刘锋[1]2003年在《我国证券市场的混沌与分形研究》文中研究指明在经典金融理论中，有效市场假说(EMH)一直是数量化资本市场理论的核心，同时也是现代金融经济学的理论基石之一。该假说认为证券市场中股票价格能及时，准确和充分地反映所有相关信息。EMH的隐含分析范式是线性的，即假定投资者以线性方式对信息做出反应。 这一理论体系自建立以来就一直受到来自各方面的挑战。随着社会经济的发展，越来越多的现象已无法在这一理论框架下得到合理的解释。传统资本市场理论对现实情况解释乏力，根本原因在于传统资本市场理论大多是在一个线性模式上来对资本市场进行研究的，但现实资本市场大多是以非线性方式对外界作用起反应的，在现实经济系统中非线性关系是很普遍的，非线性关系使得因果关系失衡。现实经济行为的复杂多变性都是由非线性相互作用导致的。 自20世纪60年代以来，非线性科学取得了很大的进展，而混沌经济学正是非线性科学应用于经济学当中的一个前沿领域。它用特殊的思想和方法研究自然界和人类社会，解决与说明了一些用传统科学所不能解释的问题和现象，其应用和研究已经渗透到了众多学科和领域。混沌经济学正成为当代经济理论中引人瞩目的热点，作为一种工具，它大大加强了经济理论对现实的描述能力。对资本市场的研究方法就必须推广到混沌、分形、非线性动力学等方向上来。分形和混沌理论作为研究非线性系统的有效工具，可以把不确定的非线性系统数量化，为我们提供了更为深入的理解市场和投资者行为的新途径。本文尝试采用该方法研究资本市场，以克服原来研究线性系统的EMH和资本市场理论的局限性。 本文共分五章：第一章对有效市场假说进行了综合评述，首先对其进行了历史回顾，然后对其理论基础进行了分析，并提出质疑。 第二章论述了资本市场的混沌与分形理论，分别介绍了混沌与分形的概念与特征、分形市场假说、重标极差分析法(R／S分析法)、赫斯特(Hurst)指数的估计与应用等问题。 第叁章介绍了判断一个系统是否存在混沌与分形现象的方法，主要是通过内容提要李雅普诺夫指数和分形维来判断。 第四章为我国证券市场混沌与分形的实证检验部分。我们分别对我国上海和深圳股票市场进行了股指收益率分布的正态性检验，然后利用R/S分析法分别对沪深两市进行赫斯特指数估计进而计算分形维，从而得出我国证券市场具有混沌与分形特征的结论。最后，进行了我国股票市场的相似性检验。 第五章为结论与建议部分。针对我国证券市场的实际情况，对广大投资者和管理部门提出了建议。
李红权[2]2005年在《资本市场的非线性动力学特征与风险管理研究》文中研究指明资本市场及其风险管理问题一直是世人瞩目的焦点问题。无论是学术界、监管层,还是实际从业人员,都一直对资本市场股价行为及其本质特征饶有兴趣。学术界不惜花费了大量的时间与资源来研究股票价格波动行为;监管层当然对资本市场的有效性倍加关注;对于投资者而言,他们则希望从股票价格行为中挖掘出有价值的信息。迄今为止,对资本市场的研究与分析基本上都是在经典资本市场理论的线性分析范式下展开的。在标准的分析框架下,研究人员假定投资者是理性的,市场是有效的,股票价格是“公平价格",已经反映了所有可获得的公开信息,价格的变化即收益率服从随机游走过程,金融市场的波动性来自于外部随机事件(白噪声)的干扰。 然而,经典资本市场理论的线性化分析方法有其内在的局限性,它不能解释现实金融市场资产价格的复杂多变行为,更不能用来分析像美国股市“1987年股灾"等市场突变行为。在这样的背景下,资本市场的研究出现了从线性转向非线性分析,从均衡走向演化的新趋势。而事实上,资本市场普遍存在的“蝴蝶"效应、“诺亚”效应、收益分布的“胖尾”现象与金融时间序列的高度自相关等也清楚地表明了市场非线性力学特征的存在性。因此,认识到资本市场的非线性(混沌)动力学特性,将为资本市场研究人员与风险管理人员提供一个全新的视角。本文正是从这一角度展开研究工作。 首先,本文全面地考察了股票价格行为特征。