上世紀(jì)末到本世紀(jì)初的十余年間，復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)仿真在以CAS理論為代表的復(fù)雜系統(tǒng)理論研究熱潮中產(chǎn)生并得到發(fā)展，并產(chǎn)生了一批極具探索意義和應(yīng)用價值的研究成果。美國圣菲研究所(SFI)的研究人員通過仿真的方法研究演化復(fù)雜性問題，開發(fā)了人工股票市場模型等；美國Sandia國家實驗室也開發(fā)出具有智能主體的美國經(jīng)濟(jì)模型ASPEN。然而，近些年來由于該領(lǐng)域的研究缺乏系統(tǒng)的理論指導(dǎo)，而陷入低谷。究其原因，除復(fù)雜性科學(xué)相關(guān)理論缺乏新的突破，使復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)仿真失去前進(jìn)的方向和動力外，更重要的原因是由于CAS理論運(yùn)用隱喻的方式對復(fù)雜性進(jìn)行了全面的表述，缺乏對復(fù)雜性在數(shù)理意義上的嚴(yán)格定義，使相關(guān)研究無法對仿真的結(jié)果進(jìn)行深入分析，而僅限于一般的形態(tài)學(xué)的判別，也就是用肉眼識別模型輸出結(jié)果中的復(fù)雜性現(xiàn)象與規(guī)律。然而，人為方式所能夠識別的復(fù)雜性是非常有限的，且通常帶有主觀的色彩。 本文通過引入混沌判別方法，對基于CAS的仿真模型的時間序列結(jié)果進(jìn)行分析，希望為復(fù)雜系統(tǒng)仿真中的深化復(fù)雜性判別探索新的方法，為相關(guān)研究的深入展開探索新的途徑。混沌判別方法主要有功率譜法、主分量分析（PCA分布）、Poincare截面法、Lyapunov指數(shù)、關(guān)聯(lián)維數(shù)、代替數(shù)據(jù)法等。本研究使用的方法是首先將一維時間序列重構(gòu)到較高維的相空間上，再通過G-P算法計算關(guān)聯(lián)積分，從而得到關(guān)聯(lián)維數(shù)，并通過觀察關(guān)聯(lián)維數(shù)隨相空間維數(shù)的增大的趨勢來判別時間序列的混沌性。 在本研究中，筆者以導(dǎo)師前期在國家自然科學(xué)基金項目中開發(fā)的仿ASPEN模型作為研究素材，通過仿真實驗及數(shù)據(jù)分析，確定混沌時間序列分析方法在判別與演化過程相關(guān)的復(fù)雜性方面的可行性，并證實這種方法的有效性。研究將以經(jīng)濟(jì)仿真模型輸出的數(shù)據(jù)中存在混沌作為判別其存在演化復(fù)雜性的依據(jù)，在模型輸出的數(shù)據(jù)中，仿ASPEN模型中的廠商利潤指標(biāo)具有非周期性波動的典型特征，且該指標(biāo)與特定類型廠商間產(chǎn)品定價的博弈過程有直接關(guān)系。為此，在本研究中重點分析了食品廠商的特性。運(yùn)用混沌時間序列分析方法，對模型中主體的輸出數(shù)據(jù)時間序列進(jìn)行研究。
【學(xué)位單位】：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2012
【中圖分類】：N941.4

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2808683