复杂性度量方法的改进及其在证券市场的应用

系统地分析了Lemple-Ziv复杂性度量方法的应用过程中,将实际信号(时间序列)转变成符号序列的诸多方法中存在的一些问题,提出了更合理的处理方法,即兼容法.兼容法可以有效地刻画各种时间序列的复杂度,克服了均值法等方法中将序列过分"粗粒化"以致不能区分混沌与完全随机现象的缺点,克服了极值法与遗传密码粗粒化方法因只提取细节成分信息而导致辨别率不高等缺点.最后动态地分析了中国证券市场的复杂性.     

复杂性度量法在股票市场中的应用

Lemple-Ziv复杂性度量法在股票市场的应用中,复杂度是用来度量系统复杂性大小的指标.对比研究了中国股票市场与发达股票市场的复杂度,实证结果发现,中国股票市场复杂度明显小于发达股票市场复杂度.提出了中国股票市场发展过程中应注意的几个方面.在一定程度上复杂度可以是用来衡量市场有效性和发达程度的参照指标.     

上海股票市场行业与地区效应分析

根据国家标准行业分类，参照地区的远近和经济发达程度，把上海股票市场的股票划分为15个行业、12个地区。依据上海股票市场从1995年7月到2000年6月的股票回报率月数据，利用约束回归分析法对回报率的行业和地区效应进行了横截面和时间序列分析，结果表明上海股票市场具有明显的行业和地区效应，并且行业效应大于地区效应。     

上海股票市场资本资产定价的横截面研究

回顾了资本资产定价理论与实证的互动发展脉络 ,采用横截面方法对上海股票市场资本资产定价的因素进行分析 ,研究表明 :1β系数的测量方法对 CAPMs的检验结果产生影响 ;2在上海股票市场系统风险并不是影响收益率的唯一因素 ,同西方成熟股票市场一样 ,上海股市存在“规模效应”.本文进一步对这些结论进行了分析 .     

中外股票市场风险收益的比较研究

将中国证券市场的A股、B股分别与国际上四个成熟市场的风险、收益行为进行比较，从不同的角度分析和考察我国证券市场的数量特征，以及它与国际证券市场的关系是否密切；用带有局部及全球信息变量的GARCH(1，1)实证模型检验股指收益的条件均值，发现股指波动是时变的、不均匀的．局部及全球信息变量对股指收益有一定的解释性。     

资产组合保险在上海证券市场的实证分析

运用1998年1月～3月上海证券市场的数据,对风险性投资保险策略--资产组合保险进行了实证分析。结果表明,在上海证券市场采用资产组合保险策略,可以实现投资组合价值的保险。     

论复杂性的基本特征:自相关性

什么是复杂性?复杂性的基本特征是什么?探讨论述复杂系统自相关性概念,自相关性广泛存在性,比较事物自相关与他相关,分折自相关如何产生复杂性、复杂系统自相关的原因以及复杂系统自相关的方式,从而揭示自相关性是复杂性的基本特征。     

复杂性究竟有多复杂?--论复杂性的测度

系统的复杂性测度叫做复杂度，然而目前却没有适用所有复杂性的通用测度方法，通常都从某个角度或参数来衡量一个系统的复杂性。现在研究比较成熟的有结构复杂性、计算复杂性、描述复杂性、有效复杂性等几种测度，并用这几种复杂性测度来衡量复杂性到底有多复杂。     

上海证券市场的多重分形特性分析

作者将多重分形分析的三种方法(配分函数分析法、奇异谱分析法和多重分形趋势消除波动分析法)应用于我国上海证券市场在过去七年中的收盘指数序列,分析了不同时间标度对多重分形特性的影响.结果表明:上海证券市场具有弱多重分形特征,标度不变性达到六个数量级;多重分形的形状不随时间标度的改变而改变,但其强度随标度的减小而减弱;随着配分阶数的增大,多重分形随之增强,奇异谱曲线越来越粗糙,广义赫斯特指数逐渐减小.这些结果为进一步研究证券市场价格变化的动力学机理提供了坚实的实证基础.     

