基于混沌时间序列分析的股票价格拐点预测方法

随着混沌科学的迅猛发展,当前在经济、金融研究领域,对经济、金融系统行为的混沌分析已成为一大热点,由此发展起来的混沌经济学大大增强了经济理论对现实的描述能力。股票价格时间序列是一个受政治、经济、心理等多方面因素影响的离散时间序列,使得股票价格常表现出包括混沌在内的各种复杂现象与行为。这些现象与行为若采用传统的统计学的方法处理往往难以得到令人满意的结果,而若采用混沌的方法处理则非常有效,因而混沌时间序列的建模与预测已成为当今学术界的研究热点。     

高新技术产业投资的混沌经济模型与控制

近年来,随着国民经济的快速发展,我国的宏观经济系统已经进入了混沌状态。经济系统中存在的混沌现象导致宏观经济运行具有不确定性,进一步加大了政府对经济宏观调控的难度。本文探讨了政府调控力度、投资规模、投资收益率和融资利率等要素所组成的控制参数与高新技术产业投资之     

一类期货数据的非线性特征分析

一、引言金融市场的复杂性是目前金融市场的计量经济学研究中的一个热点问题 [1、2 ]。复杂性的本质来自于非线性性 ,混沌现象的研究是揭示这种复杂性规律的一个重要途径。混沌研究给经济学带来的启示是典型的。混沌系统所展示的内在随机性启发人们思考传统的那种认为经济的波动的主要根源在于外在因素随机干扰的假设还可能存在另外的一种解释 ,即这种波动的原因也可以像某些自然现象一样主要地归结为经济系统自身的非线性性和混沌性质。自 80年代后期以来 ,在各种经济或金融的数据中寻找混沌存在的证据的工作逐渐地引发了广泛的兴趣 ,人们…     

基于Lyapunov指数和CBP的混沌时序预测模型

本文根据经济系统的非线性及混沌特征,通过找出预测状态点的邻界状态与其后续状态点之间的函数关系,作为预测函数,提出了基于Lyapunov指数和CBP的混沌时序预测模型;利用Lyapunov指数判别时间序列的混沌特性,估计最大可预测时间尺度;应用混沌优化的BP神经网络进行经济预测。然后将这一模型应用于某超市的销售数据预测,取得了比较满意的结果。     

上海股票市场的混沌性检验

混沌(chaos)是一种貌似无规则的运动,指在确定性非线性系统中,不需要附加任何随机因素亦可出现类似随机的行为(内在随机性).由于被观测的动力系统看上去像随机过程,因此传统的计量经济方法易得出它们遵循随机游走的结论.然而,它们却是确定性系统的产物.很多文献已经表明我国上海股票市场是非线性的,因此本文将在此基础上直接检验该市场是否具有混沌性,并对混沌性的检验方法进行了深入的探讨.     

双寡头Bertrand博弈模型动态分析与混沌控制

基于价格博弈的Bertrand模型,文章构建四维的离散系统.依据现实经济活动,加入技术吸收效益讨论价格、利润和成本之间的关系.通过构建非线性离散动力系统,对系统的稳定性进行数值仿真.根据Sch-ur-Cohn判断得出内部趋于稳定的条件,延迟结构的时滞系数对系统的稳定性及复杂性有重要影响.并利用反馈控制对延时系统进行混沌控制,混沌现象在延时系统下成功的得到控制,使混沌行为运行于稳定轨迹,企业的市场竞争处于稳定状态,增加了企业的利润和收益.     

双向耦合Hadley系统的混沌同步

基于Lyapunov稳定性理论和Gerschgorin理论,本文针对气象学中的Hadley系统提出一种系统的全局混沌同步准则。通过选取适当的耦合参数,使误差系统全局渐近稳定,并用数学软件Mathematic给出数值模拟。通过理论分析和数值仿真表明,该方法可以较快地实现混沌同步,并证明了选取适当的耦合参数可以实现该系统的混沌同步。     

一类广告经济系统的建模与演化分析

基于需求量、广告支出、成本和利润建立了一个新的广告经济模型,讨论了模型均衡解的稳定性,同时分析了广告经济系统受到外部扰动时的分岔演化行为。研究结果表明,外界扰动产生的系统混沌效应会使管理中各个环节的不确定性风险值增加,从而降低了各个环节的管理效率。因此,如何弱化外界扰动对经济系统的影响是经济、金融风险管理研究和应用中的重要工作。     

新混沌系统的自适应控制与噪声中的同步研究

文章分析了新混沌系统的动力学行为,在参数未知时设计一连续的自适应控制器,通过调整控制增益提高控制速度,并证明所给控制器能使受控混沌系统全局渐近稳定。研究在有界噪声作用下两个新混沌系统的异同步控制器的控制效果,用Matlab软件进行数值仿真,检验了该控制器具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

金融系统风险的演化机理研究

金融混沌是金融系统中的一种内在不确定性,是经常出现在该系统中的一种极其复杂的现象,是当前非线性经济动力学研究的一项重要内容.文章基于系统的外部或内部冲击、系统的传染效应和系统的风险控制建立了一个新的金融系统风险模型,分析了其均衡解的稳定性和Hopf分岔发生的条件,通过分岔图对该系统的复杂性演化行为进行了仿真研究.     

