型Swarm中读取数据以供下一步行动参考。另外还有安排时间表，和进行数据表格图形的绘制，建立表格、图形和探测器。所有这些都能和模型Swarm连接并获得数据。它可以说是人们控制整个程序运行的人机对话接口（图92）。
9.1.4Swarm建模的步骤
整个Swarm的概念是要让大量的行为主体在一定的关系环境中“生活”，它们分布在空间内，遵循一定的行为模式彼此之间发生关系。利用所建立的Swarm模型，我们可以模拟现实中的许多问题。
Swarm建模的简单步骤为：
第一步，创建包括时间和空间的人工系统环境，而且行为主体可以在其中活动。基于这种理由，我们的人工系统环境要让行为主体能够观测周围，并能以一定的方式散布于环境中；第二步，创建一系列的行为主体，它们负责观察记录并且分析在人工系统环境和其中的一些行为主体的活动属性所对应的特征值；第三步，让空间运动起来，将模拟行为主体和观察行为主体按照顺序在一系列的模拟条件中运动；第四步，由模拟行为主体的活动产生的数据影响其他的事物，使得整个系统不断地运动；第五步，根据第四步观察的结果修改试验的观察行为主体，如果需要的话，改变模拟世界和程序代码的设置，回到第三步；第六步，将整个模拟过程、源程序等记录下来，以便其他的人可以按照你的步骤来检验（由于计算机的兼容性问题所以最好在不同的计算机上多次运行，看结果是否一致。另外，Swarm模拟的目的是要在模拟试验的基础上对其模拟的问题及其结果做出进一步的分析解释）。
9.2商业银行激励约束机制模拟系统设计
在构建商业银行激励约束机制Swarm模拟系统时，我们先要把传统的商业银行激励约束机制系统转换成与Swarm系统相适应的概念。
首先我们把整个商业银行系统内的所有相关个体或者资源等内容归结成一个复杂适应系统，设计一定的时间和空间作为系统的承载体；然后，把商业银行中的资金和信息等因素作为资源引入这个时空中，可以为其他的行为主体所获得和使用。
完成了环境的设置后，再把商业银行系统中的两类行为主体放在环境中，这里把商业银行的所有者定义成一种位于环境中不能移动的行为主体，它的主要特性就是拥有并且储备着商业银行的资本金，另外它有选择经营者的行为；而经营者则是环境中能够主动移动的行为主体，它本身有追求资金的需求，并能够在体内进行生产活动（也就是商业银行的日常经营业务）。
9.2.1定义环境
我们假设商业银行的所有活动和资源都分布在一个二维的正方形的区域中，这个区域由n×n个方格组成，资金资源不规则的分布依附在所有者行为主体上。仿真开始时，资金的分布是随机的，随着时间的推移，每个行为主体上的资金会因实际经营情况而发生增减。
整个系统中的资金资源的总和有最低值，低于最低值时，系统外部会注入资金。
在这里活动空间和资源空间是两个完全重合的空间，它们的大小相同，只是承载的内容不相同。可以用Swarm中相应的environment和resource两个基本类库派生出来。
9.2.2定义行为主体的属性
在整个商业银行激励约束机制的复杂适应系统中，所有者和经营者两类行为主体的行动目标都是通过利用系统中的资金资源以获得自己效用（利润）的最大化，而这个过程又和行为主体的本身属性和能力有关系。
1.所有者行为主体
所有者行为主体在环境中是不动的，它本身具有资金资源，为获得资金资源的增加，它会和相遇的经营者行为主体在一定条件下发生资金交换活动，最后通过经营者的经营管理活动得到资金收益。
其属性主要有：
（1）所有者行为主体的个数bankNumber和初始位置（二维坐标）xPos、yPos（手工设定和随机生成相结合）。仿真开始时，程序中要生成一定数量的行为主体，并把它们散落分布在整个空间中。
（2）所有者行为主体初始的资金资源占有量bankResource（手工设定）。给生成的所有者行为主体赋予初始的资金资源，这也就是商业银行的资本额。
（3）所有者行为主体对经营者行为主体能力managerAbility的判断（随机生成和程序累积相结合）。所有者行为主体会对经营者进行委托之后进行能力评估。由于信息不对称，这种评估是不充分的，有待加入一些智能程序进行优化。
（4）所有者行为主体资金占有量bankResource（程序累积）。这是即时时刻刻的所有者行为主体所拥有的资金状况，给经营者选择使用或者判断其是否处于破产状况时用。
（5）所有者行为主体制定契约时对激励因素的偏好（手工设定和程序累积相结合）。在签订契约时，它反映经营者所获得的与营业业绩相关的报酬的多少。也就是契约函数中的奖金比率βinspiritCoefficient。
（6）所有者行为主体制定契约中的固定支出F（fixSalary）（手工设定）。在签订契约时，它反映经营者所获得的与营业业绩无关的固定报酬的多少。也就是契约函数中所有者事先许诺给予经营者的固定收入水平（fixSalary）。
（7）所有者行为主体的死亡。当所有者行为主体的自身资源消耗完时bankResource＝0，我们认为此时的所有者行为主体死亡了。
在现实中，可以认为是商业银行处于破产的状态。在程序中，为了维持整个系统中资金总量的稳定性，我们设计了生成新的所有者行为主体的程序段。
2.经营者行为主体
经营者行为主体在环境中是能够主动移动的，它本身有初始维持其存活的资金资源（作为它的生命力），为获得资源最大化，它会在环境中主动搜寻所有者行为主体，通过与所有者签订契约而获得资源，然后再利用所获得的资金资源进行生产活动（银行日常商业业务活动），从而根据契约所规定获得报酬收益。
其属性主要有：
（1）经营者行为主体的个数managerNumber和初始位置（二维坐标）xPos、yPos（手工设定和随机生成相结合）。仿真开始时，程序中要生成一些具有一定初始资金资源的经营者行为主体，并把它们散落分布在整个空间中。
（2）经营者行为主体初始的资金资源占有量manageResource（手工设定）。对生成的经营者行为主体赋予初始的资金资源，这也就是商业银行的资本额。
（3）经营者行为主体的资金消耗量bankManageCost，managerStepCost（手工设定或者随机生成）。在仿真的过程中，经营者行为主体本身的活动会消耗一定的资金，其中包括了经营者行为主体的运动成本和经营活动成本两个方面。
（4）经营者行为主体的移动能力managerStep（随机生成和程序累积）。经营者在空间中作随机的移动，由于各自的能力不同，它们的移动步长也不相同，这样反映出现实中各个经营者寻求契约有着不同的成本大小。
（5）经营者行为主体的经营能力managerAbility（随机生成和程序累积）。经营者行为主体在签订契约、获得经营权以后，通过对资金的运用让商业银行进行获利活动，在这个过程中他们的经营能力是影响所有者挑选其签订合约的重要因素之一。
（6）经营者行为主体的工作努力偏好managerStrive（随机生成和程序累积）。经营者的报酬由固定和与效益相关的变动收入两方面构成，对风险有不同喜好的经营者的策略也是不同的，这里我们用这个变量来控制和观察行为主体对风险喜好调整过程。
