一、股票市场价格行为的非线性确定性动力学模型（论文文献综述）
王锐[1]（2015）在《金融危机传染过程的非线性动力学研究》文中提出全球经济一体化为国际金融市场走向成熟提供了有力支撑,尤其是近二十年,先进的通讯技术和计算方法创新,推动了金融市场在深度和广度上的疾速发展。然而,伴随着高速发展的经济和日趋繁荣的市场而来的,是更为突出的金融风险问题。过去一百年里,全球范围内出现了多次超出正常经济周期波动的金融异常情况,几乎每次都沉重打击了所在国的经济。同时,在经济全球化背景下,金融危机的波及范围已经不再局限在本国。亚洲金融危机、美国次贷危机所引发的区域性和全球性金融危机,暴露出国际金融市场的多重风险,促使各个国家重新审视金融市场的建设和改革,也引起了学界对金融危机和金融危机传染（Contagion）研究的关注。深入分析金融危机形成和传染的过程本身就具有很强的经济理论意义,同时也可以为防范和阻隔现实中的金融危机传染提供科学依据。金融危机是金融市场的一种异常现象,由于金融危机具有明显的突发性、极强的破坏性和巨大的影响力,涉及因素复杂且发生过程无法重现,所以对金融危机传染的分析、测度和预测始终都存在很大困难。目前,对金融危机传染过程的分析和刻画研究尚未形成体系,金融危机传染的相关课题仍是金融学理论的挑战之一。随着复杂科学相关理论和方法的发展,人们对金融市场系统复杂性的认识也逐渐深入,相应的复杂科学方法逐渐被引入到金融市场和金融现象的研究中。相比于传统的经济学分析框架和模型,从金融危机传染过程的跨国界即空间维度,和传染过程的阶段性即时间维度出发,从复杂科学角度认识金融危机传染,并刻画这个非线性动态（Nonlinear Dynamic）变化过程,更接近现实中金融系统的真实情况,有助于发现其本质特性。首先,阐述了运用非线性动力学理论对金融危机传染过程进行研究的整体思路。基于复杂科学系统理论,从空间维度出发,以地理意义上的边界定义金融危机传染主体,可以将每个国家的金融系统视为一个相对独立的系统;在全球范围内,各个国家将面临等同的风险、法律等客观环境条件;各个国家之间的相互联系通过各个系统的相互作用（Interaction）来体现,金融危机在不同国家之间的传染也通过各个系统的耦合（Coupling）实现。同时,从微观角度来看,金融危机的爆发和传染问题,涉及到金融市场参与主体的特征、金融系统的特性、监管措施及政策环境等多重因素作用。其次,检验金融危机传染过程中金融时间序列的混沌特性,并进行阶段划分。从时间维度出发,对金融危机传染过程进行阶段划分,可以更好的认识金融危机传染过程,并为金融危机传染的预警和阻断提出更有针对性的建议,同时也能从非线性动力学特征识别的角度,分析不同传染阶段的特征。选取了最大Lyapunov指数作为观察指标,检验金融市场在金融危机传染过程中的非线性动力学特征变化情况;结合内生结构突变模型,检测金融危机传染全过程中的时间序列是否发生了结构突变,并计算发生时点,以此作为定量划分金融危机传染阶段的依据,并与改进前的内生结构突变模型划分的结果和定性划分的结果进行比较。再次,在空间维度上,从非线性动力学系统角度运用复杂系统广义同步的概念,分别从跨市场（即两个市场之间）和多市场（多个市场之间的交互作用）的角度,逐步研究金融危机的传染过程。跨市场传染研究是以传染源国家为驱动系统、被传染国家为响应系统,依据动力学广义同步的研究框架,运用非线性动力学相似性方法,定量分析和测度金融危机传染。那么,金融危机在跨市场间的传染可以被刻画为,被传染国家与传染源国家非线性动力学相似程度的不断接近,即金融危机传染从一个国家达到另一个国家的过程中,被传染国家与传染源国家系统之间的同步程度就会出现从低到高的变化。这一定义虽然将条件限定的非常宽泛,但是可以从复杂系统的角度,捕捉到金融危机传染的时间窗口。同时,对两个市场间的危机传染测度将成为多市场间传染过程研究的基础。现实的金融危机传染并不局限于两个国家之间单方向的传染,尤其在全球金融一体化、区域经济一体化的背景下,金融信息的传播、资产的转移均转瞬实现,这加速了金融危机的传染,也使传染过程更具复杂性,多市场间的交互作用将进一步形成交叉传染,故对多市场间金融危机传染过程的研究更具挑战性和研究价值。运用多通道信号处理方法中的相关矩阵分析,来定量研究金融危机传染过程中多个市场间的相关关系。其中相关矩阵由两市场间构造的非线性动力学相似指数组成,通过生成替代数据以此对比原始数据的相关矩阵的特征值和特征向量,寻找金融危机传染过程中可能形成的小范围的同步簇,并定义同步参与指数来定量表示各个市场在同步簇中的参与程度。最后需要说明的是,本文的实证研究以2007-2009年全球金融危机为对象,选取金融危机传染前后,全球十个主要国家的代表性股票市场为数据来源。实证结果表明:（1）对比经济稳定期间,金融危机传染期间的金融市场非线性动力学特征明显,且在不同传染阶段呈现出波动,同时运用最大Lyapunov指数改进后的内生结构突变模型划分出金融危机传染的五个主要阶段,具有更强的理论依据和说服力;（2）以复杂系统广义同步为基础,运用非线性动力学相似来测度两市场间金融危机传染的结果显着,充分考虑了金融系统和危机传染过程所呈现出的非线性复杂性特征;（3）基于两个市场间系统动力学相似性研究多市场间的交互作用,证明这种交叉联系普遍存在,不是单向或线性的而是叠加的,且在局部传染的现象明显,欧洲和亚洲分别形成了同步簇。因此,本文提出的基于非线性动力学框架和方法,在分析金融危机传染过程方面具有明显优势,且是对多市场间金融危机传染过程进行定量研究的一种有益尝试。
黄腾飞[2]（2013）在《基于混沌理论的中国金融市场投资决策研究》文中研究表明近年来，作为市场经济体系的有机构成部分，全球金融市场的规模急剧扩大，重要性日益凸显。作为一个新兴的市场，中国金融市场的发展更是举世瞩目。中国A股市场市值已跃居全球第二；而中国的期货市场经过最近十多年的蓬勃发展，已成为全球第一大商品期货市场，国内首个金融期货品种——沪深300指数期货也在2010年上市。中国的黄金市场虽然起步较晚，但随着国内投资者避险意识的觉醒，现在无论是交易量还是市场影响力都有了长足的进步。如今在中国，金融投资已逐步成为个人、企业乃至政府的重要理财工具。在金融分析和投资决策领域，长期以来一直以有效市场假说和建立在其基础之上的资本资产定价模型为理论基石。然而随着时代的发展，金融市场的分形、混沌等复杂特性逐渐为人所知。本文即以混沌理论为基础，对中国的股票、期货、黄金等金融市场进行系统的研究，以期揭示这个新兴市场的内在规律，探讨有效的投资决策方法。本文研究的主要内容包括以下几个方面：1)中国金融市场的混沌性检验。在数据预处理上，采用对数线性去趋势和收益率两种方法对数据进行了平稳化处理。对于时间上不连续的期货市场品种，新设计了最大交易量复权法，保证价格的连续性和代表性。然后对平稳化后的序列以R/S分析和BDS检验以及递归图方法进行非线性和确定性检验。之后再进行相空间重构，考察其混沌不变量。通过这些分析，弥补了以前国内期货市场大部分品种和黄金市场都未进行混沌识别的不足，得出中国金融市场中普遍存在混沌的结论。2)中国金融市场的噪声处理研究。主要从两个方面研究了中国金融市场市场的噪声处理。一是噪声估计，以常用的关联积分法、粗糙纹理熵方法、小波法等估计了我国金融市场的噪声水平。并利用小波变换的方差分解功能对白噪声的小波系数方差进行分析，提出一种新的噪声估计方法。二是噪声平滑方面，分析了非线性局部平均法和局部投影法，重点研究了小波软阈值去噪方法，提出基于小波方差分解的新阈值去噪方法，并用Lorenz、Chen等混沌系统数据进行检验。其后运用该方法对国内金融市场中有代表性的几个品种的价格序列进行噪声平滑处理，验证了有效性。最后，以上证指数日收盘价格序列作为样本，通过一天预测再反平稳化以比较均方根误差的方法，比较了各种噪声平滑方法在金融市场的实际去噪效果。3)中国金融市场的混沌预测研究。噪声估计和平滑处理的基础上，首先用Lyapunov指数法对我国金融市场的几个代表性品种进行预测实证。然后研究了Valterra级数自适应预测模型在中国金融市场的应用，并使用递推最小二乘算法（RLS）来提高Volterra预测模型的预测精度。在对国内几个金融市场的实际预测表明，基于Valterra级数的自适应预测模型效果明显优于Lyapunov指数预测法，但是该方法存在稳定性差的问题。一般常用的神经网络模型多属于静态前馈的处理模式，本文将递归预测器神经网络应用到对金融市场的预测中。在网络训练上，提出用遗传算法优化网络的阈值、权值以及激发函数的幅值和斜率。和其他典型的神经网络预测方法——BP神经网络、径向基函数神经网络等的比较结果表明，该方法有较好的预测效果，而且稳定性强，是适合中国金融市场决策分析的有效预测方法。4)中国金融市场的混沌交易模型和投资组合模型研究。技术分析是当今最为广泛使用的金融投资分析工具。文章首先在混沌与分形的视角下，重新阐释了技术分析的三大假设，提出混沌分形理论的发展夯实了技术分析的理论基础。其后把混沌预测与技术分析模型结合起来，产生了一些混沌交易模型，包括移动平均交易规则、滤子法则等，并进行了实证分析。混合交易模型是基于遗传规划，结合混沌预测而构建的。对金融市场的实证检验的结果表明，该模型无论在超额收益率还是稳定性上都要优于传统的交易规则模型。最后，文章基于非线性和行为金融理论，提出了基于损失规避的效用函数-偏度投资组合模型，发现该模型的表现要优于其他传统的投资组合模型。
