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股票市场的非线性结构与混沌效应检验——基于BDS与CR方法

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显 著的 非线性 混 沌特征 ． 并就 市场 混沌 的经 济含 义 与应 用价值 进 行 了探 讨 ．
关键 词 ： 混沌 理论 ； 线性分 析 ； 非 对数 线 性趋 势 消除 法 ； Ｄ Ｂ Ｓ检 验 ； 回临近 检验 返
中 图分类 号 ：８０ ９ Ｆ ３ ． 文献 标识 码 ： Ａ
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摘 要 ： 在传 统研 究 方法 的基础 上 ， 用 Ｒ ｓｎｔｉ 出的 小数 据 量算 法 计 算 最大 李雅 运 ｏｅ ｓｅ ｎ提 普诺 夫 指数 ， 而 引入 Ｂ 进 ＤＳ与返 回临近 检验 （ Ｒ） 从 不 同角度 对 中国股 票 市场 的 混 沌动 力 Ｃ ， 学结构进 行 分析 ． 了避 免破 坏 混 沌吸 引子 的分 形 结构 ， 用对数 线性 趋 势 消除 法（ Ｌ 进 为 采 Ｌ Ｄ） 行数 据 处理 ． 究结果表 明 ， 研 中国股 市具 有低 雏 混沌 吸 引子 、 对初值 敏 感依 赖性 、 周期 性等 准
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第 ３ ５卷
第 ５期
湖 南
大 学 学
报 （自 然 科 ห้องสมุดไป่ตู้ 版 ）
Ｖｏ ．５． ． １３ Ｎｏ ５
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文 章 编 号 ：０ ０２ ７ （０ ８ ０ ０ ５０ １０ —４ ２ ２ ０ ｝５０ ８ —４
股 票 市 场 的 非 线 性 结 构 与 混 沌 效 应 检 验
— —
基 于 Ｂ Ｓ与 Ｃ Ｄ Ｒ方法
马超群 邹 琳”， ， 李红权
（． １ 湖南大学 工商管理学 院 ， 湖南 长沙
４０８ ；． １ ０２ ２ 湖南师范大学 商学 院 ， 湖南 长沙

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股票市场--一个复杂的非线性动力系统

股票市场--一个复杂的非线性动力系统

股票市场--一个复杂的非线性动力系统
牛淑珍; 黄兴
【期刊名称】《《商业研究》》
【年(卷),期】2002(0)9
【摘要】人们通常认为随机波动——混乱只能来自无序，而非线性科学，特别是混沌理论却告诉我们：在完全是以严格因果关系为基础的非线性系统中，混乱完全可能来自某种秩序。

大量的实证研究表明：股票市场并非是一个简单的线性系统，而是一个复杂的非线性动力系统。

【总页数】4页(P53-56)
【作者】牛淑珍; 黄兴
【作者单位】石家庄经济学院经济系河北石家庄 050031; 天津大学管理学院天津 300072
【正文语种】中文
【中图分类】F830.91
【相关文献】
1.我国股票市场的复杂网络特性及稳定性分析 [J], 洪振木;李燕
2.我国股票市场复杂网络模型的“去噪”研究——基于随机矩阵理论 [J], LI Yan;HONG Zhenmu
3.我国股票市场的复杂网络特性及稳定性分析 [J], 洪振木;李燕;
4.股票市场—一个复杂的非线性动力系统 [J], 牛淑珍; 黄兴
5.复杂网络下全球股票市场风险传染研究述评 [J], 蒋佳玉
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股票市场波动的非线性特征分析