研究结果表明,基于有效市场的传统理论假设:正态分布、随机游走与独立性并不能准确刻画股票价格行为,而基于分形市场的理论假设:非正态稳定分布、分数布朗运动与长期相关性能够很好地描述实际资本市场的价格行为。实际的金融时间序列服从一个有偏的随机游走过程,具有显着的分形特征与长期记忆效应。同时,本文的研究结果还表明资本市场存在低维混沌,我们从股票市场发现了正的李雅普诺夫指数与约为2.55的分数维。这说明资本市场的随机性与波动性具有内在确定性,使我们的认识超越了外部随机性的局限。 基于资本市场作为虚拟经济系统的内在特性,本文提出了资本市场的非线性动力学分析原理,并形成了风险的整体观、内生观与过程观。在非线性动力学分析原理的指导思想下,本文系统地考察了风险的来源以及市场非线性特征产生的内在机理:正反馈机制、投资者的异质性与相互影响,并提出了包括风险识别、风险测度、风险的控制与管理叁大过程在内的资本市场风险管理创新体系。
吴金克[3]2005年在《基于多重分形与混沌理论的金融市场研究》文中进行了进一步梳理作为现代金融分析体系的重要基础,有效市场假说的实证结果并不理想。随着非线性科学的蓬勃发展,越来越多的学者开始运用分形理论、混沌理论对金融市场价格波动中的非线性现象进行研究。但是,作为构成金融市场动力学特征的另一个重要指标,成交量波动却没有受到足够的重视,因此无法对金融市场的动力学特征作出准确的、清晰的和全面的描述。本文运用多种非线性科学的技术手段,对我国上海证券市场、美国Nasdaq证券市场、美国纽约原油期货、英国伦敦铜期货、美元-日元汇率和美元-澳元汇率等国际、国内各类金融市场的价格波动和成交量波动进行了较为系统和全面的考察,特别是首次对金融市场的成交量波动进行了研究,并提出了基于多重分形的金融市场风险度量方法。首先,运用R/S分析方法对多个金融市场的价格波动和成交量波动进行了研究,结果表明:价格波动和成交量波动的Hurst指数均显着大于0.5,相关系数C(t)均大于0,且具有明显的非周期循环,这说明各金融市场的价格波动和成交量波动均具有明显的关联性和长程相关性,呈现明显的分形特征;通过对上海证券市场在实行涨跌停板制度前后的价格波动和成交量波动数据进行实证,发现涨跌停板制度对上海证券市场的分形特征有较为明显的影响。第二,运用相空间投影分析对我国上海证券市场和美国纽约原油期货的收盘价数据、收益率数据和成交量数据进行了研究,结果表明:收盘价数据和成交量数据均呈现典型的混沌特征,而收益率数据则混沌特征不明显。因此,价格波动的混沌特征参数的计算选用收盘价数据比较合适。通过自相关函数法、C-C方法和G-P算法对我国上海证券市场和美国纽约原油期货市场的价格波动和成交量波动进行了研究,发现通过自相关函数法、C-C方法和G-P算法计算得到的相空间重构延迟时间和嵌入维数并不一致,而且C-C方法适应性较差。根据上述方法确定的延迟时间和嵌入维数,通过Wolf算法和小数据量算法计算了上海证券市场和美国纽约原油期货价格波动和成交量波动的混沌特征参数。结果表明:我国上海证券市场与美国纽约原油期货的价格波动均具有正的最大Lyapunov指数和非整数的关联维数,呈现典型的混沌特征;而成交量波动虽然具有正的最大Lyapunov指数,但其关联维数较小,说明其具有弱混沌特征。较小的关联维数也与相空间投影分析得到的奇异吸引子形状相符。第叁,为全面考察金融市场的分形特征,本文采用MF-DFA和盒维数法多重分形谱等手段对我国上海证券市场、美国Nasdaq证券市场、美国纽约原油期货、英国伦敦铜期货、美元-日元汇率和美元-澳元汇率等多种金融市场进行了研究,发现各类金融市场的价格波动和成交量波动的h(q)与q相关,且局部H?lder指数α在较大的范围内变化,呈现明显的多重分形特征,但其多重分形的形成机制并不相同。综上所述,各金融市场的价格波动和成交量波动均具有明显的多重分形特征和混沌特征,说明金融市场具有明显的多重分形和混沌的动力学特征,因此,基于线性范式的有效市场假说不适合处理金融市场的非线性现象。在上述研究的基础上,本文首次提出了基于多重分形的金融市场风险度量参数,并与Peters E.提出的基于Hurst指数的风险度量方法进行了比较实证,发现本文定义的风险度量参数在度量金融市场风险方面更加有效。
