中国期货市场的混沌性检验

以国内各期货品种日收盘价格序列作为研究对象,对中国期货市场是否存在混沌进行全面的检验。首先运用新的最大交易量复权法对期货价格数据进行采样,再进行收益率和对数线性去趋势平稳化处理,运用R/S分析和BDS检验来检验其非线性,运用递归图方法进行确定性检验,发现国内期货市场普遍具有非线性和确定性。其后,对这些时间序列进行相空间重构,计算最大Lyapunov指数、关联维数和Kolmogorov熵等几何不变量,从而得出中国期货市场具有混沌和分形特征的结论,为进一步的混沌预测分析打下基础。     

改进局部投影算法的混沌降噪研究

针对混沌信号降噪算法中邻域和局部噪声子空间的选取问题,提出了一种改进的非线性混沌降噪方法,即将小波理论和非线性混沌降噪算法结合起来,利用小波分析方法对相空间中的点进行初始邻域半径的估计,自适应地在相空间中选取合适的邻域点;并针对每一个小邻域进行不同的非正交投影,从而更新数据点。仿真中分别对Henon映射产生的混沌序列和实际观测的大连降雨量混沌序列进行了研究,结果证明了该方法简单可靠,且能够较好地校正相空间中点的位置,逼近真实的混沌吸引子轨迹。     

短期电力负荷的小波——混沌时序预测

提出了一种基于2层小波分解的混沌时序相空间重构预测模型.该模型利用小波分解原始负荷时间序列为周期项、趋势项和随机项,采用不同的混沌相空间重构高低频信号,再分别用相应的小波神经网络工具箱拟合混沌吸引子,将其输出进行信号重构得到最终预测结果.该方法兼有频率特征提取和相空间重构的优点,使短期电力负荷时序列的动力学系统得到更加细致的恢复.通过对欧洲电力负荷竞赛数据的实验证明了所提方法的有效性,仿真结果表明方法预测精度优于常规混沌时序预测方法.针对神经网络预测不稳定的问题给出了一种种解决措施,并提出了一种小波神经网络工具箱,该方法比编程实现的小波网络可以大幅度提高训练速度,尤其适合于大批量数据的训练,对小波神经网络的推广应用和混沌时序预测具有重要意义.     

利用0-1测试快速识别交通流时间序列中的混沌

交通流时间序列混沌识别的方法主要有最大Lyapunov指数法、关联维数法和替代数据等方法,但这些方法需要对交通流时间序列进行相空间重构。引入一种新的判别交通流时间序列混沌特性的方法——0-1测试方法,该方法不需要对时间序列进行相空间重构,因而方便对交通流时间序列中的混沌现象进行快速检测。首先利用Logistic映射产生的时间序列对该方法的有效性进行了检验,随后又选用两组不同的实测交通流时间序列利用0-1测试进行了混沌检验。研究结果表明:在两组交通流时间序列中都存在混沌成分,而在其中一组数据中还存在随机成分。     

基于Lyapunov指数的混沌时间序列识别

混沌特性的识别是对非线性时间序列进行分析、预测、控制的基础。本文克服了已有文献用Lya-punov指数识别混沌时计算Lyapunov指数的不足,由关联积分构造统计量来计算相空间重构的参数,然后利用混沌的遍历性及定义,提出了计算最大Lyapunov指数的新方法。     

基于改进的C-C方法的相空间重构参数选择

针对混沌时间序列相空间重构C-C方法的三点不足,提出了一种基于改进的C-C方法的确定最优时延与嵌入窗的新算法。在关联积分计算过程中引入了权衡计算精度与速度的可调参数,合理选择该参数,能在不严重损失估计精度的前提下,大大加快计算速度。在理论分析的基础上,用所提出的算法对三种混沌序列进行相空间重构,仿真结果表明该算法对最优时延的选择更准确,对最优嵌入窗的选取更可靠。     