赵云[3]（2019）在《中国股市的非线性动力学特征与可预测性研究》文中进行了进一步梳理股票市场作为一国宏观经济的“晴雨表”,在国民经济中占据要位。21世纪以来,我国股市取得了长足发展,但也面临很多难以解决的问题。为此,正确认识中国股市,探索其运动规律就显得尤为重要。随着传统线性资本市场理论陷入无法解释大量股市“异象”的窘境,以混沌、分形为代表的非线性科学逐步发展起来,这也为股市运动规律的研究打开了新的思路。基于此背景,本文从非线性科学的理论视角出发,对我国股票市场的非线性动力学特征及可预测性问题进行研究。首先,从投资者行为、政策规则、外界环境三个角度系统梳理了影响股价变化的主要动力因素。通过分析,明确所有动力学因素都是非线性的,它们相互关联、相互影响,彼此扭结在一起,共同决定了股票市场的非线性运动。其次,利用反馈原理,从整体上定性分析了动力因素作用于股价运动的非线性反馈机制,从中发现股价运动经常表现为正反馈,在较长时间内又表现为一定负反馈的特点;同时由于反馈机制的存在,使得股价运动在时间上具有记忆性和趋势性,表现出类似分形和混沌的动力学特征。再次,采用BDS检验、R/S分析、混沌参数计算等方法,对我国沪深两市股指序列的动力学特征进行定量分析,证明了我国股票市场非线性、混沌、分形等特征的存在。最后,在理解股市价格运动规律的基础上,采用线性思维范式下的ARIMA模型与非线性思维范式下的局域预测法（零阶局域预测法、加权零阶局域预测法）对上证综指序列进行预测尝试,并针对股市的可预测性问题展开讨论。
李红权[4]（2005）在《资本市场的非线性动力学特征与风险管理研究》文中研究指明资本市场及其风险管理问题一直是世人瞩目的焦点问题。无论是学术界、监管层,还是实际从业人员,都一直对资本市场股价行为及其本质特征饶有兴趣。学术界不惜花费了大量的时间与资源来研究股票价格波动行为;监管层当然对资本市场的有效性倍加关注;对于投资者而言,他们则希望从股票价格行为中挖掘出有价值的信息。迄今为止,对资本市场的研究与分析基本上都是在经典资本市场理论的线性分析范式下展开的。在标准的分析框架下,研究人员假定投资者是理性的,市场是有效的,股票价格是“公平价格",已经反映了所有可获得的公开信息,价格的变化即收益率服从随机游走过程,金融市场的波动性来自于外部随机事件（白噪声）的干扰。 然而,经典资本市场理论的线性化分析方法有其内在的局限性,它不能解释现实金融市场资产价格的复杂多变行为,更不能用来分析像美国股市“1987年股灾"等市场突变行为。在这样的背景下,资本市场的研究出现了从线性转向非线性分析,从均衡走向演化的新趋势。而事实上,资本市场普遍存在的“蝴蝶"效应、“诺亚”效应、收益分布的“胖尾”现象与金融时间序列的高度自相关等也清楚地表明了市场非线性力学特征的存在性。因此,认识到资本市场的非线性（混沌）动力学特性,将为资本市场研究人员与风险管理人员提供一个全新的视角。本文正是从这一角度展开研究工作。 首先,本文全面地考察了股票价格行为特征。研究结果表明,基于有效市场的传统理论假设:正态分布、随机游走与独立性并不能准确刻画股票价格行为,而基于分形市场的理论假设:非正态稳定分布、分数布朗运动与长期相关性能够很好地描述实际资本市场的价格行为。实际的金融时间序列服从一个有偏的随机游走过程,具有显着的分形特征与长期记忆效应。同时,本文的研究结果还表明资本市场存在低维混沌,我们从股票市场发现了正的李雅普诺夫指数与约为2.55的分数维。这说明资本市场的随机性与波动性具有内在确定性,使我们的认识超越了外部随机性的局限。 基于资本市场作为虚拟经济系统的内在特性,本文提出了资本市场的非线性动力学分析原理,并形成了风险的整体观、内生观与过程观。在非线性动力学分析原理的指导思想下,本文系统地考察了风险的来源以及市场非线性特征产生的内在机理:正反馈机制、投资者的异质性与相互影响,并提出了包括风险识别、风险测度、风险的控制与管理三大过程在内的资本市场风险管理创新体系。
梁成[5]（2012）在《基于异质性交易者非线性模型的中国证券市场价格波动研究》文中认为2005年是中国证券发展史上具有里程碑意义的一年，在此之前股权分置1作为我国证券市场特有的制度性缺陷长期困扰着市场的发展，2001年政府尝试采取行政化的解决措施引发股市长达5年的非理性下跌，几乎导致了中国证券市场的推倒重来；2005年4月底沉寂多年的证券市场被市场化的股权分置改革激活，投资者以极大热情造就了我国证券市场上最大的一次狂欢，到2007年底股权分置改革完成之时上证指数从最低998点上涨到最高6124点。然而好景不长，我国证券市场在其后经历了更加剧烈的暴跌暴涨后再次进入熊市，虽然期间受到美国次贷危机导致的全球金融危机以及欧债危机等外部冲击，但我国经济增长仍然一直维持较高的增长水平，当2011年底我国GDP由十年前不到人民币10万亿增长到近40万亿以及上市公司从1073家增长到2300家时，上证综合指数却跌回到十年前点位。仔细观察指数和个股的剧烈波动中，二级市场投资者发现除了基本面因素以外还存在一种不可忽视的全新势力，即随着全流通时代的真正到来，大小限股东和高管们高位减持凶猛，大股东们的减持行为经常发生在股价大幅上涨后利好信息发布之时或在利空信息出来之前，而增持行为往往伴随着其后的基本面利好，甚至出现大量上市公司高管为了规避减持股份的制度约束而形成的离职潮。继之而来的是市场风格的大幅转变，股市上炒小、炒新、炒重组和炒题材重新盛行，公司治理规范业绩稳定的大型蓝筹公司却少人问津，短线趋势交易成为获取盈利规避风险的最佳方式，奉行长期价值投资的公私募基金等投资者由于业绩不佳而经常成为被嘲讽的对象。二级市场大量投资者认为股权分置改革等市场化制度的推行并未带来公平有效的股市，也未实现大小股东利益的双赢局面，重新陷入对股市丧失信心的境况，并呼吁监管当局采取新的制度性改革。目前，我国监管当局和研究机构的学者对我国证券市场存在种种问题的认识上不存在明显分岐，有关政策建议似乎也高度一致，即我国资本市场是新兴的不成熟市场，推行市场化的制度建设是建立起完善有效资本市场的渐进过程，需要假以时日逐渐走向成熟。从原则上说，本文对这一结论并不持异议，但认为我国证券市场在没有有效限制内幕信息交易等整体制度安排的条件下，局部推进市场化的改革措施往往实现不了改革的预设目标。股权分置改革虽然历史性地解决了中国资本市场上同股不同价、法人股非流通的问题，但相对于法人股非流通时代，在大小非股权转为大小限股权后，也创造了制度化预期更为明确的内部交易者，这些内部交易者持有绝对控股比例的流通市值，与外部投资者相比具有天然的信息优势，由于限制流通的股票在确定的期限内会逐步流通，除了国有必须持有的控股权外，大量非国有控股股东存在创造高价减持机会或操控股价波动的较大可能性，这可能是造成我国证券市场在一些市场化改革推进后，混沌现象2更加突出的主要原因。为了研究清楚这个命题，需要开展两个细致深化的研究方向，一是要检验证实制约机制缺乏条件下，内部交易者的存在确实会导致资本市场混沌特征更加突出；二是如何推出进一步的配套制度改革，有效地消除制度性形成的、预期收益明确的内部交易者。显然第一个深化研究方向是探求症结、解开命题的基础，因而本文选择以此为突破口，即验证内部交易行为与证券市场暴涨暴跌混沌特征的相关性，以及内部交易行为对于证券市场运行的内在影响机制。本文尝试从一个新的视角出发开展相关研究工作，因而需要借鉴不同于传统经典有效市场理论的新金融理论框架。即通过理论化描述我国股市中不同类型的投资者行为，解析各类投资者追求利益最大化时其投资行为和群体的变化，并推论我国证券市场过度波动的内在原因。本文的论证过程分为几个部分：简要回顾从有效市场的静态线性理论向分形混沌市场的动态非线性理论范式转变，及对我国证券市场中国特色研究的启示意义；运用分形与混沌理论对我国证券市场的非线性特征以及股权分置改革前后市场特征的变化进行检验；构建我国证券市场异质性投资者的非线性模型；根据我国证券市场代表性投资者的行为特征对模型进行检验，实证我国证券市场价格波动特征的内生性作用机制。1970年以后有效市场理论（EMH）曾长期主宰金融经济学的理论研究。有效市场的核心含义在于，资产价格变动充分反应了市场的基本面信息，资产价格是其内在价值的外在表现。在短期，资产价格的波动受外部随机因素影响不可预测；偏离的股价在长期会向基本价值的均值复归。资产的风险程度可以通过价格波动的方差来测度；资产价格的时间序列呈现正态分布的统计结论强烈支持了资本市场系统有效且风险可控。而上述一切能够存在的条件是，证券市场上的投资者是理性的。有效市场理论自产生并成为理论规则以来一直受到怀疑与挑战。这首先是因为，法玛（Fama，1965）发现了着名的尖峰厚尾现象，斯特基（Sterge，1989）、特纳（Turner）和魏格纳（Weigel，1990）证实了尖峰厚尾现象在金融市场是远非偶发、远非局部的普遍性现象。随着研究的深入，经济学家逐渐以小公司效应、规模溢价、价值溢价、持久性特征以及股价过度波动及波动的集群性，来定义并揭示尖峰厚尾现象的经济学意义。亚洲金融危机中黑天鹅现象的小概率事件引起广泛的骨牌效应，2008年次贷危机引起全球金融危机，则是进一步证明尖峰厚尾现象会在现实中产生难以发现且无法控制的破坏力。