【摘要】： 金融系統(tǒng)是開(kāi)放的復(fù)雜系統(tǒng),其內(nèi)部的各個(gè)經(jīng)濟(jì)變量之間存在錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系。在金融系統(tǒng)中,既存在線性關(guān)系,也存在非線性關(guān)系。線性框架下的研究理論體系推動(dòng)了金融市場(chǎng)的發(fā)展,然而隨著實(shí)證研究和金融學(xué)理論的發(fā)展,越來(lái)越多的證據(jù)表明僅僅用線性方法己經(jīng)不能很好的解釋金融市場(chǎng)的波動(dòng)。20世紀(jì)80年代以后,許多學(xué)者開(kāi)始探尋應(yīng)用非線性方法解釋復(fù)雜的金融現(xiàn)象并對(duì)其演化過(guò)程進(jìn)行預(yù)測(cè),由于使用的研究方法和工具不同,研究結(jié)論的差別也很大。本文應(yīng)用混沌理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)技術(shù)對(duì)滬深300股指序列進(jìn)行了非線性檢驗(yàn)和預(yù)測(cè)。研究?jī)?nèi)容大致包括下面幾部分: 1.綜述了近年來(lái)比較有代表性的金融時(shí)間序列混沌特征的檢驗(yàn)方法,利用功率譜、遞歸圖、Cao方法、替代數(shù)據(jù)等方法計(jì)算了滬深300部分股指時(shí)間序列的有關(guān)數(shù)據(jù),并根據(jù)結(jié)果對(duì)其混沌特性進(jìn)行了判定。 2.研究了不同特性時(shí)序數(shù)據(jù)的復(fù)原圖和相干復(fù)原圖的特性,并在此基礎(chǔ)上研究了滬深300股票指數(shù)的復(fù)雜度及狀態(tài)分類;應(yīng)用Wolf算法對(duì)滬深300股指序列中某些特殊股指數(shù)據(jù)的最大Lyapunov指數(shù)進(jìn)行了計(jì)算,并給出了計(jì)算結(jié)果所代表的含義。 3.利用非線性自相關(guān)模型對(duì)上海證券市場(chǎng)510050號(hào)股票數(shù)據(jù)的不同價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、對(duì)模型中參數(shù)辨識(shí)等工作并基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局域預(yù)測(cè)法對(duì)滬深300中的萬(wàn)科A股股指數(shù)據(jù)的各種價(jià)格進(jìn)行了預(yù)測(cè)。 4.介紹了艾略特波浪理論并根據(jù)該理論分析了市場(chǎng)情緒與市場(chǎng)行為的反應(yīng);在此基礎(chǔ)上給出了市場(chǎng)位置相對(duì)浪級(jí)特征的判斷方法,并以此為依據(jù)對(duì)股票市場(chǎng)后市宏觀走勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。 本文針對(duì)金融系統(tǒng)的非線性特點(diǎn),將混沌理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)技術(shù)以及波浪理論應(yīng)用到滬深300股指序列預(yù)測(cè)的研究中,結(jié)果表明這些理論能夠有效地對(duì)金融市場(chǎng)波動(dòng)進(jìn)行非線性分析和預(yù)測(cè),為金融時(shí)間序列的非線性建模和預(yù)測(cè)提供了重要的理論和實(shí)證依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：F832.51
【圖文】：

-1包鋼股份的遞歸圖

-2天威保變的遞歸圖

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本文編號(hào)：2739868