张伯俊, 胡斌[4]2003年在《我国证券市场的混沌与分形研究》文中进行了进一步梳理最大李雅普诺夫指数和赫斯特指数分别是混沌和分形的重要指标,以深市和沪市的大盘日收盘价的对数收益率为研究对象,分别计算了深市和沪市的最大李雅普诺夫指数和赫斯特指数,验证了我国股市的混沌与分形的特性。
舒晓惠[5]2010年在《非线性协整时间序列的非参数方法及其应用研究》文中研究表明本文主要研究了非线性协整理论的非参数检验与估计两个领域,包括非线性存在性,混沌与分形特征,非线性非平稳检验以及非线性协整检验与估计。基本梳理清楚了这两个领域的研究脉络和框架。本文运用Gauss编程实现了所提各种非参数检验方法,MC仿真给出了相关统计量的临界值表,并比较了各方法的优劣。在随后的实证研究中,本文对我国货币各变量序列,以及我国与国际股市指数序列应用所给出的非线性协整理论的非参数方法进行了非线性存在性检验,混沌与分形特征检验,存在非线性的非平稳检验以及非线性协整检验与估计,得出了较此前学者们应用线性协整理论相关方法更一般的结论。综合看,本文主要在如下几个方面做了开拓性研究：第一,较为详细地梳理了线性协整理论的内容,对个中细节进行了注解,使得理论脉络更为清晰明了,从而增进了协整理论的易读性。第二,对线性加强型神经网络在时间序列的非线性存在性检验中的应用提出了新的方法,即加强型小波神经网络并给出了新的实现算法：改进的带动量的LM算法。MC仿真表明,高斯小波、墨西哥帽小波等两线性加强型小波神经网络方法效果较好。第叁,发现应用小数据量法实现的最大Lyapunov指数值的意义在随机条件下和确定性混沌条件下是不一致的。因此,利用最大Lyapunov指数探讨非线性协整尚需商榷。第四,发展了秩检验方法,推导了其分布,针对非高斯的单峰分布和存在序列相关性问题提出了相应的改进方法和实现方法,即基于Bootstrap和Block Bootstrap抽样的单位根逆得分秩检验方法。第五,给出了协整的秩检验方法和记录数检验方法的检验临界值表和响应面函数,并应用上述方法对中国与世界主要证券市场股指进行了实证分析,发现其更多存在的是非线性协整关系。第六,研究了叁种神经网络应用于非线性协整理论的可行性,比较了其优劣,特别地,提出了带动量改进的LM算法的小波神经网络,使得其更具泛化能力。另外,本文还提出应用加强型神经网络对非线性非平稳时间序列进行滤波,其更适用于非线性的情形。
刘薇[6]2017年在《基于混沌的神经网络与分形插值的汇率组合预测研究》文中研究表明汇率的有效预测不但能够影响本国与别国的经济与贸易,同时能够防范国际性金融危机的发生或减少所造成的损失。传统的研究方法和模型,不能够充分的解释汇率波动这样的复杂非线性系统,混沌在非线性研究中占有重要地位,本文试图利用混沌理论对汇率行为进行研究,充分挖掘混沌对复杂非线性系统的解释与预测能力,以期达到提高汇率预测精度的目的,以此来指导国家宏微观各主体的经济活动和行为。本文以混沌理论为基础,同时将神经网络和分形插值法应用于汇率时间序列的研究与预测中。根据货币的活跃程度不同选取叁个具有代表性的货币对,美元兑人民币、英镑兑人民币、加元兑人民币。首先,借助于图示法和指标法对其进行统计性描述,并进行非线性特征分析。然后,利用C-C算法求得叁个汇率时间序列的时间延迟、嵌入维数以此来重构相空间,在此基础之上,利用wolf算法和G-P算法分别求出最大Lyapunov指数和分形维数,对汇率的混沌特性进行验证。在确定汇率系统的混沌性之后,根据汇率的混沌特征来分别建立神经网络和分形插值预测模型。神经网络的构建是将混沌系统重构相空间的最佳嵌入维作为输入层的神经元数,并将重构相空间中的时序向量作为神经元的输入量;分形插值模型中的垂直比例因子则根据分形维数计算求得。最后,在分别利用两个模型进行预测的基础上,根据较大误差在组合预测模型中占比较小的原则进行动态组合预测的实证研究。本文通过对叁个人民币汇率的统计性描述得出,汇率时间序列不服从正态分布,具有非线性特征。同时,求得的叁个最大Lyapunov指数都为正数,而分形维数都为较小的分数,这表明叁个汇率序列都为对初始条件都具有敏感性的低维混沌系统。以混沌理论为基础的汇率组合预测模型在有效利用混沌对复杂系统解释能力的同时,能将神经网络的非线性逼近能力以及分形插值对不光滑曲线的拟合能力结合应用。预测结果表明,组合预测模型能够保留单个预测模型的优势的同时降低单个模型的缺点在预测中的影响,预测精度得到有效提高。
