时间序列确定性的指标检验方法

对于时间序列的生成机理是否服从于确定规律性的判断将直接影响到对其进行研究的理论框架的选择。提出了一种时间序列确定性成分的指标检验方法。该方法首先将待检验的时间序列重构于高维相空间中,寻找其主要几何特征在低维欧式空间中的投影,再将投影反射回高维相空间。通过比较原高维相空间与反射空间之间的偏差,来判断该序列的确定性。仿真实验证明了该方法具有可靠性。     

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。     

中国证券市场的非线性特征与分形维分析

采用Cao方法清楚地观测到中国证券市场的月收益率序列是确定性混沌序列,而日收益率序列和周收益率序列却接近于随机波动信号,不适宜做分形维的研究.对我国股市各指数分别作了分形维计算后,同时用替代数据法进行非线性检验,拒绝了中国股市为线性过程的可能性,从而保证了非线性前提下分维数结果的可靠性.结果显示:深证A股市场最为复杂,需要五个变量来建立动力学模型(D2=4 6150),而上证A股需要四个变量来建立模型(D2=3 2411).因此,深圳股市的效率弱于上海股市.而我国B股市场已经接近于发达国家股市的复杂性程度(D2=3 3195(上B);D2=2 5875(深B)),说明B股的效率比A股的效率高.     

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.     

我国证券市场混沌的判据

本文通过李雅普诺夫指数和吸引子的分数维这两个指数来研究我国证券市场的混沌特征。利用Ｗｏｌｆ提出的重构相空间技术和Ｇ－Ｐ算法分别计算了上证综指日收益率序列的李雅普诺夫指数和吸引子的分数维。从而得出我国证券市场运行于混沌状态的有力证据。     

宏观经济与证券市场相关性研究

宏观经济的角度出发分析了国民生产总值、物价、通货膨胀、利率和汇率诸因素对证券市场影响的机理, 同时也从反方面分析了证券市场对宏观经济的反作用。通过对宏观经济一致合成指数与上证指数及深证指数的相关性分析, 得出了我国证券市场与宏观经济高度相关, 并且证券市场的走势先行于宏观经济一致合成指数走势的结论。     

复杂网络确定性模型研究的最新进展

复杂网络的确定性模型在复杂网络建模领域起着不可或缺的作用。按照复杂网络经典模型发展的先后次序,依次对随机图、小世界网络、无标度网络以及加权网络确定性模型的研究现状进行较全面的综述,重点介绍了相关模型的构造及其主要性质,并对复杂网络确定性模型未来的部分发展方向进行了展望。     

中国证券市场波动与收益的非线性相关

考察我国沪深两市指数收益的序列独立性.表明证券市场收益序列尽管线性自相关现象不显著,却存在着明显的非线性相关关系.而且这种非线性相关关系一般可由“ARCH效应”来加以解释,即波动聚类性是形成非线性相关的主要原因.应用BDS统计方法对收益残差的检验显示,GARCH(1,1)形式能够很好地刻画上证综合指数的非线性和波动性特征,ARCH(3)形式则能够很好地刻画深证综合指数的生成过程.     

状态估计中确定性采样滤波器的比较分析

基于采样方法的滤波器在非线性滤波领域内得到了广泛应用。其共同特点是利用抽样粒子点模拟系统状态的概率分布,从而不受状态先验分布假设(如高斯假设)的约束,拥有更高的滤波精度和更广的应用范围。在确定性抽样意义下论述了几种现有的确定性采样滤波器,并对这几种滤波器在状态估计领域(滤波)的应用进行了精度和计算负荷分析。采用一维及多维算例验证了几种方法的估计精度。给出基于实际系统需求一般性评价和选用原则。     

具有随机性的确定性网络模型

为了进一步研究复杂网络的统计特性,简单介绍了复杂网络的几个统计指标,给出了一种通过边的迭代方式生成一种确定性网络模型的方法.在此模型构造算法的基础上对网络的个别特性进行了推导,并通过计算机编程构造了模拟网络,对比了不同规模模拟网络的部分统计特性.由推导结果和模拟数据可知,迭代生成的网络具有较小的平均路径长度和较大的群聚系数,度分布服从指数分布.因此可判断出生成的确定性网络既具有小世界特性,又具有完全随机网络的特性.     

混沌序列自适应多步预测及在股票中的应用

针对混沌时间序列自适应预测方法在多步预测中预测器系数无法调节的问题,根据混沌时间序列的短期可预测性及自适应算法的自适应跟踪混沌运动轨迹的特点,提出了一种自适应多步预测方法.在多步预测中,该方法根据已知样本得到对将来值的预测值并能自适应调节滤波器系数.仿真结果表明此方法的多步预测性能明显好于自适应预测方法的多步预测性能.将此方法应用于对股票数据的预测,得到了较好的预测结果.     