希勒（Shiller1981,1984,1987）揭示了非理性投资行为与尖峰厚尾现象间的内在联系，即当多数投资者在投资决策中存在诸多的认知偏差时，其行为将系统性地偏离经济理性，造成金融市场长期地、显着地偏离有效性，形成金融市场动荡或危机。谢福润（Shefrin，2000）以有限理性假设，描述了投资者依赖于简单和习惯性的经验方法进行决策的投资行为；泰勒（Thaler，1994）提出了准理性概念（quasi-rationality），分析了投资者受过分自信和过度反应等情绪影响会产生不完全理性的行为。显而易见的是如果投资者是非理性的，不同类型的投资者就构成了分散且相互冲突的投资行为，市场的特征就是分形的，市场的波动就不是线性的而是混沌的。当年这些观念大有离经叛道之感，现如今则已经具有了相对完善的分形市场理论和混沌市场理论的分析范式。由于非理性投资者是异质的投资群体，但同时存在于一个统一市场内，面对相同的信息，一部分投资者会因投资收益受影响而做过度的投资反应；而另一部分投资者则会认为与自己无关，而对信息不做反应。假设，认为此信息对投资收益有显着影响的投资者所占比例高，结果是尽管这一信息对投资收益的真实影响不大，也会引起市场暴涨暴跌；反之，当认为此信息对投资收益没有影响的投资者所占比例高时，市场对信息的反应就会是迟缓的。问题是当此信息的真实影响大于预先估计时，投资者又会转向过度反应，结果同样会引起暴涨暴跌。更进一步的分析表明，无论反应过度还是反应迟缓本身都只是投资决策不稳定的中间状态，在现实的高流动性资本市场中，投资者从反应过度到反应迟缓再转向反应过度往往也只是一念之差。总之，当经济学家离开了价格波动是完全信息反映的思维束缚后，所能看到的真实世界是，价格变动对于信息的反应是非线性的，资产价格变动不再遵循随机游动过程，资本市场因此具有典型的混沌特征。对初始条件敏感，非周期性和有界性是资本市场普遍存在的现象。人们不可能改变这种市场性质，而只能通过认识这种特性降低市场失败的损失。本文采用分形理论和混沌理论对我国证券市场进行实证研究，证实了我国证券市场具有典型的分形市场的特征、价格波动具有明显的混沌特点，进一步证实了在股权分置改革后我国证券市场的非线性特征更加明显。依据实证检验的结果，我们可以认为，所谓我国证券市场中国特色的同义语是，中国证券市场相对于发达国家成熟的资本市场，具有更明显的分形市场和混沌的特性。本文将在此基础上重点研究，我国形成分形市场的特性以及资产价格混沌波动的内在机制。首先，分别以上海、深圳证券交易所建立以来20年的综合指数和证券市场整体滚动市盈率（TTM市盈率）为标的，对我国证券市场的价格波动和股票价格相对基本价值的波动进行非线性特征检验，确认了我国证券市场的综合指数和股票价格偏离内在价值的波动具有典型的混沌特征。中国证券市场具有分形市场的特征，价格波动为有偏随机游走、有非循环周期和股价长期不可预测性。其次，笔者依据非线性动力学模型对动态市盈率波动性质的检验结果表明，我国证券市场上的异质性交易者对于资产未来收益折现的动态预期具有混沌特征，并由此构成了资产价格波动的混沌特征。证明这种内生性因果关系给予有关我国证券市场发展研究的重要提示意义在于，依据非理性的逻辑，研究异质投资的行为是理解我国证券市场过度波动的钥匙。第三，有关分形市场的研究以异质投资者的分类为基础。尽管我们在理论研究中，可以依据不同的分类方法来划分异质投资者，但是判断类型划分是否合理的标准只能是，即是否更为准确地定义了一定时期内可以观察的且具有典型意义的投资行为，与此同时能否找得到可以有效反映这种投资行为的统计指标也是分类的重要依据。在研究工作中，我们对我国证券投资者所做分类如下，一是中国证券市场最受诟病的内幕信息交易者，其行为特征是通过掌握未公开的对于股票基本价值有重要影响的信息进行交易。典型代表为大小非股东、庄家和少数基金等；二是基本价值交易者，即理性交易者，其行为特征是依据公开信息判断股票基本价值并进行交易。典型代表为部分公私募基金和少数普通投资者；三是趋势交易者，亦可称为有限理性的图表交易者（包括正反馈交易者和负反馈交易者），其行为特征是依据股票市场价格的变动趋势进行交易，典型代表为大多数普通投资者和部分公私募基金。第四，三种不同类型的投资者投资行为显着不同，仅仅是权重组合发生变化就会使我国证券市场产生不同的波动机制。特别需要引起关注的是，在统一的市场体系中，三种类型投资者的行为会相互影响，造成初始条件的微小变化引起巨大的市场波动的混沌现象。现代股市中虽然我们不可能认识到每天出清的股票市场价格是否偏离了股票的真实价格，但肯定知道投资者有输赢之分；我们所划分的三种类型的投资者每天、每月与每年的投资收益都有差别，由此就会产生出学习过程，更准确地说是投资行为的转换过程。例如，理性投资者听说有更多的人是依靠内部消息盈利，可能会放弃理性投资的选择。但是，转换投资行为需要付出成本，成本的高低与证券市场的制度建设和投资者成熟度等具有高度相关性，高的转换成本尤如高门槛使得转换成为不可能。例如：内幕信息的获得要花费成本，基本价值交易者无疑要受过良好的教育，在付学费之余要付信息收集加工处理的费用，趋势交易者付出的成本也不低，能够分析股价走势图表除了统计学知识外就是要在市场上付出大量学费。在内幕交易成本低且盛行的市场上，许多有条件的投资者必然会进行风险低收益大的内幕交易；而其他普通投资者会根据价格变动、成交量变化等技术指标推测可能隐含的内幕信息，进而跟风操作，当趋势操作具有赚钱效应会有更多的投资者跟进。这种集体的转换行为不仅会改变全社会投资者类型的动态比例，而且直接引起社会性的追涨杀跌的跟风性操作。对于信息的过度反应和过度迟缓的转换会越来越快，对于股价变动的反馈交易也会越来越厉害，由此形成了我国资本市场上特有的暴涨暴跌现象。作为理论概括，我们可以将之定义为投资者行为引起资产价格非线性波动，资产价格波动影响投资者行为的双向交互共激的混沌动态过程。在此过程中，投资者结构变迁对资本市场估值水平（动态市盈率）和资产价格波动的内生性影响居核心地位，或者说是我国资本市场特征产生和发展的内生性因素。最后，有关我国资本市场微观结构中异质投资者行为以及相互行为间随机挠动引发的混沌现象的研究，说明我国证券市场制度的市场化改革中，尽管出发点是良好的，当相关配套制度不健全时，反而会制度性形成扭曲的市场微观结构，导致更加混沌的非理性有效的市场。这个研究结论对于我国资本市场的未来制度建设有着重要意义。
刘超[6]（2009）在《中国证券投资基金系统制度研究》文中认为20世纪80年代中国引入证券投资基金制度并获得快速发展,成为中国金融市场重要的组成部分。这为拓宽中小投资者投资渠道、优化金融结构、促进证券市场的稳定与健康发展、完善金融与社会保障体系起到了重要积极作用。但是,在我国证券投资基金发展中也存在着监管不力、利益输送、功能异化等消极因素。这些积极与消极因素产生的根本原因来自于中国证券投资基金这一非线性系统的制度,通过文献梳理可以发现,这方面的研究还是空白,因此,本文研究中国证券投资基金这一非线性系统的制度有着重要的现实意义与理论价值。本文采用数理分析、制度分析、实证分析和比较分析的方法,以中国证券投资基金市场制度非线性模型为切入点,从定性与定量两个方面求证中国证券投资基金是一个非线性复杂动力系统,然后从制度变迁和政策设计角度循着中国证券投资基金系统的制度结构、制度变迁与效率这条主线结合证券投资基金的国际比较分析,研究证券投资基金的本质;在此基础上,讨论中国证券投资基金系统的制度环境、宏观管理制度、微观制度安排和制度建设。深入研究中国证券投资基金市场这一非线性系统的演进机制及其缺陷,从而揭示中国证券投资基金制度变迁的内在逻辑,系统提出证券投资基金的制度创新的理论依据和政策。文章的创新和探索主要表现在:运用非线性理论和制度经济学理论相结合的方法研究分析中国证券投资基金这一非线性系统的制度与发展问题。由于非线性动力学理论相对于传统的建立在有效市场假说、理性人假设前提下的线性金融理论来说,更能准确真实的探知金融市场的演化和运作机制;提出了中国证券投资基金市场的非线性动力学模型,采用分形检验、R/S检验、关联维检验、相空间重构与李雅普诺夫指数等方法检测中国证券投资基金市场的非线性关系;构建了证券投资基金系统的制度变迁模型,并对中国证券证券投资基金系统的制度变迁进行了实证分析;提出了中国证券投资基金是一个非线性系统,其本质是一种集合投资信托制度,并对中国证券投资基金系统制度建设提出若干建议。
张群,张卫国,马勇[7]（2017）在《中国金融市场系统复杂性的演化机理与管理研究》文中研究说明已有的实证结果表明中国金融市场这一复杂系统在发展过程中表现出相关性、非线性和适应性.本文以货币、证券及外汇三个主要子市场及构成的整体金融市场为对象,探究其在结构、作用和功能方面的演化机理与管理问题.具体提出了金融市场复杂性特征与演化机理间的表征关系,对各演化机理建立了模型框架,并依此应用分析股票市场中的泡沫现象.其中,针对相关性提出三体"束缚"模型,以描述各子市场间的复杂关系;针对非线性提出基于朗之万方程的动力学模型,以划分内生演进及外生随机两类非线性作用;针对适应性提出动态反馈模式,以反映不同非线性作用下金融市场演化的路径及动态适应的能力.进而结合宏观市场的时空演变结构,从金融系统的环境、组成、关联、演化、稳定、风险各方面构建起应对复杂性的宏观管理框架.