陈永忠[7]2004年在《我国股市非线性时间序列分析》文中认为有效市场假说认为在一个有效的资本市场中证券的价格遵循随机游走,现代金融分析体系以此为基础而建立起来;分形市场假说则认为资本市场的价格遵循的是分形布朗运动,表现出混沌性质。如果分形市场假说成立的话,现代金融分析体系将有很大的修正余地。国内外已有研究显示资本市场中存在混沌现象。本文以我国股市数据为对象,运用非线性时间序列分析的方法对其进行实证研究,考察我国股票市场是否符合分形市场假说。 如果股市符合分形市场假说,那么股市价格运动应表现出混沌与分形的特征。这些特征用传统的线性时间序列方法难以检测,只有用非线性时间序列分析的方法才能够揭示出来。目前现有的对资本市场混沌与分形的实证研究在所使用的方法和研究的对象上都有着不同程度的片面性,本文则采用非线性时间序列分析的大部分技术对我国股市指数序列和指数收益率序列做较为全面的研究;同时还就股市混沌与分形的原因以及分形市场假说的相关应用进行了探讨。 本文分析上海与深圳的指数和指数收益率两种序列从上市以来至 2003 年 9 月的数据。首先对数据结构进行定性分析,通过频数分布图,发现股市数据与正态分布之间存在着差异,双谱分析、主分量分析和邻近返回检验则清楚表明两种序列均具有非线性性质,主分量分析还显示两种序列都具有混沌迹象。在定性分析的基础上,通过计算两种序列的有关非线性特征值对其混沌性质进行进一步确认。本文采用 GP 算法来计算序列的相关维和 Kolmogorov熵,采用 Wolf 算法计算序列的最大 Lyapunov指数。计算得到上海和深圳指数序列的相关维分别为 2.131 和 2.4429,它们的最大Lyapunov指数和 Kolmogorov熵也都为正数,说明指数序列处于混沌态;而上海和深圳指数的收益率序列的相关维不收敛,尽管收益率序列的最大 Lyapunov 指数和Kolmogorov熵也都是正数,但是难以充分说明其混沌性质。 对于处于混沌态的系统,存在混沌吸引子,而吸引子在几何形态上表现为分形性。因此,利用分形分析可以更深一步地揭示数据性质,本文采用了 R/S 分析、波动消除趋势分析和增时序均值方差分析方法来考察沪深股市数据的分形性质。从分析结果- - I<WP=7>看,上海和深圳指数序列具有长程相关(持续性),但是在考察期内未发现记忆周期,也没有分形分布的迹象;上海和深圳指数收益率序列不仅具有长程相关性,还表现出比较明显的记忆周期,分别为 300 和 1090 个交易日,并且两个市场的收益率序列有显着的分形分布和多重分形特性。 为了检验这些分析结果的可靠性,本文采用了打乱数据顺序或相位后再重新分析的方法对部分的分析结果进行了验证,结果打乱以后的数据不再表现出混沌和分形的性质,说明原来数据中确实包含了非线性的特性。 由上述分析得知,沪深股市指数序列和收益率序列均具有非线性;指数序列表现出混沌特征,分形分布的性质则不明显;指数收益率序列的混沌性质无法确认,但是其分形分布的特征比较明显。我国股市运动之所以产生混沌与分形现象,本文认为可从这几个方面来解释:投资者的行为不是以信息的到来为依据,而是以价格的变化为依据,从而产生价格反馈机制;股票的内在价值和外在干扰因素共同作用于股价,使得股价的运动产生回复行为,导致混沌吸引子现象;各种投资期限的投资者的存在,使股价运动产生时间尺度上的自相似性。 由此可以认为我国股市符合分形市场假说,不适宜用随机游走来描述我国股市的运动。股市运动的混沌与分形性质使得以正态随机分布为前提的计量分析方法受到挑战,同时也为金融分析提供了新的分析工具。本文最后对股市混沌与分形分析的应用作了简要的探讨。利用 R/S 分析,本文分析了有关交易制度改变后指数收益率行为的变化;通过将最近邻点法运用于指数序列,探讨了指数的短期预测问题;在风险度量方面,本文建议将 Hurst指数和长期记忆周期作为风险度量的参考。