嵌入窗方法确定混沌系统重构参数的仿真研究

Takens嵌入定理为混沌时间序列相空间重构提供了理论依据,以LORENZ典型混沌系统为研究对象,通过仿真实验研究了两种嵌入窗方法(C-C法和自动嵌入式相空间重构算法)确定相空间重构参数的步骤和嵌入窗确定指标的选取依据,指出了嵌入窗方法的适用条件和局限性,在自动嵌入式相空间重构算法的基础上提出了AD法和BP神经网络相结合的嵌入窗相空间重构方法,并分析了积分步长对混沌系统重构参数的影响,仿真研究表明,嵌入窗宽度必须由嵌入维和时间延迟共同确定,基于平均轨道周期的改进C-C法利用低维混沌时间序典的伪周期特性,能够快速确定嵌入窗宽度,改善计算效果.     

我国资本市场混沌特性研究

提出通过相空间重构及 Lyapunov指数来判定系统的混沌特性 .给出了时间序列相空间重构中确定最小嵌入维数的伪邻点法及确定时滞参数的自相关函数法 ;提出了一种计算 Lyapunov指数的实用方法 ;最后 ,以上证综合指数收益率时间序列为例进行了我国资本市场混沌特性判定研究 .     

改进非线性局部平均算法的混沌去噪研究

基于混沌序列重构相空间理论,提出一种改进的局部平均非线性去噪方法。该方法在邻域选择、数据更新等方面进行了改进,更好地校正相空间中点的位置,使其逼近真实的混沌吸引子轨迹,重构吸引子结构,而且计算更为简单可靠。分别对Henon映射产生的混沌序列和实际观测的月太阳黑子混沌序列进行仿真研究。结果证明此方法能够高效地去除噪声,同时保留原非线性系统的混沌特性,并且很好地区分相空间中的邻近轨迹。     

基于混沌理论的上海股市非线性动力学研究

介绍了资本市场的非线性动力学方法,使用重构相空间技术重构了上海股市的相空间,描述了其二、三维演化趋势图,并分别计算了关联维数,得到了它的饱和嵌入维数,说明上海股市是具有分数维结构的低自由度混沌系统,计算了最大Lyapunov指数。通过计算表明,上海股市是混沌系统,进一步解释了上海股市非线性复杂性形成的机理。     

中国农产品期货市场价格波动的长程相关性研究

利用修正的R／S分析方法．采集了近六年的市场交易数据．对我国农产品期货市场的分彤特性和长程相关性进行了实证研究，结果表明．大连黄豆期货市场存在状态持续性和波动积聚性，价格收益率时间序列呈现非线性特性；小麦期货则存在40天和170天的两个子周期，在周期内存在状态的持续性，但当n〉170后，Hurst指数转化为0．258，为逆向持续性，市场易变性较强。我国期货市场高Hurst值也表明我国的农产品期货市场还未达到弱式有效。     

期货市场价格波动与市场弱有效性的检验与分析

通过对中国期货市场铜和铝两种金属期货品种收益率的分布与波动性进行实证分析，论证其时间序列存在ARCH效应；运用GARCH模型对两种期货品种进行了拟合分析和统计检验，结果表明这两个期货品种的波动性均具有很高的持续性，但上海铝期货的波动性相比于上海铜，其波动性受各种外部冲击的影响较大；通过GARCH(1，1)的市场有效性检验，论证中国金属期货市场尚未达到弱式有效，市场风险较大。     

中国金属期货与现货市场多元交互关系的多重分形分析

本文主要运用分形分析法研究我国金属期货与现货市场之间多元交互关系的复杂性特征.首先将广泛使用的多重分形去趋势交互相关分析法(MF-DCCA)推广至多元情形,提出了多元多重分形去趋势交互相关分析法(MV-MFDCCA).然后,利用MV-MFDCCA等多重分形分析法,从系统论的视角,实证研究由我国铜、铝、锌三种基本金属的期货与现货日收益率序列所构成的两个系统之间的多元交互相关关系.结果表明,金属期货与现货系统内部及系统之间均存在长程幂律交互相关关系和多重分形特征,并且现货系统及其分量的自相关和交互相关关系的多重分形强度均大于期货系统及其对应分量的多重分形强度.此外,在大波动情形下,期货系统与现货系统之间的交互关系主要受铜的期货与现货之间关系的影响,而在小波动情形下,主要受锌的期货与现货之间关系的影响.     