卢山[8]（2006）在《基于非线性动力学的金融时间序列预测技术研究》文中提出金融市场是国家经济运行的核心,金融时间序列是经济与金融领域中最重要的数据类型,对这类数据进行分析、预测和控制是整个经济和金融活动的重要工作。金融时间序列包括债券、汇率、股票价格和金融期货价格等等。本文以金融时间序列为研究对象,采用非线性动力学方法中的非线性时间序列分析技术对单变量和多变量金融时间序列进行分析并进行预测,结合实证分析结论以及金融时间序列的特殊性,本文给出了部分算法的改进和推广。本文首先从金融时间序列分析的理论发展过程对论文的选题依据进行了说明,对非线性动力学技术、时间序列分析和预测技术的研究历史进行了回顾,对非线性动力学、时间序列预测技术和金融时间序列分析技术的最新进展及多种技术之间的结合进行了介绍。利用非线性动力学技术对时间序列进行分析和预测有一套相对固定的步骤:首先对时间序列的非线性和确定性进行检验以确定该时间序列是由一个确定的、非线性系统产生;其次计算相空间重构所需的关键参数并利用非线性时间序列进行相空间重构;进一步对重构的复杂系统进行定量分析。本文对整个分析过程中涉及的关键技术进行了说明并给出了定量刻画重构相空间质量的方法。在非线性时间序列的分析和预测过程中,噪声将对复杂系统的重构产生严重的影响,因此本文对非线性时间序列的噪声级别估计和降噪技术进行了回顾。其次,本文依据非线性时间序列的分析步骤,以证券市场的指数时间序列作为研究对象,对金融时间序列的非线性检验和确定性检验进行了实证分析。在对证券指数时间序列进行了平稳化处理后,使用了BDS和替代数据法两种方法对金融时间序列的非线性特征进行了检验,使用递归图对时间序列的确定性进行了定性分析。考虑到金融时间序列与一般非线性时间序列的不同且具有明显的“日历效应”,本文中给出了一个替代数据法的改进。进一步通过利用确定非线性系统考查噪声对时间序列相空间重构的影响,利用数据定量说明了对噪声进行处理的必要性。针对金融时间序列中普遍存在噪声的现象,本文对有噪声的时间序列在单变量环境中相空间嵌入维数选择算法的缺陷及改进方法进行了分析讨论。本文利用嵌入维数选取的改进算法,通过证券市场指数时间序列对证券市场的复杂系统进行了重构研究,对降噪前后的重构效果和非线性特征量进行了系统的计算、分析和对比。在完成了对产生非线性时间序列的复杂系统重构后,则可以利用非线性动力学技术进行时间序列的预测,本文回顾了以局域法为核心的基于核权回归方法、局域加权线性方法以及基于RBF函数的预测算子定义,通过Lorenz系统对这些预测算子进行了健壮性检验,同时也采用证券指数收益率时间序列进行了实证分析,针对金融时间序列的特殊性给出了局域预测方法的两种改进方法,并对之进行了仿真计算。考虑到实际环境中金融时间序列多为多元数据,本文从理论角度说明了多变量环境中相空间重构参数的选择方法及其不足之处,经过对二维时间序列重构过程的分析提出了算法的改进,并将之推广到任意维数的环境中,通过计算机仿真对该算法进行了健壮性检验并分析了噪声对该算法影响。为了衡量多变量重构相空间的质量,本文同时给出了多变量环境下小数据量快速计算最大Lyapunov指数的推广算法,并利用计算机仿真对该算法进行了检验。最后,本文选择了上海证券市场指数系列中的多维数据作为研究对象进行了实证分析,并利用重构相空间对多变量金融时间序列的预测方法及其改进方法进行了实证分析。
李秀明[9]（2019）在《基于时间序列网络的能源价格波动与溢出机制研究》文中指出世界能源价格体系是一个涉及多元化参与主体的复杂系统。不同区域、不同种类的能源市场价格具有不同的行为特征,且能源价格之间相互影响,形成了多种溢出关系,从而使得能源价格的波动机制变得更加错综复杂。基于时间序列网络的建模和网络拓扑结构的分析,可以清晰地刻画和揭示能源价格波动的行为特征及波动溢出的关联机制。因此,本文试图通过构建改进的可视图网络模型、偏格兰杰因果关系网络模型、多尺度的灰色关联模式网络模型及时变的贝叶斯模式网络模型,揭示原油、天然气、可再生能源等不同能源价格的波动特征与演化规律,寻求能源价格波动的溢出机制和联动特点,从而从能源价格波动机制角度推进能源结构的多元化和低碳化发展。本文主要的研究内容和创新性研究成果主要体现在以下四个方面:（1）天然气作为一种清洁的化石能源,在各国能源消费结构中的比重越来越高。受资源禀赋和储运设施的影响,世界天然气价格体系具有明显的地域特征。本文首先基于已有的可视图模型构建了带参数的改进有限穿越可视图模型,最大程度的保留了序列的动力学特性;然后分别对日本液化天然气、欧洲天然气及北美亨利中心天然气价格进行实证分析。通过对平均度、平均链接长度、累积度分布等网络指标的评价与对比,结合三个区域天然气市场的资源禀赋、定价机制、管网设施等影响因素进行分析,揭示和识别三种代表性天然气价格不同的波动行为特征。（2）由于天然气对原油具有较强的替代性作用,已有文献对两者价格的关系进行了大量研究,但是由于数据选取和研究方法的不同,导致研究结果具有明显的差异性。本文选取了着名的亨利中心天然气现货价格和WTI原油现货价格作为样本数据,提出了多时间尺度的灰色关联模式网络模型。为了分别从短期市场供需不均衡因素、重大事件和政策因素、长期趋势三个方面揭示天然气价格和原油价格的波动溢出机制,模型首先对数据进行了分解,以灰色关联度来刻画不同时间尺度下的天然气和原油价格之间的动态关联关系,并以粗粒化方法构建灰色关联模式网络。通过节点强度中心性、边的转换能力系数以及模式的自转换能力系数这三个网络指标,分别识别出了三种不同因素下,两种价格间的重要关联模式、转换连边以及具有较大自转换能力的关联模式,为决策者把握天然气与原油市场关系、制定投资组合决策提供了关键的参考对象。（3）化石能源具有耗竭性、高污染性,天然气虽是能源结构过渡的一种重要资源,但是可再生能源才是世界能源转型的核心。近年来,世界对可再生能源的需求保持了持续性增长。股票市场中出现了许多可再生能源上市公司,这些公司的股价相互关联,形成了复杂的股票价格网络。本文选取了79家中国光伏上市公司,截取了2007.10.02-2016.10.03间的股票收盘价格作为样本数据;分别用格兰杰因果关系和偏格兰杰因果关系来刻画两个公司股价间的依赖关系,构建了格兰杰因果关系网络和偏格兰杰因果关系网络模型。实证结果显示,由于偏格兰杰因果关系能消除网络中其它公司的影响,反映公司间的直接依赖关系,从而更能真实地反映中国光伏企业股价间依赖关系的特征及演化规律。通过强度、介数、聚类系数、累积强度分布等网络指标的分析,识别和揭示出了中国光伏产业中最重要的企业、企业影响力和传导力的演化关系以及股价波动的传导效应,并且在分析过程中结合了光伏扶持政策、产业链结构以及地理分布等影响因素。（4）碳市场作为一种节能减排的有效工具,在越来越多的国家和地区兴起。由于化石能源是碳排放的主要来源,碳价与化石能源价格之间存在着复杂的传导和溢出机制。本文选取了四种期货价格,分别是欧盟碳排放配额、布伦特原油、伦敦国际石油交易所的天然气、鹿特丹煤炭,样本截取时段2009.06.02-2018.09.18。一方面,为了识别欧盟排放交易体系第二阶段和第三阶段下碳价与三种化石能源之间的因果影响关系,本文应用贝叶斯网络和交叉相关系数分别揭示了四种价格间的阶段性因果影响关系及价格间的领先/滞后关系。另一方面,为了揭示碳价与三种化石能源价格间因果关系随时间变化的动态演化特征和规律,构建了时变的贝叶斯模式网络模型,基于节点加权度、累积加权度分布分析,识别出了重要的贝叶斯关系模式及四种价格间因果关系模式的动态演化特征。
刘莹[10]（2019）在《复杂性视角下我国家庭金融行为及危机防范研究》文中提出家庭金融自2006年提出以来引起了学术界的广泛关注。合理的家庭金融行为能够为家庭平滑收入与消费,促进家庭财产性收入增长,实现家庭财富保值与增值;不恰当的家庭金融行为使得家庭陷入财务危机,并有可能祸及宏观经济发展。对我国居民家庭金融行为的发展现状、变化趋势、类型特征与影响因素进行深入研究,并在此基础上探讨家庭金融危机传播的特性与阻断机制,既可为家庭的金融行为提供正确引导,也可为制定宏观经济政策、规范金融市场提供重要的指导性意见,因此具有重要的理论意义与现实意义。论文通过对已有家庭金融的研究成果进行梳理,发现以往的研究大都仅关注家庭金融行为的某一个方面,而忽视了各项行为之间的内在联系,同时也较少关注到家庭金融行为在社会网络中的传递。针对现有研究存在的不足,论文首先将我国家庭金融行为定义为复杂行为系统,并验证了其具备的开放性、动态性、非周期性、自组织临界性等复杂性特征;其次,在对我国家庭金融行为特征研究的基础上,以家庭为节点构建最近邻耦合网络,并以家庭的借贷倾向为边连接概率矩阵实现随机化加边,形成的NW-C网络具备小世界特征、连通性特征以及较低的聚类系数;论文进一步通过深入剖析我国家庭金融行为的影响因素对NW-C网络的参数进行了修正;再次,论文对经典的SIR传播模型进行扩展,引入隔离机制并考虑宏观政策调节作用构建SIQR传播模型,通过对模型平衡点及传播阈值的计算与分析指出,宏观政策的调节效应、政府或金融机构的隔离机制与家庭的主动免疫措施均对阻断家庭金融危机的传播具备显着作用;最后,论文对复杂网络中阻断危机传播的基本免疫策略展开讨论,并从政府、金融机构及家庭三方面提出家庭金融行为的矫正策略。论文选取了CFPS大型微观数据库正式调查的四期数据进行实证分析,综合地使用了多种研究方法:通过对调查数据与宏观经济数据的描述统计分析,认知我国家庭结构、家庭金融行为主要特征与变化趋势;通过构建复杂系统的自临界组织状态的扩展沙堆模型,对家庭金融行为的动态稳定性进行判断;在随机森林算法模型划分家庭金融行为的基本类型基础上构建NW-C网络模型,并通过径向基函数神经网络模型分析各影响因素对网络参数进行修正;最后通过扩展的SIQR传播模型研究家庭金融危机在复杂网络中的传播特性。实证研究得到的主要结论有三点。第一,我国家庭金融行为的NW-C网络具备显着的小世界特征;相较庞大的家庭节点数目,网络平均路径长度较小,家庭间具备较好的连通性;且由于聚类系数较低,家庭网络对于金融风险的传递抵抗的能力较差;我国金融市场发展水平较高的游牧文化地区,具备投机型金融行为特征的家庭,是我国家庭金融危机产生的关键节点。第二,我国家庭金融行为既受到经济、金融、文化等宏观因素的影响,又受到家庭收入、家庭真实生命周期、家庭结构、决策者金融素养等微观的影响。从影响途径来看,我国居民家庭的收入与财富状况在很大程度上决定了家庭金融行为的参与程度;家庭经济决策者的金融素养决定了家庭金融行为的合理性与收益率;区域经济与金融市场的发展程度影响了家庭金融行为的规范性;传统文化背景通过影响家庭风险偏好对家庭金融行为产生一定的制约作用。家庭社会互动活跃程度、家庭结构与家庭真实生命周期对我国居民家庭金融行为的影响程度较小。第三,我国家庭净资产结构动态变化的不合理,会导致家庭现有稳定状态的崩塌,产生家庭金融危机并在社会网络中传播。受到我国大部分家庭金融行为的动态不稳定性影响,家庭金融危机感染率较高,金融危机容易在社会网络内以较快速度产生传播与扩散。阻断扩散的可行办法主要有:在较低范围内适当扩大隔离率?,以及提升家庭主动免疫率?。论文的研究在复杂性科学视角下展开,即将家庭金融行为视为一个复杂系统且将其纳入到复杂社会网络中予以考察,因此在研究内容上从家庭金融行为的一般特征及其影响因素延申到家庭金融危机在复杂社会网络中的形成与传播,扩展了其研究的内涵与深度。在研究方法上,注重复杂性系统的基本特性,放松了数据正态分布、多重共线性等假定条件,选用了随机森林模型、神经网络模型、沙堆模型、网络动力学传播模型等非线性、非局部、非参数的机器学习与深度学习方法,并对模型参数设定、算法进行改良以提高建模效率,因而比传统方法具有更高的预测效率。