一类金融混沌系统的线性反馈控制

针对一类金融混沌系统，提出一种设计线性状态反馈控制律的新方法。通过求解线性二次最优控问题获得混沌系统的控制律，利用Lyapunov稳定性理论证明了控制策略的可行性。仿真实验表明该方法是有效的。     

基于熵与混沌理论的MC质量链与协同机理分析

文章通过对熵理论、混沌理论研究,构建了大规模定制质量链系统状态模型;同时应用熵理论、混沌理论以及系统过程状态模型对大规模定制质量链协同机理进行了分析;然后利用算例分析了大规模定制质量链协同问题并提出了相应的措施.     

企业项目集风险元传递混沌遗传模型

文章在分析项目集风险元间关系的基础上,提出了企业项目集风险元传递模型。由于企业项目集风险元传递具有混沌系统特性及随时间变化性,因此,文章借助混沌映射和遗传算法构建了企业项目集风险元传递混沌遗传模型。利用该模型可进行项目集风险元传递预测。     

混沌的计量经济学简评

最近在经济数据中企图检验混沌的尝试有了显著的增加。这种探索被证明是相当难的,主要有两个原因:其一在汇总的经济数据中存在很高的噪声水平;其二可利用的经济数据的样本相对地显得很小。目前,可用于检验混沌的算法,象李雅诺夫指数法和Ｇｒａｓｓｂｅｒｇｅｒ———Ｐｒｏｃａｃｃｉａ维数计算,主要是起源于实验数据的利用。由于物理学家们能从实验室的实验中得到高质量的大样本数据,所以他们利用这些算法直接地进行应用研究。遗憾的是,经济学家们已经发现把这些算法成功地应用于经济数据是困难的。不过,声称用经济数据成功地检验出混沌的…     

一个非线性动力学问题的混沌分析

近年来,人们越来越多地关注非线性动力系统的动态响应问题,尤其是混沌动力学的不断发展和完善极大地丰富了非线性科学领域,为许多古老的研究课题注入了新的活力,对包括自然科学在内的全部科学起到了日益深远的影响,本文是在固体力学领域内,研究duffing振子的动力学行为,包括它的混沌运动,相空间,重构相空间,振动模式。由于有限维系统在相空间和重构相空间中的几何图形比较直观,研究他们的混沌问题比较方便,所以本文是在二维系统中进行研究的。     

多变量混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测

文章根据多变量混沌时间序列的相空间重构理论,建立了多变量时间序列的最小二乘支持向量机预测模型.通过Lorenz系统和中国股市的股票价格序列对该模型进行了验证,结果表明该预测模型能精确地预测混沌时间序列,并且优于基于单变量时间序列的最小二乘支持向量机预测模型.     

混沌算子模型在人口预测中的应用

文章提出了一种基于混沌算子的预测模型。模型由多个混沌算子加权求和的形式构成,通过不断训练混沌算子的控制参数使得预测模型逐渐具有与被预测系统相一致的动力学特性,从而实现对未来数据的有效预测。通过对我国总人口2006年至2009年的预测结果表明,该模型具有较高的预测精度。利用该模型对我国未来几年人口总数进行预测,结果表明未来几年我国人口总数仍会增长,到2015年,我国总人口将达到13．7亿左右。     

深圳证券市场混沌性探测的前提:小波去噪

0引言自上世纪90年代末期开始,国内掀起了一股研究我国证券市场混沌性的热潮。其基本思想是通过相空间重构的方法重构待研究时间序列的奇怪吸引子,计算其关联维数和Lyapunov指数,根据关联维是否为分数以及Lyapunov指数是否为正数来判断该市场是否具有混沌性。众所周知,经济时间     

中国黄金市场的非线性和确定性检验

混沌普遍存在于现代金融市场中,非线性和确定性是时间序列存在混沌的重要前提,而中国黄金市场这一新兴市场在此方面的研究仍是空白。文章以上海黄金交易所黄金现货日收盘价格序列作为研究对象,对数据进行收益率和对数线性去趋势平稳化处理,然后运用R/S分析来检验其非线性,发现上海黄金价格序列具有非线性和分形特征,但其后的BDS定量检验表明其非线性特征并不显著。最后运用递归图方法进行确定性检验,得出该系统具有一定确定性的结论。因此相较于传统的线性分析方法,对于我国黄金市场价格序列,采用非线性确定性模型进行分析预测可能更加有效。非线性和确定性的存在也表明我国黄金市场可能具有混沌特性,从而为今后对我国黄金价格的初值敏感性和奇异吸引子存在性等混沌特征进行分析,并进一步构筑混沌预测模型打下基础。     

上海股票市场的基于小波去噪的混沌性检验

由于经济混沌需要大样本、低噪声的时间序列,所以文章首先利用小波变换对上证指数日收盘价序列进行去噪处理,然后由去噪后的日收盘价序列计算出日收益率序列,姑且称其为去噪后的日收益率序列,并把它同未经过去噪处理得到的日收益率序列进行比较,发现该方法较好地保留了序列自身固有的特性,只是剔除了由于日常细微波动产生的噪声,为有效地探测我国上海证券市场的混沌性打下了基础。最后分别计算去噪前后收益率的关联维数和Lyapunov指数,发现小波去噪并未改变上海证券市场的混沌性,但是去噪后的市场的复杂度要小于去噪前的市场的复杂度。所以进行混沌性探测的时候必须对数据进行去噪处理。