【摘要】： 證券市場價格系統(tǒng)的復(fù)雜性研究一直是學(xué)術(shù)界探討的熱點(diǎn)。本文在復(fù)雜性理論的框架下,提出新的市場分析范式。在新的分析范式下,以中國證券市場(上海證券市場和深圳證券市場)為實(shí)例,利用混沌、分形和類zipf分析法,從宏觀層面研究了中國證券市場綜合指數(shù)價格行為的復(fù)雜性特征。通過對真實(shí)證券市場進(jìn)行抽象和映射,構(gòu)建了虛擬證券市場仿真系統(tǒng)。使用新的市場分析范式對虛擬證券市場生成的價格時間序列進(jìn)行分析,驗(yàn)證了虛擬證券市場的有效性。將虛擬證券市場的特征映射到真實(shí)證券市場,探求造成真實(shí)證券市場價格行為復(fù)雜性的內(nèi)在微觀機(jī)理。本文的創(chuàng)新性成果主要包括以下幾個方面: 第一,引入混沌理論中相空間重構(gòu)法、G-P算法、Wolf算法,分別考察了上海和深圳證券市場綜合指數(shù)時間序列的混沌特征量,計算了兩個市場綜合指數(shù)的分維數(shù)、最大Lyapunov指數(shù)和Kolmogorov熵,判斷出兩個市場的綜合指數(shù)系統(tǒng)是具有混沌和分形特征的復(fù)雜系統(tǒng); 第二,引入分形市場假說的R/S分析法,進(jìn)一步探討了上海和深圳證券市場綜合指數(shù)系統(tǒng)的分形特征。通過計算兩個市場綜合指數(shù)時間序列在不同時延下的Hurst指數(shù),分析了兩個市場綜合指數(shù)系統(tǒng)具有長期記憶,深入分析并比較了兩個證券市場內(nèi)在的風(fēng)險,并通過Ⅴ統(tǒng)計量得到兩個市場綜合指數(shù)的長期記憶周期; 第三,引入類Zipf分析法,將上海和深圳證券市場綜合指數(shù)時間序列映射為代表價格上漲、平盤和下跌的3字母時間序列,分析3個字母各自對應(yīng)持股周期的統(tǒng)計數(shù)據(jù),得到價格波動的絕對和相對變化率,進(jìn)而得出證券市場價格波動行為與市場參與者交易行為之間的對應(yīng)關(guān)系; 第四,利用基于多智能體建模技術(shù),對真實(shí)證券市場進(jìn)行抽象,構(gòu)建出虛擬證券市場仿真系統(tǒng),通過觀察虛擬證券市場價格波動的現(xiàn)象和其時間序列復(fù)雜性的分析結(jié)果,判斷虛擬證券市場能有效的模擬真實(shí)市場的價格行為。根據(jù)多智能體的計算經(jīng)濟(jì)學(xué)中的二次映射機(jī)制,將虛擬證券市場價格復(fù)雜性的微觀機(jī)理映射到真實(shí)證券市場,探尋造成證券市場價格系統(tǒng)行為復(fù)雜性的微觀機(jī)理。 總之,利用新的復(fù)雜性分析范式可以得到證券市場價格系統(tǒng)的復(fù)雜性特征,通過基于多智能體建模分析技術(shù)不但能對傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)難以建模、難以定量研究的問題進(jìn)行討論;甚至可以探討傳統(tǒng)方法沒有涉及的新領(lǐng)域。
【圖文】：

算滬、深兩市綜合指數(shù)日收益率時間序列的混沌特征量之前，首先要確定時間序列的時間延遲:。經(jīng)計算，兩市綜合指數(shù)日收益率時間序列的時間且。然后，依據(jù)混沌特征量的計算方法確定各特征量。由于不知道相空問的臨界值，本文采用的m區(qū)間為【2，40}，m的步長為l的不同數(shù)值進(jìn)行試算。離，·的取值范圍為[0.0002，0.仍]:為了得到較精確的結(jié)果，步長取得較小，0.0002。分維數(shù)

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【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：F830.91;F224

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 章晨;時間序列的非平穩(wěn)度與復(fù)雜度研究[D];浙江工商大學(xué);2011年

2 孫尊濤;基于多Agent的企業(yè)生態(tài)群落仿真研究與實(shí)現(xiàn)[D];復(fù)旦大學(xué);2011年

本文編號：2626351