二、股票市场价格行为的非线性确定性动力学模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、股票市场价格行为的非线性确定性动力学模型（论文提纲范文）
（1）金融危机传染过程的非线性动力学研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 金融危机传染理论研究现状 |
| 1.2.2 金融危机传染的非线性动力学研究现状 |
| 1.2.3 现有研究评述 |
| 1.3 研究内容及论文结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 第2章 金融危机传染过程研究的理论基础 |
| 2.1 金融危机传染的基本概念 |
| 2.1.1 金融危机的定义 |
| 2.1.2 金融危机传染的定义 |
| 2.2 金融危机传染的相关理论 |
| 2.2.1 金融复杂适应系统 |
| 2.2.2 异质交易者理论 |
| 2.3 金融危机传染的复杂性 |
| 2.3.1 金融危机传染的系统非线性 |
| 2.3.2 金融危机传染的协同和反馈 |
| 2.3.3 金融危机传染的混沌特征 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 金融危机传染过程的非线性动力学分析 |
| 3.1 金融危机传染过程的非线性动力学机理 |
| 3.1.1 投资主体非理性行为催化金融危机传染 |
| 3.1.2 金融系统内生不稳定性推动金融危机传染 |
| 3.1.3 金融市场间的交互作用加速金融危机传染 |
| 3.1.4 政府行为和监管不足加剧金融危机传染的破坏性 |
| 3.2 基于非线性动力学的金融危机传染过程研究框架 |
| 3.3 非线性动力学分析的主要方法 |
| 3.3.1 金融系统的相空间重构 |
| 3.3.2 金融时间序列特性检验 |
| 3.3.3 金融时间序列分析与预测 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 金融危机传染过程的内生结构突变研究 |
| 4.1 金融危机传染过程的阶段划分研究 |
| 4.1.1 金融危机传染过程阶段划分的一般方法 |
| 4.1.2 金融危机传染过程阶段定量划分的研究假设 |
| 4.2 基础模型和方法 |
| 4.2.1 内生结构突变模型 |
| 4.2.2 最大Lyapunov指数 |
| 4.3 改进的内生结构突变模型及仿真实验 |
| 4.3.1 改进的内生结构突变模型 |
| 4.3.2 以Lorenz系统为例的仿真实验 |
| 4.4 实证研究 |
| 4.4.1 背景回顾及数据选取 |
| 4.4.2 实证结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 金融危机跨市场传染的非线性动力学相似性研究 |
| 5.1 广义同步与金融市场同步 |
| 5.1.1 广义同步理论及相关性 |
| 5.1.2 金融危机传染过程中的金融市场同步研究 |
| 5.2 金融危机跨市场传染的非线性动力学相似性研究 |
| 5.2.1 非线性动力学相似性算法 |
| 5.2.2 基于非线性动力学相似性的金融危机传染研究 |
| 5.3 实证研究 |
| 5.3.1 数据选取与预处理 |
| 5.3.2 实证结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 金融危机多市场间传染的非线性动力学同步研究 |
| 6.1 多变量金融时间序列分析方法 |
| 6.1.1 多变量金融时间序列的常用研究方法 |
| 6.1.2 多变量信号同步分析的理论与方法 |
| 6.2 基于相位同步簇的金融危机多市场传染过程研究 |
| 6.2.1 相关矩阵分析方法 |
| 6.2.2 相位同步簇 |
| 6.2.3 同步指数构造 |
| 6.3 实证检验及结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）基于混沌理论的中国金融市场投资决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 混沌理论发展现状综述 |
| 1.2.1 混沌的起源和定义 |
| 1.2.2 混沌时间序列分析 |
| 1.2.3 混沌理论在金融市场分析中的研究状况 |
| 1.3 金融投资理论 |
| 1.3.1 价值投资理论 |
| 1.3.2 行为金融理论 |
| 1.3.3 分形市场假说 |
| 1.3.4 投资组合理论 |
| 1.4 研究内容和研究思路 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究思路 |
| 1.5 本文的创新点 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 中国金融市场混沌性检验 |
| 2.1 金融时间序列混沌性检验方法 |
| 2.1.1 数据处理方法 |
| 2.1.2 金融时间序列的非线性检验 |
| 2.1.3 金融时间序列的确定性检验 |
| 2.1.4 金融时间序列的相空间重构 |
| 2.2 中国股票市场的混沌性检验 |
| 2.2.1 中国股票市场的非线性检验 |
| 2.2.2 中国股票市场的确定性检验 |
| 2.2.3 中国股票市场的相空间重构和几何不变量计算 |
| 2.2.4 结论 |
| 2.3 中国期货市场的混沌性检验 |
| 2.3.1 中国期货市场的非线性检验 |
| 2.3.2 中国期货市场的确定性检验 |
| 2.3.3 中国期货市场的相空间重构和几何不变量计算 |
| 2.3.4 结论 |
| 2.4 中国黄金市场的混沌性检验 |
| 2.4.1 中国黄金市场的非线性检验 |
| 2.4.2 中国黄金市场的确定性检验 |
| 2.4.3 基于相空间重构的中外黄金市场的混沌特性比较 |
| 2.4.4 结论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 中国金融市场的噪声检测和平滑 |
| 3.1 噪声对金融市场投资决策的影响 |
| 3.2 中国金融市场的噪声级别检测 |
| 3.2.1 关联积分法 |
| 3.2.2 粗糙纹理熵方法 |
| 3.2.3 小波方法 |
| 3.2.4 不同噪声估计方法的比较 |
| 3.3 中国金融市场的噪声平滑 |
| 3.3.1 非线性局部平均法 |
| 3.3.2 局部投影法 |
| 3.3.3 小波平滑方法 |
| 3.3.4 各降噪方法的效果比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 中国金融市场的混沌预测 |
| 4.1 基于最大 LYAPUNOV 指数的预测方法 |
| 4.2 自适应预测模型 |
| 4.2.1 Volterra 级数 |
| 4.2.2 基于 Volterra 级数的自适应预测模型 |
| 4.2.3 实证研究 |
| 4.3 神经网络预测 |
| 4.3.1 引言 |
| 4.3.2 递归预测器神经网络模型 |
| 4.3.3 实证研究 |
| 4.3.4 结论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 中国金融市场的混沌交易模型和投资组合模型 |
| 5.1 混沌分形视角下的技术分析三大假设 |
| 5.1.1 “市场行为涵盖一切”是金融混沌系统确定性的成因 |
| 5.1.2 R/S 分析检验价格的趋势性 |
| 5.1.3 “历史重演”是自相似性的表现 |
| 5.2 金融市场投资决策的混沌交易模型 |
| 5.2.1 移动平均线交易模型 |
| 5.2.2 基于滤子法则的交易模型 |
| 5.2.3 基于遗传规划的混合交易模型 |
| 5.3 非线性投资组合模型 |
| 5.3.1 引言 |
| 5.3.2 基于损失规避的效用函数-偏度投资组合模型 |
| 5.3.3 自适应适应值共享遗传算法 |
| 5.3.4 实证分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（3）中国股市的非线性动力学特征与可预测性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状简评 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 相关理论与方法 |
| 2.1 非线性动力学的相关概念 |
| 2.1.1 非线性动力学 |
| 2.1.2 非线性动力系统 |
| 2.2 非线性动力学分析的相关理论 |
| 2.2.1 分形理论 |
| 2.2.2 混沌理论 |
| 2.3 非线性动力学分析的相关方法 |
| 2.3.1 相空间重构 |
| 2.3.2 BDS检验 |
| 2.3.3 重标极差(R/S)分析法 |
| 2.4 相关股市预测方法 |
| 2.4.1 博克斯-金肯斯预测技术 |
| 2.4.2 局域预测法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 股票市场的非线性动力学因素分析 |
| 3.1 影响股价变化的动力因素 |
| 3.1.1 投资者行为 |
| 3.1.2 政策规则 |
| 3.1.3 外部环境 |
| 3.2 股价运动的非线性反馈机制 |
| 3.2.1 反馈机制 |
| 3.2.2 股票价格运动的动力机制 |
| 3.2.3 我国股市反馈现象举例 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 中国股市的非线性动力学特征分析 |
| 4.1 股票市场的非线性特征 |
| 4.1.1 正态性检验 |
| 4.1.2 单位根检验 |
| 4.1.3 序列相关检验 |
| 4.1.4 BDS非线性检验 |
| 4.2 股票市场的分形特征 |
| 4.2.1 对中国股市分形特征的初步认识 |
| 4.2.2 R/S分析的基本做法 |
| 4.2.3 分形特征的R/S检验 |
| 4.3 股票市场的混沌特征 |
| 4.3.1 关联维数 |
| 4.3.2 李雅普诺夫指数 |
| 4.3.3 混沌特征的参数计算 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 中国股市的可预测性分析 |
| 5.1 线性思维范式下的ARIMA模型预测 |
| 5.1.1 基本步骤和方法 |
| 5.1.2 ARIMA模型的构建 |
| 5.1.3 模型应用与结果分析 |
| 5.2 非线性思维范式下的局域法预测 |
| 5.2.1 零阶局域法 |
| 5.2.2 加权零阶局域法 |
| 5.2.3 基于两种方法的算例分析 |
| 5.3 两类模型预测效果的对比分析 |
| 5.3.1 预测精度指标 |
| 5.3.2 预测结果对比 |
| 5.4 股票市场的可预测性讨论 |
| 5.4.1 可预测性的理论说明 |
| 5.4.2 可预测性的实证说明 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（4）资本市场的非线性动力学特征与风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 插图索引 |