股指与股指期货价格发现过程研究

使用脉冲响应和一般因子分解模型检验了标准普尔500指数、道琼斯工业平均指数、香港恒生指数、日经指数和金融时报100指数现货市场和期货市场之间的价格发现过程.结果发现,期货市场在价格发现过程中占主导地位,并且随着期货市场的发展,期货市场在价格形成过程中的作用越来越大,起到了信息(定价)中心的作用.     

市场间相依性检验、非对称性及传导方向研究

考虑市场间非线性、非正态性假设下的交叉相关性特征,引入更符合市场实际的去趋势交叉相关性分析、多重分形去趋势交叉相关性分析及基于时间延迟的去趋势交叉相关性分析等方法对沪深300股指期现市场间的相依测度进行定量研究.结果表明期现市场间具有明显的交叉相关性特征,且该交叉相关性具有多重分形特征;期现市场具有不同趋势时,市场间的交叉相关性存在非对称性特征,且两市场具有下降趋势时,交叉序列的长程相关性更显著;期现市场间交叉相关性的传导方向是双向的,且两市场对短时间内的信息较为敏感、反应较为迅速.当时滞小于5天时,期货市场对现货市场的影响作用更大.上述研究结果为深入研究多市场间非线性依赖关系和复杂特性机理提供了有益的参考.     

一种在线实时快速地判定交通流混沌的组合算法

交通控制的实时性要求高，需要在线实时快速地判定交通流混沌，才可能实现交通流的混沌控制。计算时间序列的最大Lyapunov指数是判定混沌的主要方法。本文提出一种在线实时快速地判定交通流混沌的组合算法。该算法先用关联积分法（C—C方法）确定重构相空间的两个重要参数——嵌入维m和延迟时间τ，再用小数据量方法计算时间序列的最大Lyapunov指数。为检验算法的有效性，首先将算法用于几个最大Lyapunov指数已知的经典混沌系统，比较计算结果；同时对皮埃莱（Bierley）跟驰模型产生的理论交通流时间序列做了仿真试验，计算了其最大Lyapunov指数。实验结果表明这种算法可以用于数据少的交通流时间序列，并且抗噪性好。     

我国农产品期货与现货市场之间的信息传递效应

通过构建误差修正项模型和基于t分布的双变量EC-EGARCH(1,1)模型,选取玉米和白糖期货作为研究样本对我国农产品期货市场和现货市场之间的的信息传递效应进行了实证研究。结论表明:农产品期、现货市场之间存在长期均衡关系、相互引导关系和相互波动溢出效应,并且期货市场对现货市场的波动溢出效应大于现货市场对期货市场的波动溢出效应;检验了期货市场交易量和持仓量的信息传递效应,发现只有交易量对现货市场有显著的正反馈信息传递效应。     

基于改进型替代数据法的实测交通流的混沌判别

通过对实测交通流进行混沌判别，可以为实际交通流的预测和控制提供理论指导。改进型替代数据法是准确判定时间序列是否具有混沌特性的一种有效方法，该算法不仅能够很好地重构原始时间序列的特性，并且能够避免直接识别混沌方法的局限性。本文以关联维数作为混沌判据，应用改进型替代数据法对微观实测交通流的时间序列进行了混沌判别。实证结果表明，我们实测的交通流中存在混沌，改进型的替代数据法能对其进行准确判别。     

期货市场交易量与收益率及其波动关系的实证研究--ARMA-EGARCH-M模型的应用

通过建立ARMA-EGARCH-M模型对中国期货市场铜、铝交易量与收益率及其波动的关系做了一个全面的实证研究。结果表明：同期交易量与收益率波动正相关，将交易量分为预期与非预期两部分后发现非预期部分对收益率的波动有更大的影响；交易量的引入并没有消除波动的ARCH效应；中国期货市场杠杆效应不明显；铜在期货市场的运行有效率，而铝却缺乏效率。