基于DFA的我国股票市场标度特性研究

将消除趋势波动分析法(DFA)应用于我国沪深两市不同时间标度收盘指数的对数收益率序列,全面分析了我国股市的标度特性.发现标度指数随着考察时间的长短,即数据个数的不同而不同,但从长期来看,两市波动都存在持久性特征,而且收益率的绝对值序列和平方值序列的持久性更明显;在相同时间范围内,不同时间标度序列的标度指数相差不大,存在标度不变性;小标度时间序列存在多重分形特征.这些结果说明我国股票市场存在复杂的非线性动力学特性.     

影响上海股市的因素筛选和统计分析

为定量分析上海股市发展的内在机制以及宏观经济因素对股市的影响,特选取１８个表征股市的内部因素和６个与股市有关的宏观经济因素进行相关分析和因子分析,筛选出影响上海股市的１０余个主要因素．通过因子分析得到代表上海股市变化的几个主因子,为进一步研究股市扩容奠定基础．     

标度无关性计算及其在股市波动中的应用

标度无关性是广泛存在于自然界系统甚至于经济金融系统可观测量的幂函数关系,它揭示了股票市场波动的金融复杂性·在分析股市波动标度无关性及其非趋势波动分析DFA算法基础上进行了应用研究,对中国上海、深圳两地股市和东大阿派股价指数进行了标度无关性分析,实际计算了这些股指DNA游走位移、均方值和标度无关性指数,结果表明这些股指均具有持久性     

极端行情下中国股市社团结构及系统性风险分析

以2008,2015年国内两次股灾为背景,分别构建股灾前、中、后的中国股市网络社团结构.基于网络中心性构建节点系统重要性及股市系统性风险指标,分析各时期网络社团内核心股票、行业、股票组合及其变化,探究系统性风险与网络拓扑指标、宏观经济指标的相关性.结果表明:股灾期间,工业板块受挫严重,原材料、金融地产、医药卫生板块发挥护盘及修复股指的作用;发现3种特殊的社团结构及部分社团间出现相互融合的趋势;在股指极端波动时期,中国股市系统性风险与部分网络拓扑指标及宏观经济指标具有显著相关性.     

利用傅里叶变换求解无标度网络的幂指数

复杂网络中无标度网络的显著特点是其度分布呈现幂律尾部,已经有很多学者从不同角度推导证明了大多数无标度网络的度分布函数幂指数大于2,但是最近也发现有一少部分无标度网络的幂指数小于2.现通过利用数学中的傅里叶变换来求解这2类无标度网络的幂指数的值.     

基于小波变换域的SVM股市时间序列预测算法

研究利用小波变换技术提高基于SVM的股市时间序列预测算法的效果.采用结构相同的若干SVM同步预测股市时间序列数据在不同尺度下的小波变换系数,通过对各预测值进行加权组合预测股市变化趋势.其中所有SVM的核参数采用遗传算法同时自动进化调整.通过实证分析,以及同基于SVM的股市时间序列预测算法进行对比,结果证明结合小波变换技术能够更深入揭示股市规律.     

上海股票市场的标度特征

在分形理论的基础上,以上海股票市场为例,对1990年~2003年间上证综合指数的标度特征进行了实证研究.首先通过重标极差分析方法及V统计分析方法对上证综指的标度不变性进行了确认.其次,通过多重分形标度分析的方法进一步研究了上证综指时间序列的多重分形标度特征.实证结果表明,上海股票市场显示出不同时间标度上股票收益时间序列的持久性,而且表现出超过一年半时间的平均非周期性循环;另外,多重分形标度分析的方法不但能够确认标度不变性,而且能够说明金融时间序列中概率分布的标度变化,这对描述时间序列的变化规律具有现实意义.     

基于人工神经网络的股市预测模型

建立了构成基于人工神经网络的3种股市预测模型（基本数据模型、技术指标模型和宏观分析模型）,分析了神经网络应用于股市预测的实效性。实证分析表明,3种模型对上证综合指数的拟合效果均较好。在“基本数据模型“中,建立带有附加动量项和自适应学习速率的BP网络,具有较快的运算速度和逼近性能。在“技术指标模型”中,通过一些股市重要技术指标的引入,使其增加了反映市场各方面深层内涵的信息,而且网络的泛化能力有所提高。在“宏观分析模型”中,引入了影响股市的5项主要宏观经济指标,使模型包含了宏观经济基本面的更多信息,强化了股市神经网络模型的应用价值。     

基于可见图的沪深股市波动分析

利用可见图算法,考虑沪深股市不同时间频率(日、周、月)的收益率序列,将其映射成网络,发现所构造的网络具有分层结构和无标度性.网络节点度分布幂律指数与Hurst指数服从线性规律,验证了可见图算法计算Hurst指数的可靠性.同时,截取2007~2008年沪深股市大涨大跌收益率序列,将其分别映射成网络,得出股市大涨与大跌在网络拓扑结构方面的非平凡性质.     

金融危机背景下煤炭经济的思考

本文简要介绍金融危机产生的背景与成因,从全球经济、我国宏观经济和煤炭行业不同层面分析金融危机带来的影响,提出金融危机背景下煤炭经济应重点处理好其与内外部环境的关系。     

金融市场价格标度行为的实证研究

应用扩散熵方法分析道琼斯工业平均指数概率分布函数P(x,t)的标度行为,得到反映其内在特性的标度值,同时给出了不同时间尺度t下扩散过程的对数概率分布函数log10(P(x,t)),该分布函数中心符合Lévy分布,两端具有胖尾特征.由于扩散过程的概率分布函数是非Gaussian型,因此应用扩散熵方法分析其标度行为优于其他方法,而采用实数阶矩估计的标度值明显偏离扩散熵所计算的值.     