| 附表索引 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状评述 |
| 1.2.1 非线性科学的兴起与发展 |
| 1.2.2 资本市场中混沌与分形的研究现状评述 |
| 1.2.3 经典资本市场理论的假设基础与面临的挑战 |
| 1.2.4 金融风险管理理论的研究现状与评价 |
| 1.3 研究的课题来源与本研究的主要内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 资本市场的非线性动力学分析原理 |
| 2.1 资本市场的特性 |
| 2.2 资本市场的非线性动力学分析原理 |
| 2.2.1 资本市场的整体性原理 |
| 2.2.2 资本市场的非线性原理 |
| 2.2.3 资本市场的内随机原理 |
| 2.2.4 资本市场的动态非均衡原理 |
| 2.2.5 资本市场的自组织原理 |
| 2.2.6 资本市场的有限时空原理 |
| 2.3 非线性动力学分析原理下的风险观 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 资本市场分形特征研究 |
| 3.1 分形与分形时间序列 |
| 3.2 分形时间序列的特征量 |
| 3.2.1 分形维 |
| 3.2.2 Hurst指数与相关性度量 |
| 3.2.3 分形分布 |
| 3.3 分形时间序列的分析方法 |
| 3.3.1 R/S分析方法 |
| 3.3.2 修正R/S分析方法 |
| 3.4 分形差分化技术在金融时间序列分析中的应用 |
| 3.4.1 分数差分与长期记忆过程 |
| 3.4.2 分数布朗运动 |
| 3.5 资本市场分形特征的实证研究 |
| 3.5.1 经典R/S分析的实证结果 |
| 3.5.2 修正R/S分析与ARFIMA模型关于股市分形与长期相关性的检验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 资本市场混沌动力学特征研究 |
| 4.1 混沌的定义与基本特征 |
| 4.2 非线性时间序列分析的相空间重构技术 |
| 4.3 混沌系统的特征量 |
| 4.3.1 分形维 |
| 4.3.2 李雅普诺夫指数 |
| 4.4 我国资本市场混沌特征的实证研究 |
| 4.4.1 消除数据的趋势 |
| 4.4.2 检验方法与检验结果 |
| 4.4.3 资本市场混沌检验结果的分析与讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 资本市场非线性动力学特征的形成机制研究 |
| 5.1 我国资本市场股票价格行为的实证分析 |
| 5.1.1 我国股市收益率的基本数字特征 |
| 5.1.2 股市分布函数的确定:对稳定帕累托分布的验证 |
| 5.1.3 对股价随机游走行为与独立性的实证研究 |
| 5.2 资本市场非线性动力学价格行为的形成机制探析 |
| 5.2.1 资本市场的正反馈机制及其行为金融学解释 |
| 5.2.2 投资者的异质性与相互影响:来自异质交易者模型的解释 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 基于非线性动力学分析原理的资本市场风险管理理论研究 |
| 6.1 风险的识别 |
| 6.2 基于非线性动力学特征的风险度量指标研究 |
| 6.2.1 风险的频度与累积性:定义与数量刻画 |
| 6.2.2 风险的频度、累积性与 Hurst指数的关系 |
| 6.3 基于非线性动力学特征的风险管理方法研究 |
| 6.3.1 风险度向量方法的理论分析框架 |
| 6.3.2 我国证券市场风险度水平的实证分析与结论 |
| 6.4 基于混沌控制原理的风险控制方法研究 |
| 6.4.1 混沌控制的一般原理 |
| 6.4.2 资本市场混沌控制的原理与方法 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 基于非线性动力学分析原理的资本市场理论研究展望 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 资本市场理论的非线性研究范式 |
| 7.2.1 有限理性人 |
| 7.2.2 分形市场假说 |
| 7.2.3 有偏随机游走 |
| 7.3 资本市场非线性理论体系的研究前景 |
| 7.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读博士学位期间成果目录 |
| 附录B 主要的计算机程序目录 |
（5）基于异质性交易者非线性模型的中国证券市场价格波动研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 导论 |
| 第一节 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 第二节 国内外的研究现状 |
| 1.2.1 关于证券市场 PE 大幅波动的相关研究综述 |
| 1.2.2 基于理性预期均衡框架下证券市场价格大幅波动的研究综述 |
| 1.2.3 基于有限理性异质性交易者的证券市场价格大幅波动的研究 |
| 第三节 研究对象、研究方法与理论创新点 |
| 1.3.1 研究对象和方法 |
| 1.3.2 本文的创新点 |
| 1.3.3 研究的不足 |
| 第四节 论文的主要结构与逻辑框架 |
| 第二章 资本市场研究范式的转变与发展方向 |
| 第一节 有效市场理论（EMH）以及对其质疑 |
| 2.1.1 有效市场假说（EMH）的发展历史 |
| 2.1.2 实证检验对有效市场理论的挑战 |
| 第二节 投资者有限理性和异质性的研究 |
| 第三节 分形市场理论和混沌理论的发展 |
| 2.3.1 分形市场理论的发展 |
| 2.3.2 混沌理论的发展 |
| 第四节 “新兴资本市场理论”的应用 |
| 2.4.1 资本市场非线性特征的检验指标和方法 |
| 2.4.2 有限理性异质性交易者的非线性动力学模型 |
| 第五节 本章小结 |
| 第三章 中国证券市场非线性特征的检验 |
| 第一节 中国证券市场的真实波动周期 |
| 第二节 中国证券市场分形特征的检验 |
| 3.2.1 实证检验的对象与目的 |
| 3.2.2 实证检验的结果与分析 |
| 3.2.2.1 数据样本与处理 |
| 3.2.2.2 各项数据的实证结果 |
| 3.2.2.3 实证结果的分析 |
| 3.2.2.4 R/S 分析有效性检验 |
| 第三节 美国证券市场非线性特征的检验 |
| 3.3.1 美国标普 500 综合指数与市盈率、长期利率、盈利的关系 |
| 3.3.2 美国 1871-2011 年期间标普 500 组合真实盈利的检验 |
| 3.3.3 美国标普 500 市盈率（CAPE）的分形特征检验 |
| 第四节 用市盈率指标解释股价波动的有效性与实证检验 |
| 3.4.1 基于 PC 率的非线性模型 |
| 3.4.2 基于 PC 率模型的数据检验 |
| 第五节 本章小结 |
| 第四章 中国证券市场异质性交易者非线性模型的研究 |
| 第一节 BH 信念自适应系统动力学模型 |
| 4.1.1 异质信念下的资产定价模型 |
| 4.1.2 异质信念 |
| 4.1.3 ABS 信念自适应系统（投资者的学习进化） |
| 第二节 BH 模型的缺陷与扩展方向 |
| 第三节 我国证券市场基于市盈率估值的异质性投资者非线性模型 |
| 4.3.1 资产定价模型 |
| 4.3.2 异质信念的定义 |
| 4.3.3 投资策略的学习进化 |
| 第四节 代表性投资者类型组合的动力学系统 |
| 第五节 本章小结 |
| 第五章 中国证券市场非线性动力学系统的实证检验 |
| 第一节 三类投资者组合的动力学系统检验 |
| 5.1.1 投资者转换强度对系统特征的影响 |
| 5.1.2 盈利有噪音对系统特征的影响 |
| 5.1.3 转换成本变化对投资者占比的影响 |
| 5.1.4 内幕信息交易者的信息准确度对于系统的影响 |
| 5.1.5 趋势投资者是否会被逐出市场 |
| 第二节 两类投资者组合的系统特征 |
| 5.2.1 内幕交易者与正反馈趋势交易者的组合 |
| 5.2.2 理性交易者与正反馈趋势交易者的组合 |
| 第三节 三类投资者组合向两类投资者组合的变迁路径 |
| 5.3.1 从三类投资者组合退化到价值投资者和趋势投资者的组合 |
| 5.3.2 从三类投资者组合退化到内幕交易者和趋势投资者的组合 |
| 第四节 本章小结 |
| 第六章 实证分析与政策含义 |
| 第一节 我国证券市场非线性模型的实证分析 |
| 6.1.1 我国证券市场投资者转换强度 的实证分析 |
| 6.1.2 投资者结构和交易行为变化与市场波动特征变化的实证分析 |
| 6.1.3 大小非股东的行为差异分析 |
| 第二节 理论模型分析的政策含义 |
| 第三节 进一步研究的方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术成果 |
（6）中国证券投资基金系统制度研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪言 |
| 1.1 选题背景、研究对象与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.1.3 研究对象 |
| 1.2 写作思路与结构安排 |
| 1.2.1 写作思路 |
| 1.2.2 结构安排 |
| 1.3 研究方法与主要创新点 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 主要创新点 |
| 第二章 证券投资基金研究的文献综述 |
| 2.1 国外文献综述 |
| 2.1.1 国外有关资产组合风险管理的研究 |
| 2.1.2 国外有关证券投资基金绩效评估的研究 |
| 2.1.3 国外有关证券投资基金经理的研究 |
| 2.1.4 国外有关证券投资基金策略的研究 |
| 2.1.5 国外有关证券投资基金成本的研究 |
| 2.1.6 国外有关证券投资基金业绩持续性研究 |
| 2.1.7 国外有关对冲基金的研究 |
| 2.2 国内文献概览 |
| 2.2.1 国内有关证券投资基金内涵的研究 |
| 2.2.2 国内有关证券投资基金能否稳定股市的研究 |
| 2.2.3 国内有关开放式基金发展问题的研究 |
| 2.2.4 国内证券投资基金市场发展问题研究 |
| 2.2.5 国内有关证券投资基金立法问题的研究 |
| 2.2.6 国内有关证券投资基金的评价研究 |
| 2.2.7 国内有关证券投资基金的风险管理研究 |
| 2.2.8 国内有关证券投资基金的行为研究 |
| 2.3 国内外文献评述 |
| 2.3.1 现代金融理论的内涵与缺陷 |
| 2.3.2 关于行为金融理论 |
| 2.3.3 金融理论的新范式：非线性复杂金融理论 |
| 2.3.4 本文研究范式的确立 |
| 第三章 中国证券投资基金系统制度的理论研究 |
| 3.1 中国证券投资基金系统制度研究的非线性系统理论基础 |
| 3.1.1 系统的结构、层次与特性 |
| 3.1.2 非线性复杂动力学系统的内涵 |
| 3.1.3 系统的耗散结构理论 |
| 3.1.4 系统的协同学与突变论 |
| 3.1.5 系统的混沌与分形理论 |