企业与科研院所合作网络的复杂性评价——以黑龙江省为例

在引入复杂性科学分析工具的基础上,分析企业与科研院所合作网络的复杂系统特征,结合结构学派研究方法和复杂性研究方法,基于管理墒理论的原理,从结构复杂性、功能复杂性和信息转化复杂性(信息转化率)三维评价尺度的视角,建立区域企业与科研院所合作网络复杂性状况的评价模型.以黑龙江省为例,对黑龙江省2011—2013年企业与科研院所合作网络的实证分析,实证研究表明黑龙江省合作网络复杂度逐年提升,合作网络日趋完善.     

金融系统的复杂性

复杂性科学是一门近年来新兴起的交叉学科，发展迅速。而金融系统是人类创造的最为复杂的系统之一，因此，金融系统是复杂性科学最重要的研究方向。本文论述金融系统的复杂性以及研究金融系统复杂性的重要性，并提出了金融系统复杂性研究的重点问题。     

期望效用-熵决策模型在沪市证券投资选择中的应用研究

对期望效用．熵决策模型作了简要介绍，然后将谊决策模型应用到投资决策领域；利用沪市证券市场的实际数据进行验证，应用谊决策模型对原上证30指教样本股进行择优筛选，并对其筛选结果与二阶随机占优准则筛选的结果进行比较，得到如下结论：与二阶随机占优准则相比，利用期望效用-熵决策模型选择股票更易于操作。并且选出的股票进行优化组合可得到收益更高、风险更小的投资回报。     

上海证券市场日期效应检验及其有效性的研究

以随机选取的沪市18支典型股票的收益率为样本，通过对任意两类日收益率及其残差的统计分析及其日期效应的研究，结果表明：上海证券市场存在着较为明显的日期效应。这一结果支持了目前学术界关于上海证券市场弱有效性的观点。     

证券市场的标度理论及实证研究

运用分形理论探讨证券市场的自相似性与标度不变性 ,分析三种标度指数 ,即自相关指数、Hurst指数、基于 DFA算法的标度指数 .基于标准差时间序列改进 Hurst指数 ,将 DFA推广为动态递推算法 .利用三种标度指数对国内沪深股市进行实证研究 .结果表明 ,沪深股市收益率均不服从正态分布 ,在跨时间尺度的股价指数之间存在着相关性 ,表现为分形时间序列 ,说明其背后所隐含的政策导向影响中国股票市场的特征 .     

多样性和归纳推理与证券市场动力机制

以前期建立的多智能体证券市场人工模型为平台,采用仿真分析的方法,研究了多样性和归纳推理在证券市场动力机制的作用,发现智能体策略的多样性是系统稳定的基础;在对称信息下,趋势交易作为一种可选交易风格不会导致系统波动增大,反而可以进一步提供多样性,稳定系统;归纳推理是产生收益率分布尖峰肥尾现象的关键因素之一.     

平移关联度及其应用

指出绝对关联度定义的不严格之处以及所给出的绝对关联度公式的不合理性 ,在此基础上 ,给出平移关联度的定义以及两个平移关联度计算公式 .最后给出在证券市场中的应用 .     

试论复杂性科学方法论对还原论的超越

复杂性科学方法论不是对还原论的简单否定,而是在还原论及其应用成果的基础上对还原论的超越和提升,不仅将还原论与整体论相统一,而且坚持整体与部分、多样性与统一性、开放性与封闭性、有序性与无序性、研究主体与研究客体的辩证统一;在科学研究中以复杂性科学方法论为指导,应遵循整体性原则、人本原则、两重性逻辑原则和综合性原则。     

简单性与复杂性关系探讨

在多角度对简单性与复杂性进行比较的基础上,探讨了两者之间的辩证关系。     

证券市场信息耗散尺度及其机制研究

刻画了混沌经济系统信息耗散尺度.计算深圳股指日、周、月对数收益率时序的关联维数、二阶Renyi熵及最佳嵌入维数.结果表明文中的参数选取及算法应用是好的.比较了不同时序K2熵的性态,研究了信息耗散尺度指标演化规律及其形成机制,解释了存在与经济系统信息耗散尺度演变背后的经济学原因.研究结果表明对正相关分形时序(FBM)在较长的时间间隔内用较大的尺标观测将导致信息加速丧失,而负相关FBM正相反.