【摘要】： 早期資本市場理論認為,股票市場價格的波動是一種布朗運動,遵循隨機游走的規(guī)律,于是提出了有效市場假說。該理論一直是金融市場理論的基石,被廣泛應用于資本市場研究。隨著對經(jīng)典理論經(jīng)驗分析的發(fā)展,人們對金融市場賴以生存的理論基礎開始懷疑。傳統(tǒng)資本市場理論大多是建立在線性模式上而現(xiàn)實資本市場各變量之間大多是非線性關系,因此傳統(tǒng)資本市場理論對現(xiàn)實情況解釋乏力,非線性經(jīng)濟學開始興起。分形和混沌理論作為研究非線性系統(tǒng)的工具,開創(chuàng)了研究非線性系統(tǒng)的新思路。資本市場具有混沌性。對金融序列的分析有諸多模型,其中向量自回歸模型是用來處理多元時間序列變量的主要模型之一,易于處理多個相關經(jīng)濟指標的分析與預測。支持向量機是解決模型識別問題的一種有效工具,支持向量分類機可以對所建經(jīng)濟模型的參數(shù)進行分類,在非線性和高維模式識別中表現(xiàn)出優(yōu)勢,在諸多領域取得了成功的應用。 本文共有四章。第一章概述了本文的研究背景：介紹了非線性理論的研究現(xiàn)狀,總結(jié)了國內(nèi)外關于混沌、分形理論、向量時間序列模型、支持向量機等理論的背景和研究現(xiàn)狀。第二章介紹了混沌、分形維、向量時間序列、支持向量機等的理論基礎,為本文的研究提供了技術和理論指導。第三章實例分析,提出金融市場具有混沌性,并用滬深兩市日收盤價作為實例,編寫程序計算了分形維,分形維集中在2～3之間,驗證了混沌性的存在。由此提出構(gòu)建向量時間序列模型的思路,樣本數(shù)據(jù)的處理主要用了Matlab、Eviews等。本文對向量時間序列進行參數(shù)擬合,研究了滬深兩市的特點,實現(xiàn)了對金融序列的預測,并利用支持向量分類機對所建模型進行了參數(shù)識別。識別結(jié)果是明顯的。第四章是本文的一個總結(jié)：綜述了本文的主要結(jié)論,提出了本文的不足和以后的改進方向。 論文做了如下創(chuàng)新性工作：①根據(jù)金融市場的特點,針對滬深兩市的日收盤價,采取對數(shù)收益率,利用Matlab編程計算了分形維數(shù),驗證了分形維的存在。②根據(jù)分形維數(shù),建立了向量時間序列模型,對模型參數(shù)進行估計,并實現(xiàn)了預測功能。③利用支持向量分類機對模型參數(shù)進行識別,識別結(jié)果顯著。這些工作將有助于我們用新的視角了解中國金融市場,更好的把握市場規(guī)則。
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：F224;F830.9

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本文編號：2713675