| 3.1.6 中国证券投资基金系统制度研究的非线性理论架构 |
| 3.2 中国证券投资基金系统制度研究的新制度经济学理论基础 |
| 3.2.1 制度的内涵 |
| 3.2.2 制度的构成 |
| 3.2.3 制度安排 |
| 3.2.4 制度变迁 |
| 3.2.5 制度创新 |
| 3.2.6 中国证券投资基金系统制度研究的新制度经济学理论架构 |
| 3.3 中国证券投资基金系统制度研究的理论构建 |
| 3.3.1 非线性系统理论和新制度经济学理论相结合的必要性分析 |
| 3.3.2 中国证券投资基金系统制度研究的理论构架 |
| 第四章 中国证券投资基金系统的非线性研究 |
| 4.1 基于非线性系统理论角度认知证券投资基金 |
| 4.1.1 证券投资基金系统的定义 |
| 4.1.2 证券投资基金系统的多层次性与整体性 |
| 4.1.3 证券投资基金系统的高度开放性与远离平衡性 |
| 4.1.4 证券投资基金系统的不确定性和非线性 |
| 4.1.5 证券投资基金系统的耗散结构 |
| 4.1.6 证券投资基金系统的协同、自组织与突变 |
| 4.2 中国证券投资基金系统的非线性动力学诊断（定量分析） |
| 4.2.1 中国证券投资基金系统的分形 |
| 4.2.2 中国证券投资基金系统收益率序列分布的R |
| 4.2.3 中国证券投资基金系统混沌性的关联维检验 |
| 4.2.4 中国证券投资基金系统混沌性的李雅普诺夫指数检验 |
| 4.3 中国证券投资基金系统的非线性与新制度经济学的融合 |
| 4.3.1 中国证券投资基金系统的非线性与制度变迁 |
| 4.3.2 中国证券投资基金系统的非线性与制度环境 |
| 4.3.3 中国证券投资基金系统的非线性与制度管理 |
| 4.3.4 中国证券投资基金系统的非线性与制度建设 |
| 第五章 中国证券投资基金系统的制度变迁研究 |
| 5.1 基于新制度经济学视角下的证券投资基金本质 |
| 5.1.1 证券投资基金的内涵分析 |
| 5.1.2 从新制度经济学的角度认知证券投资基金的本质 |
| 5.2 证券投资基金系统的制度环境与制度安排 |
| 5.2.1 证券投资基金系统的制度环境 |
| 5.2.1.1 经济发展水平与经济制度结构是证券投资基金产生的经济基础 |
| 5.2.1.2 信托观念与信托制度是证券投资基金产生的文化基础 |
| 5.2.1.3 股份公司与股份制经济是证券投资基金发展的理论与实践基础 |
| 5.2.1.4 证券市场与证券制度是证券投资基金发展的物资条件 |
| 5.2.1.5 市场规范与法律制度是证券投资基金发展的根本保证 |
| 5.2.1.6 基金制度与基金创新是证券投资基金可持续发展的动力 |
| 5.2.1.7 金融自由化与信息技术的发展为证券投资基金的发展提供了广阔的空间 |
| 5.2.2 证券投资基金系统的制度安排 |
| 5.3 证券投资基金系统的制度变迁模型 |
| 5.3.1 证券投资基金系统的制度变迁模型 |
| 5.3.2 证券投资基金系统的制度环境变迁模型 |
| 5.3.3 证券投资基金系统的管理制度变迁模型 |
| 5.4 中国证券投资基金系统的制度变迁及其动力学分析 |
| 5.4.1 中国证券投资基金系统的制度变迁过程 |
| 5.4.2 中国证券投资基金系统制度变迁的路径依赖 |
| 5.4.3 中国证券投资基金系统制度变迁的动力学分析 |
| 5.5 中国证券投资基金问题的实质 |
| 5.5.1 近10 年来中国证券投资基金出现的相关问题分析 |
| 5.5.2 中国证券投资基金问题的实质 |
| 第六章 中国证券投资基金系统的制度环境研究 |
| 6.1 中国证券投资基金系统的制度环境变迁与基金发展 |
| 6.1.1 中国证券投资基金系统的人文环境变迁与基金发展 |
| 6.1.2 中国证券投资基金系统的法律环境变迁与基金发展 |
| 6.1.3 中国证券投资基金系统的证券市场环境变迁与基金发展 |
| 6.1.4 中国证券投资基金系统的经济环境变迁与基金发展 |
| 6.1.5 中国证券投资基金系统的国际环境变迁与基金发展 |
| 6.1.6 中国证券投资基金系统的政策环境变迁与基金发展 |
| 6.1.6.1 中国政策导向与基金发展 |
| 6.1.6.2 中国投资者教育与基金发展 |
| 6.1.6.3 中国税收政策与基金发展 |
| 6.1.6.4 QFII、QDII 与基金发展 |
| 6.2 制约中国证券投资基金系统发展的制度环境因素 |
| 6.2.1 制约中国证券投资基金的证券市场环境分析 |
| 6.2.2 制约中国证券投资基金的法律环境分析 |
| 6.2.3 制约中国证券投资基金的国际环境分析 |
| 第七章 中国证券投资基金系统的管理制度研究 |
| 7.1 中国证券投资基金系统的宏观管理制度 |
| 7.1.1 中国证券投资基金的市场准入制度 |
| 7.1.2 中国证券投资基金的运作管理制度安排 |
| 7.2 中国证券投资基金系统的微观管理制度 |
| 7.2.1 中国证券投资基金系统的组织形式安排 |
| 7.2.2 中国证券投资基金系统的交易方式安排 |
| 7.2.3 中国证券投资基金系统的募集方式安排 |
| 第八章 中国证券投资基金系统的制度建设研究 |
| 8.1 中国证券投资基金系统的制度建设重要性 |
| 8.1.1 基金系统的制度建设与投资者投资渠道的拓宽 |
| 8.1.2 基金系统的制度建设与促进储蓄向投资的转化 |
| 8.1.3 基金系统的制度建设与证券市场的稳定和发展 |
| 8.1.4 基金系统的制度建设与上市公司治理结构的改善 |
| 8.1.5 基金系统的制度建设与社会保障制度的完善 |
| 8.2 中国证券投资基金系统的制度创新 |
| 8.2.1 “好人举手”制度是对基金管理公司准入制度安排的创新 |
| 8.2.2 开放式基金是对基金交易制度安排的创新 |
| 8.2.3 私募基金是对基金募集制度安排的创新 |
| 8.2.4 QDII 是证券投资基金对投资策略的创新 |
| 8.2.5 “封转开”是对封闭式证券投资基金到期处置方式的创新 |
| 8.2.6 ETF、LOF 是对开放式基金交易方式的创新 |
| 8.3 对中国证券投资基金系统制度建设的政策建议 |
| 8.3.1 中国证券投资基金系统的证券市场环境制度建设 |
| 8.3.2 中国证券投资基金系统的法律制度建设 |
| 8.3.3 中国证券投资基金系统的宏观管理制度建设 |
| 8.3.4 中国证券投资基金系统的微观管理制度建设 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 主要研究成果 |
| 9.2 主要创新点 |
| 9.3 研究工作的展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 附录 |
| 致谢 |
（7）中国金融市场系统复杂性的演化机理与管理研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 金融市场系统复杂性的整体特征 |
| 2 金融市场系统复杂性的演化机理及时空结构 |
| 2.1基于相关性的视角:动态演化的三体“束缚”模型 |
| 2.2 基于非线性的视角:基于朗之万方程的非线性动力学模型 |
| 2.3 基于适应性的视角:适应性演变的反馈模式 |
| 3 应用:股票市场中的泡沫现象 |
| 4 管理启示 |
| 5 结束语 |
（8）基于非线性动力学的金融时间序列预测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 非线性动力学发展状况 |
| 1.3 时间序列预测技术发展状况 |
| 1.3.1 时间序列的特点 |
| 1.3.2 时间序列的分析和预测方法发展 |
| 1.4 金融时间序列研究发展状况 |
| 1.4.1 金融时间序列的特点 |
| 1.4.2 金融时间序列分析手段的发展方向 |
| 1.5 本文的结构和主要内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 非线性时间序列预测技术 |
| 2.1 相空间重构参数的选取方法 |
| 2.1.1 相空间重构理论 |
| 2.1.2 相空间重构嵌入维数的选取 |
| 2.1.3 相空间重构时间延迟的选取 |
| 2.1.4 重构相空间的质量判别 |
| 2.2 非线性时间序列噪声处理技术 |
| 2.2.1 噪声级别的估计 |
| 2.2.2 噪声的抑止和降低 |
| 2.3 时间序列预测算法 |
| 2.3.1 全局法 |
| 2.3.2 局域法 |
| 2.3.3 其它非线性预测方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 金融时间序列的非线性和确定性检验 |
| 3.1 时间序列的非线性检验方法 |
| 3.1.1 基于BDS 的非线性检验 |
| 3.1.2 基于替代数据的非线性检验 |
| 3.1.3 时间序列的确定性检验方法 |
| 3.2 证券市场的非线性和确定性实证分析 |
| 3.2.1 数据的平稳化处理 |
| 3.2.2 证券市场的确定性检验 |
| 3.2.3 证券市场的非线性性检验 |
| 3.3 替代数据法的日历效应改进研究 |
| 3.3.1 日历效应的检查 |
| 3.3.2 基于日历效应的算法改进 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 单变量金融时间序列的相空间重构研究 |
| 4.1 金融时间序列相空间重构嵌入维数的选取方法 |
| 4.2 噪声对时间序列相空间重构的影响 |
| 4.3 证券市场的噪声级别检测及减低 |
| 4.4 证券市场的复杂系统重构研究 |
| 4.4.1 直接复杂系统重构研究 |
| 4.4.2 噪声处理后的复杂系统重构研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 单变量金融时间序列的非线性预测 |
| 5.1 非参数方法预测算子及其改进 |
| 5.1.1 局部预测算子 |
| 5.1.2 基于权函数的预测算子 |
| 5.1.3 基于径向基函数（RBF）的预测算子 |
| 5.2 局部方法及其改进算子的实证研究 |
| 5.2.1 预测算法的健壮性检验 |
| 5.2.2 针对证券指数时间序列的实证分析 |
| 5.3 基于金融时序周期特征的局部预测算法改进研究 |
| 5.3.1 针对金融时间序列算法存在的问题及改进 |
| 5.3.2 算法验证和分析 |
| 5.3.3 仿真试验结论 |
| 5.4 基于金融时间序列分布特征的局部预测算法改进研究 |
| 5.4.1 位数估计 |
| 5.4.2 改进算法的实证研究 |
| 5.4.3 仿真试验结论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 多变量时间序列的相空间重构研究 |
| 6.1 多变量相空间重构参数的选取方法 |
| 6.2 多变量环境相空间重构技术的改进研究 |
| 6.2.1 多变量时间序列重构嵌入维数选择算法的改进 |
| 6.2.2 多变量时间序列重构嵌入维数选择算法的计算机仿真 |
| 6.3 多变量环境下噪声的影响 |
| 6.4 多变量环境最大Lyapunov 指数的计算 |
| 6.4.1 单变量最大Lyapunov 指数的小数据量方法 |
| 6.4.2 多变量环境下小数据量方法的推广 |