吴艳[8]2004年在《股票市场的非线性及噪音研究》文中认为随着对金融市场研究的深入，人们逐渐发现传统线性理论有着严重的缺陷，各种各样的检验结果和证据都表明，众多因素影响下的股票市场是一个非线性的动力学系统。与此同时，方法和计算工具的限制以及随机因素的影响使得股票价格的时间序列不可避免的带有噪音。本文在此前提下，对客观存在的噪音数据进行了分析，并对理想化的、无噪音的股价时序数据运用混沌、分形理论进行分析、预测。但如何有效地从实测数据中发现噪音，并判定噪音的影响程度，以此来提高股票市场的短期预测能力，仍是一个值得我们深究的问题。 全文共分为五章。 第一章——混沌与分形的基本理论。在概述了金融市场线性理论失灵的背景下，详细介绍了非线性动力学系统、混沌与分形的基本理论，给出了混沌与分形理论间的联系。 第二章——股票价格时间序列中的噪音。在分析了影响股票价格变动的各种因素的基础上，提出了随机的因素将导致股价时序中噪音数据的出现。从理论上界定了混沌数据与噪音，并给出了有效区分混沌数据与噪音的方法。最后给出了几种噪音分析方法。 第叁章——中国股票市场的混沌、分形研究。在股价时序数据不存在噪音的假设前提下，利用相空间重构技术对中国股票市场的混沌与分形特征进行实证研究。分别计算出Lyapunov指数和分维数，并利用神经网络方法对股票价格进行短期预测。 第四章——噪音的处理。提出噪音给混沌、分形研究所带来的困难和引发的问题，且针对无序随机系统的不规则性和复杂性，以及影响因素的准确量化，剔除噪音数据有相当大的难度。通过分析噪音处理技术的现状，说明混沌中噪音的剔除有待深入的研究。 第五章——全文总结。 文中本人的创新工作如下：①分析了股价时序数据中噪音的客观存在性，并在理论上界定了混沌数据与噪音的基础上，给出了区分噪音和混沌数据的方法。②对噪音分析中的数据挖掘方法、粗糙集方法进行了详细的阐述，并独立完成利用数据挖掘中的聚类方法、关联分析和粗糙集理论对噪音的分析。③探讨了相空间重构技术中的嵌入维和时滞的选择问题。④利用神经网络算法对股票价格进行预测，并指出了预测的短期性，提出通过不断使用训练样本改变权值以提高预测准确性的观点。⑤对噪音处理问题的现状和困难进行了阐述和探讨。
阮坚[9]2006年在《中国证券市场的混沌与多重分形特征研究》文中认为经典资本市场理论对资本市场作了简化的假设，用线性的模型去描述资本市场，原因之一就是线性的模型易于处理和经典物理学中的还原论的影响。过分的简化假设是危险的，理论的结果往往不能解释实际。有效市场假设(EMH)是经典资本市场理论的基石，其假定投资者是理性的，市场是有效的，证券价格是“公平价格”，已经反映了所有可获得的公开信息，价格的变化即收益率服从随机游走过程，金融市场的波动性来自于外部随机事件(白噪声)的干扰。但很多资本市场上的现象无法用EMH解释，如证券收益的尖峰厚尾，证券市场的突然崩溃，股价序列的长期记忆性等。 复杂性理论的发展，为研究资本市场提供了新的视角。复杂性理论冲破了自牛顿时代以来一直统治科学的线性的，还原论的思维方式，以非线性的，系统的观点研究问题。本文基于复杂性理论，以混沌与分形作为研究工具，对中国证券市场进行了实证研究。 研究结果表明，中国证券价格指数序列服从一个有偏的随机游走过程，具有显着的分形特征与长期记忆效应。中国证券价格指数序列具有多重分形结构特征，深圳指数的多重分形特征比上证指数更明显。 通过BDS检验表明，上证综合指数序列不是完全随机的，这与有效市场假说是矛盾的，拒绝白噪音过程，表明上海证券市场不是弱式有效市场，其中存在着非线性相关结构。