股指期货交易政策演变与股票市场质量

研究了在中国股指期货市场交易政策逐渐放宽这一背景下, 股票市场质量所表现出的变化特点, 为监管者进一步支持和发展指数衍生品提供了实证证据。从个股横截面角度,对指数成分股(样本组) 和非成分股(对照组) 进行匹配,通过描述性统计、差异性检验和回归检验等方法发现: 随着交易政策的逐步宽松, 尽管市场整体波动性可能有所增加, 股指期货交易对成分股的波动存在抑制作用; 股指期货对市场整体流动性存在一定的“交易转移效应”, 指数成分股所受影响更小。综合上述结果, 股指期货交易政策对投资者越具有吸引力, 越有利于改善股票市场质量、发挥股指期货应有的作用。     

云南地区月降雨量时序数据的非线性特性研究

应用复杂系统理论和方法研究了云南地区月降雨量时序数据的非线性特性.应用Cao方法排除了月降雨量序列为随机序列的可能性;应用替代数据方法中的两种不同的检验统计量对降雨时序数据进行了非线性检验;并结合月降雨量时序数据的功率谱分析,按照降雨时序数据的内在复杂规律研究了其演化特性,实证结果一致表明云南地区月降雨量时间序列具有明显的非线性混沌特性.研究结果为进一步研究月降雨量时序数据的复杂性及其演化规律奠定了基础.     

国际股市联动条件下中国股市与汇市的非线性相依性关系研究

与以往仅对市场间相依关系进行静态、孤立的研究不同,基于全局化视角,在国际股市联动条件下研究中国股市与汇市间的相依关系。选取2006-01-04~2019-02-28沪深300指数、人民币兑美元汇率中间价、美国S&P500指数、欧洲STOXX50指数、香港恒生HSI指数、日本N225指数、英国FTSE100指数以及全球股市MSCI指数为研究样本,聚焦于2008年全球金融危机和2015年中国股灾两次极端波动事件,采用R-vine Copula方法研究国际股市联动条件下中国股市与汇市间的非线性相依关系,并构建参数动态化的动态R-vine Copula方法进行稳健性检验。研究结果表明：国际股市与中国股市和汇市之间分别存在着正向联动关系;在国际股市联动条件下,中国股市对汇市具有引导作用,且两者间的相依关系可以由资产组合平衡模型解释;中国股市与汇市在国际股市联动条件下间的相依关系弱于不考虑国际股市联动条件时的相依关系,且这种偏差在金融危机、股灾等极端波动后会显著增加。本研究对国际投资者合理配置资产规避风险、政府监管部门制定相关政策具有重要参考意义。     

基于专家知识的模糊时间序列预测模型及应用

将投资专家的成功经验引入模糊时间序列模型,实现股票市场走势的多步预测。根据专家经验构造多个反映市场结构特征的变量并将其模糊化为模糊时间序列;建立具有多前件、高阶模糊关系的模糊时间序列预测模型;最后,将该模型用于股票指数预测。结果表明,与经典模糊时间序列模型相比,其预测精度有了较大提高。     

信贷资金进入股票市场分析

利用2005-01～2010-04分部门和分期限信贷数据,对2009年信贷资金流入和流出股票市场金额进行估算.结果表明:①2009年股市涉及的信贷资金量1.7～2.0万亿元;②2009年流入股市的新增信贷资金规模2100～3300亿元,其中,住户部门新增信贷净流出324.17亿元,企业部门新增信贷净流入股市2 434.54亿元;③从信贷期限看,主要是中长期信贷流入股市,约3 280.45亿元.     

Demonstration Study on the Intrinsic Characteristic of Stock Complex Index on Shanghai Security Market

This paper takes the Shanghai Security market stock composite index as the research object, analyzes its intrinsic fractal essence characteristics by the application of fractal theory and the method, and computes the Hurst index, fractal dimension and correlated function of the highest prices of the complex index. Moreover, it studies characteristics of long term memory of the sample data and its variance along with time; study existence of chaotic attractors in data of the complex index by reconstructing the phase space of the index data. Finally, this paper carries on the related forecast demonstration study to the stock composite index. Results of the study have certain reference function to the actual problem.     

东盟五国汇率序列的非线性检验

使用来自物理学领域的一种新方法检验了亚洲东盟五国美元日汇率数据的非线性性,并结合替代数据分析检验了统计结果的有效性.同时利用该方法检验了日元以及英镑的美元日汇率数据,与文献中现有的研究结果进行了比较.最后将检验结果与产生于著名的Lorenz模型数据的情形进行了比较.上述结果都表明该方法有效地检验出了亚洲东盟五国美元日汇率数据的非线性存在性.