中國股票市場的非線性特征及趨勢研究.pdf

1、當前，人們對股票市場的認識是建立在現(xiàn)代資本市場理論之上的，有效市場假說是現(xiàn)代資本市場理論的基礎，有效市場以隨機游走的前提，隨機游走蘊涵著正態(tài)分布。然而，經(jīng)過國內(nèi)外學者的檢驗，資本市場并不服從正態(tài)分布，毫無疑問，這是對現(xiàn)代資本市場理論的巨大沖擊。本文以我國股票市場數(shù)據(jù)為研究對象，運用非線性時間序列分析方法對其進行較為全面的實證研究，考察我國股票市場是否存在混沌現(xiàn)象。
　　本文以上海股市綜合指數(shù)和深圳股市成分指數(shù)為研究對象，數(shù)據(jù)區(qū)間為

2、1996年12月16日到2006年12月30日，對時間序列進行對數(shù)線性去趨勢平穩(wěn)化處理，使最終用于非線性分析的時間序列數(shù)據(jù)為平穩(wěn)序列。首先對指數(shù)時間序列進行定性分析，通過頻數(shù)分布圖，發(fā)現(xiàn)股市數(shù)據(jù)和正態(tài)分布之間存在較大差異；通過功率譜分析、主分量分析表明上證綜指和深成指數(shù)時間序列均有非線性性質(zhì)。在定性分析的基礎上，對兩個時間序列的非線性幾何不變量進行計算。使用平均互信息法求得延遲時間和Cao法求得最佳嵌入維數(shù)，在此基礎上使用GP算法計算關(guān)

3、聯(lián)維數(shù)和Kolmogorov熵，使用Wolf法計算最大Lyapunov指數(shù)。計算得到的上證綜指和深成指數(shù)的關(guān)聯(lián)維數(shù)分別為2.4151和2.5171；Kolmogorov熵分別為0.011和0.0075，最大Lyapunov指數(shù)分別為0.0096和0.0059。與常見運動形態(tài)的特征量比較分析可知，上證綜指和深成指數(shù)時間序列有混沌現(xiàn)象。
　　在上述分析的基礎上，對股票市場的發(fā)展趨勢進行研究，使用混沌預測的方法——Volterra級數(shù)自