通过分形维的计算，上证指数序列的相关维数在2.5-2.7间变化，且系统演化到后期，相关维数值稳定在2.6。这意味用叁个动态变量可建立起这个系统的价格运动模型。通过的计算得出系统有正的李雅普诺夫指数，意味着上证指数序列系统价格演化存在一个奇异吸引子，明显具有混沌特征。李雅普诺夫指数基本稳定在0.011-0.013之间，则可知在1／0.013-1／0.011(77-90)个交易日后，价格参数对系统失去预测能力。 本文研究了基于混沌控制原理的风险管理与风险控制方法，从而建立了较为完整的风险识别、风险测度与风险控制理论体系。本文的研究，为理解中国证券市场提供了新的框架。本文的研究结论，对投资者，上市公司，监管机构均有实际的借鉴意义。
龚国光[10]2006年在《我国天然胶期货市场有效性实证分析及对策建议》文中研究说明当今,期货市场已成为世界各国经济的重要组成部分,其对经济的稳定作用越来越明显。随着我国社会主义市场经济体制的逐步建立,从90年代起发展起来的商品期货市场,在稳定我国市场经济的波动状况、调节现货市场供求关系等方面显示出了重要作用。 然而,自从我国加入WTO以来,市场的进一步开放使各类投资者,尤其是期货市场的投资者面临越来越多的风险,我国期货市场能帮助投资者回避这些风险吗?这依赖于市场能否有效的对各类信息做出反应,而这正是有效市场假说的核心问题。有效市场假说把市场有效性分成叁个层次:弱式有效、半强式有效和强式有效。针对我国天然胶期货市场的实际情况,本文将只进行弱式有效检验。 在实证分析前,本文先对国内外天然胶现货市场和期货市场的发展历程进行回顾,以及对现状进行概述,以期对我国天然胶现货市场以及期货市场的发展有一个清晰的认识。 我国天然胶期货市场是否有效,不仅看期货价格序列的行为模式,还要看市场基本功能的发挥情况,如果连市场的基本功能都发挥不好,那么再好的行为模式也不能说明市场有效,把二者相结合是本文的第一个主要特点。 分阶段分析2002年至2004年这叁年间我国天然胶期货市场价格与现货价格以及与国际成熟市场的关系,采用协整检验方法的实证分析表明,我国天然胶期货市场价格与后二者之间不存在长期的均衡关系,价格发现功能并不显着,尤其是在2004年,期货价格存在明显的市场操纵行为。 时间序列的异方差性影响统计量的稳定性,在随机步游检验中考虑异异方差的影响,也是本文的第二个主要特点。运用不同的自回归条件异方差模型分析,发现我国天然胶期货市场收益率存在显着的异方差,所以在进行弱式有效检验时,选用适用于异方差情形的方差比检验法。随机步游检验检验结果表明,在2002年和2003年我国天然胶期货市场基本具备弱式有效,但在2004年并不具备弱式有效。 由于有效市场假说存在没有考虑市场成交量因素等不足之处,因此,本文
参考文献：
[1]. 我国证券市场的混沌与分形研究[D]. 刘锋. 东北财经大学. 2003
[2]. 资本市场的非线性动力学特征与风险管理研究[D]. 李红权. 湖南大学. 2005
[3]. 基于多重分形与混沌理论的金融市场研究[D]. 吴金克. 天津大学. 2005
[4]. 我国证券市场的混沌与分形研究[J]. 张伯俊, 胡斌. 天津职业技术师范学院学报. 2003
[5]. 非线性协整时间序列的非参数方法及其应用研究[D]. 舒晓惠. 暨南大学. 2010
[6]. 基于混沌的神经网络与分形插值的汇率组合预测研究[D]. 刘薇. 华北电力大学. 2017
[7]. 我国股市非线性时间序列分析[D]. 陈永忠. 华中科技大学. 2004
[8]. 股票市场的非线性及噪音研究[D]. 吴艳. 武汉大学. 2004
[9]. 中国证券市场的混沌与多重分形特征研究[D]. 阮坚. 暨南大学. 2006
[10]. 我国天然胶期货市场有效性实证分析及对策建议[D]. 龚国光. 同济大学. 2006
标签：金融论文; 证券论文; 投资论文; 时间序列论文; 有效市场假说论文; 混沌现象论文; 有效市场论文; 线性系统论文; 序列模式论文; 非线性论文; 资本市场论文; 股票论文; 系统论论文;