| 6.4.3 计算机仿真及分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 多变量金融时间序列的相空间重构及非线性预测 |
| 7.1 多变量金融时间序列的实证分析对象 |
| 7.1.1 实证分析对象的选择 |
| 7.1.2 实证分析对象的统计特征 |
| 7.1.3 实证分析对象的非线性和确定性检验 |
| 7.2 多变量金融时间序列的复杂系统重构研究 |
| 7.3 多变量金融时间序列非线性不变量计算 |
| 7.4 多变量环境下金融时间序列的非线性预测 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A：Lorenz 系统对算法的检验 |
| 附录B：标准普尔500 指数收益率的实证分析数据图表 |
| 附录 C:上海证券市场综合指数收益率的实 |
| 附录D：改进预测算法结果图表 |
| 附录E：分类指数收益率时间序列的非线性和确定性检验 |
| 附录F：综合指数多变量预测结果对比图 |
| 作者在攻读博士学位期间完成的论文 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（9）基于时间序列网络的能源价格波动与溢出机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 能源市场价格体系 |
| 1.1.2 碳交易市场价格体系 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 化石能源价格波动与溢出机制研究 |
| 1.2.2 可再生能源价格波动与溢出机制研究 |
| 1.2.3 碳交易市场价格波动与溢出机制研究 |
| 1.3 研究内容、创新点及意义 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究创新点 |
| 1.3.3 研究意义 |
| 第二章 研究方法 |
| 2.1 图与网络 |
| 2.2 网络基本拓扑性质 |
| 2.2.1 节点的度与强度 |
| 2.2.2 度分布与累积度分布 |
| 2.2.3 平均路径长度 |
| 2.2.4 介数中心性 |
| 2.2.5 聚类系数 |
| 2.2.6 社团结构 |
| 2.3 时间序列网络模型 |
| 2.3.1 可视图 |
| 2.3.2 粗粒化网络 |
| 2.4 其他相关研究方法 |
| 2.4.1 BEMD数据分解 |
| 2.4.2 Fine-to-Coarse数据重构 |
| 2.4.3 灰色关联分析 |
| 第三章 区域天然气市场价格波动特征分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型的构建 |
| 3.2.1 带参数的改进有限穿越可视图网络模型 |
| 3.2.2 拓扑性质 |
| 3.2.3 模型有效性验证 |
| 3.3 实证分析 |
| 3.3.1 数据来源 |
| 3.3.2 区域天然气价格序列的分形特征分析 |
| 3.3.3 区域天然气价格波动特征的网络分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 天然气与原油价格波动溢出关系分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型的构建 |
| 4.2.1 多时间尺度灰色关联网络模型框架 |
| 4.2.2 灰色关联模式网络的构建 |
| 4.3 实证分析 |
| 4.3.1 数据的选取 |
| 4.3.2 天然气和原油现货价格的分解 |
| 4.3.3 数据重构及波动因素分析 |
| 4.3.4 天然气与原油价格波动关联性的网络分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 中国光伏上市公司股价波动溢出关系分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型的构建 |
| 5.2.1 格兰杰因果关系网络模型 |
| 5.2.2 偏格兰杰因果关系网络模型 |
| 5.3 实证分析 |
| 5.3.1 数据的选取 |
| 5.3.2 两种网络的构建 |
| 5.3.3 企业影响力、传导力分析 |
| 5.3.4 企业影响力、传导力的地理演化 |
| 5.3.5 企业综合影响力排名及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 碳价与化石能源价格波动溢出关系分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 模型的构建 |
| 6.2.1 贝叶斯网络 |
| 6.2.2 基于交叉相关系数的领先/滞后关系 |
| 6.2.3 时变的贝叶斯模式转换网络 |
| 6.3 实证分析 |
| 6.3.1 数据的选取 |
| 6.3.2 阶段性因果影响关系及领先/滞后分析 |
| 6.3.3 时变性因果影响关系特征及演化的网络分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 |
| 附录 |
（10）复杂性视角下我国家庭金融行为及危机防范研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究思路 |
| 1.5 研究创新 |
| 2 理论基础与文献综述 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 家庭、家庭财产与家庭资产 |
| 2.1.2 家庭金融行为 |
| 2.1.3 家庭金融危机 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 经济学理论 |
| 2.2.2 复杂性科学理论 |
| 2.3 文献综述 |
| 2.3.1 西方消费理论视角 |
| 2.3.2 家庭金融资产选择理论视角 |
| 2.3.3 行为经济学理论视角 |
| 2.3.4 制度经济学视角 |
| 2.3.5 文献述评 |
| 3 我国家庭金融行为的复杂性特征分析 |
| 3.1 研究方法设计 |
| 3.2 我国家庭结构变化特征及其复杂性分析 |
| 3.2.1 家庭结构特征分析 |
| 3.2.2 家庭结构变化的复杂性分析 |
| 3.3 我国家庭金融行为动态性特征研究 |
| 3.3.1 家庭金融资产投资行为的动态分析 |
| 3.3.2 我国家庭负债管理行为的动态分析 |
| 3.3.3 我国家庭房产投资行为的动态分析 |
| 3.4 我国家庭金融行为的非线性紧耦合性特征研究 |
| 3.4.1 我国家庭金融行为的紧耦合性分析 |
| 3.4.2 我国家庭金融行为的非线性关系验证 |
| 3.5 我国家庭金融行为的自组织临界性特征研究 |
| 3.5.1 “沙堆模型”及其扩展应用 |
| 3.5.2 家庭金融行为沙堆模型构建 |
| 3.5.3 结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 我国家庭金融行为复杂网络的形成 |
| 4.1 复杂网络研究概述 |
| 4.1.1 复杂网络的统计特征 |
| 4.1.2 复杂网络的演化过程 |
| 4.2 网络节点类型划分 |
| 4.2.1 研究方法设计 |
| 4.2.2 指标选取与变量描述 |
| 4.2.3 模型结果与检验 |
| 4.2.4 模型结果解释 |
| 4.3 NW-C网络的构建 |
| 4.3.1 网络中的节点数目及类型 |
| 4.3.2 最近邻耦合网络生成 |
| 4.3.3 随机化有向边概率定义 |
| 4.3.4 NW-C网络的统计学特性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 我国家庭金融行为动机分析 |
| 5.1 研究方法设计 |
| 5.1.1 模型的选择 |
| 5.1.2 数据降维方法 |
| 5.2 环境对复杂网络参数的影响分析 |
| 5.2.1 宏观环境对我国家庭金融行为的影响分析 |
| 5.2.2 微观环境对我国家庭金融行为的影响分析 |
| 5.3 环境对复杂网络参数影响的实证研究 |
| 5.3.1 指标选取与变量描述 |
| 5.3.2 神经网络模型的训练结果 |
| 5.3.3 神经网络模型的检验 |
| 5.3.4 模型结果分析 |
| 5.4 复杂网络演变结果及其特征分析 |
| 5.4.1 影响变量筛选 |
| 5.4.2 网络参数演变 |
| 5.4.3 修正网络统计特征分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 我国家庭金融危机的传播与防范策略研究 |
| 6.1 复杂网络中的传播动力学理论 |
| 6.1.1 经典传播模型 |
| 6.1.2 传播的临界值理论 |
| 6.1.3 危机传播的基本免疫策略 |
| 6.2 具备政府调节作用的危机传播模型构建 |
| 6.2.1 危机传播途径设定 |
| 6.2.2 模型参数设定 |
| 6.3 家庭金融危机扩散的平衡点分析 |
| 6.3.1 零传播平衡点分析 |
| 6.3.2 非零传播平衡点分析 |
| 6.3.3 平衡状态的影响因素分析 |
| 6.4 家庭金融危机扩散的传播阈值分析 |
| 6.4.1 传播阈值定义与计算 |
| 6.4.2 传播阈值的特性分析 |
| 6.5 我国家庭金融危机防范策略 |
| 6.5.1 政府策略 |
| 6.5.2 金融机构策略 |
| 6.5.3 家庭策略 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论、建议与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 建议 |
| 7.2.1 吸纳金融信息 |
| 7.2.2 端正投资心态 |
| 7.2.3 优化资产配置 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读学位期间主持与参与的课题 |
| 附表 |
| 附录 |
| 致谢 |
四、股票市场价格行为的非线性确定性动力学模型（论文参考文献）
- [1]金融危机传染过程的非线性动力学研究[D]. 王锐. 哈尔滨工业大学, 2015(12)
- [2]基于混沌理论的中国金融市场投资决策研究[D]. 黄腾飞. 南京航空航天大学, 2013(07)
- [3]中国股市的非线性动力学特征与可预测性研究[D]. 赵云. 燕山大学, 2019(03)
- [4]资本市场的非线性动力学特征与风险管理研究[D]. 李红权. 湖南大学, 2005(08)
- [5]基于异质性交易者非线性模型的中国证券市场价格波动研究[D]. 梁成. 南开大学, 2012(07)
- [6]中国证券投资基金系统制度研究[D]. 刘超. 天津大学, 2009(12)
- [7]中国金融市场系统复杂性的演化机理与管理研究[J]. 张群,张卫国,马勇. 管理科学学报, 2017(01)
- [8]基于非线性动力学的金融时间序列预测技术研究[D]. 卢山. 东南大学, 2006(04)
- [9]基于时间序列网络的能源价格波动与溢出机制研究[D]. 李秀明. 江苏大学, 2019(05)
- [10]复杂性视角下我国家庭金融行为及危机防范研究[D]. 刘莹. 湖南师范大学, 2019(04)