机构投资者入市资金规模与股市流动性均衡关系研究

流动性是度量股票市场安全的重要指标.本文应用协整方法对中国股市的流动性与宏观经济变量、机构投资者入市资金量之间的均衡关系进行了实证研究,结果表明,流动性与宏观经济及机构投资者发展之间存在着正向的长期均衡关系,而货币供应量的增加反而会降低股市流动性;机构入市资金量增加了股票市场的流动性,机构投资者已经发挥了稳定市场的功能.     

可压缩壁湍流中标度指数的数值研究

使用高精度的有限差分格式直接数值模拟了Mach数等于0.8和1.3两种条件下的槽道湍流.根据数值模拟得到的速度差的概率密度分布,计算了两个方向的速度结构函数的相对标度指数.与不可压的标度指数的对比表明在y =20附近和槽道中心区,压缩性对标度律的影响很小;而在粘性底层(y ＝5.5)和对数区内(y ≈120),压缩性对标度指数有显著影响.对六阶标度指数沿壁面距离变化的进一步分析表明,槽道可以分为4个不同行为区,在不同行为区间歇性的变化规律具有不同的特征,其中最大雷诺剪应力所在的那个区域间歇性最强.     

聚类系数可调的类星形无标度网络模型

在网络平台空前发展的背景下,提出了一个由简单规则构造的聚类系数可调的类星形无标度网络模型.在模型的演化过程中,每个新加入的节点都通过两步连边的方式连接到网络中,其中一部分连边始终连到几个固定节点上,其余边按度优先机制随机连到其他非固定节点上.理论分析和数值仿真的结果一致表明,该模型同时具有无标度,小世界和类星形的特性.有趣的是,不仅度分布的幂指数依赖于固定节点个数δ和连边数m,而且聚类系数也受δ和m的调控,不同的是δ对聚类系数的影响很大,m对其影响较小,这样使得聚类系数具有很大的调节空间.进一步研究发现,该网络的同步能力也随固定节点个数的增加而增强.     

中国货币政策对股市传导效应的实证研究

自2008年以来,中国宏观经济政策调整频繁,同时股市也出现了几番明显的涨跌。这说明对中国货币政策对股市的传导效应研究,以及如何运用货币政策稳定股市的研究显得尤为必要。因此采用2001年1月至2010年12月的月度数据,建立SVAR模型,研究在外汇市场影响条件下的中国货币政策对股市的传导效应。结果显示:基础货币供应量M0和外汇储备规模均对股市存在较大的传导影响;人民币汇率与股价指数在短期内呈较弱的负相关,之后呈正相关关系。     

磁场中里德堡铯原子的散射矩阵理论研究

基于闭合轨道理论,结合不含时散射矩阵理论和量子亏损理论方法,计算了强外磁场中碱金属里德堡铯原子在第二电离阈附近几个不同标度能量下的回归谱．结果表明回归谱中新的尖峰是由于实散射产生组合闭合轨道引起的,进一步证明了实散射的重要性．该方法对长程和短程区分别使用了两个不同的散射矩阵来描述电子的里德堡态,其突出特点是求和的结果可以解析形式给出,其中包括了所有阶的实散射贡献,从而保证了回归谱的收敛性和计算精度．通过不同标度能量下结果的比较可以看出标度能量敏感地影响着回归谱的复杂程度,随着标度能量的增加,回归谱结构逐渐由简单变复杂,动力学性质也逐渐由规则变为混沌．通过与相同条件下Dando方法的比较说明了两种方法存在一定异同,并解释了该方法的可行性．     

不同标度系统下综合排序向量的计算方法

讨论了群判断标度系统的建立,并在专家给出不同标度系统下的判断矩阵基础上,提出了三种计算综合排序向量的方法.     

资本流动性过剩背景下的中国股市

中国股市的本轮行情是在市场估值偏低背景下的股改和汇改两个方面的驱动力下产生的,在全球资本流动性过剩状况维持下中国股市有望持续受到资金追捧,人民币升值的预期将持续.     

微型组合导航系统中的传感器野外标定方法

微型组合导航系统中的惯性传感器包括MEMS加速度计、MEMS陀螺仪和地磁传感器等.其精度较低,标度因数、零偏等参数易受环境影响,尤其是温度,因此室内标定得到的标度因数、零偏等参数在野外环境下不再可靠,需要修正.新方法中不需要转台等惯性测试基准设备,只需将导航系统转动6个不同位置,记录各传感器的输出,解方程组即可得到加速度计、陀螺仪和地磁传感器的零偏和标度因数误差,提高了测量精度.通过多组实验证明了该方法简单、可靠,标定精度较高,适用于短时间、低中精度导航系统.     

可压衰减湍流中被动标量场的直接数值模拟及谱分析

运用高精度迎风差分方法及8阶精度群速度控制型差分格式(GVC8)对初始Reynolds数为72, 初始湍流Mach数0.2~0.9的可压衰减湍流的流场及被动标量场进行了直接数值模拟, 被动标量场的Schmidt数为2~10. 通过不同计算网格及不同方法的数值计算对本文结果进行了验证. 指出了可压衰减湍流中被动标量能谱存在的-1律, 压缩性效应使得高波数成分衰减加快. 对被动标量场进行了标度律分析, 发现可压湍流中被动标量场具有扩展自相似性, 而压缩性效应对被动标量标度指数的影响较小. 发现随着被动标量Schmidt数增加, 其标度指数的奇异性增强.