股票市场波动的非线性特征分析

股票市场波动的非线性特征分析股票市场的波动是普遍存在的，并且在不同的时间段内，波动的程度和方向都会发生变化。

而这种波动呈现非线性特征，也就是说，市场波动并不是简单的单向，而是多个因素综合作用的结果。

本文将从非线性角度来分析股票市场波动的特征。

非线性现象的表现非线性现象是一种非常普遍的现象，几乎可以在人类周围的各种事物中看到。

简单的线性现象，是指因果关系单一，结果是直接而唯一的；而非线性现象则包含许多因素，导致后续的变化不可预期和复杂。

在股票市场中，非线性现象非常明显。

价格的波动取决于多种因素，包括政策变化、证券公司的行为以及投资者的情绪等等。

这些因素之间互相影响相互作用，并且导致股票市场出现多种非线性的行为模式。

混沌效应在股票市场波动的时候，我们有时会看到很多随机的变化，其原因可能是混沌效应。

混沌效应是非线性系统中的一个重要表现，它指的是系统的变化是由多个独立的、微小的影响的叠加而成，并且是不可预测的。

这种效应贯穿于整个系统的变化中，被称为系统的“混沌态”。

在股票市场中，这种混沌态表现为大量的随机波动和不规则的价格变动。

对于普通人来说，这些非线性的变化很难理解和预测，因此建议投资者要格外小心地对待价格波动。

周期性波动周期性波动是股票市场中非常常见的现象，它是由于市场中多种因素的变化，而引起的价格周期性波动。

以股票价格为例，它的周期性波动一般有两种类型：一个是长期的，例如20-30年的波动，这种波动完全由基本面和经济政策驱动；另一个是短期的，一般是几个月或几年的波动，由技术分析、量能分析和心理分析等多种因素综合影响。

除此之外，周期性波动还可以通过特定的数学模型来进行预测。

这样，投资者就可以对价格波动有一定的了解，从而更加科学地投资。

总结综合以上分析，我们可以看出股票市场波动的特性表现为非线性、周期性波动和混沌效应。

在股票市场中，投资者们需要不断学习和掌握知识，对市场的变化有更深刻的理解，从而才能够更好地把握股票市场的波动，做出正确的决策。

基于混沌优化的LS-SVM非线性预测控制方法

基于混沌优化的LS-SVM非线性预测控制方法

基于混沌优化的LS-SVM非线性预测控制方法杨红;罗飞;许玉格;梁筱斌【摘要】针对非线性系统的控制问题,提出了一种基于LS-SVM的预测控制技术.该方法将LS-SVM和非线性预测控制思想有机结合,利用混沌映射的特性,通过引入混沌优化技术对LS-SVM参数进行优化,同时又将其作为滚动优化策略,避免了非线性预测控制中复杂的梯度计算和矩阵求逆问题,仿真研究说明了该非线性预测控制器的有效性及实时性.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2010(046)005【总页数】4页(P229-232)【关键词】LS-SVM;混沌优化;预测控制;滚动优化【作者】杨红;罗飞;许玉格;梁筱斌【作者单位】华南理工大学,自动化科学与工程学院,广州,510641;华南理工大学,自动化科学与工程学院,广州,510641;华南理工大学,自动化科学与工程学院,广州,510641;华南理工大学,自动化科学与工程学院,广州,510641【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言预测控制技术是当今工业界应用最为成功的先进控制技术之一。

目前常用的是线性模型预测控制技术，但对具有高度非线性的过程，用线性模型预测控制技术难以获得好的控制性能。

由于生产规模的扩大和复杂程度的提高，使得建立系统的机理模型变得越来越困难。

这导致了通过非线性微分方程模型将线性模型预测控制技术扩展到非线性过程的方法[1-3]受到极大的限制，因而必须研究基于非线性模型的预测和优化方法。

对于难以进行机理建模的复杂过程，利用实际可测量的输入输出数据来辨识模型成为必然选择。

神经网络被证明是建立非线性过程模型的有效手段。

它通过一个连接模型将输入空间映射到输出空间，这个模型能以任意精度逼近非线性函数。

因此，神经网络在很大程度上解决了控制模型难以建立的问题，基于神经网络的非线性预测控制技术也得到了相应的发展。

文献[4]利用神经网络来构建多步非线性预测模型，在神经网络的权值学习过程中，采用了带混沌机制的自适应学习率的BP算法，以提高神经网络的收敛能力和收敛速度。

中国证券市场非线性结构的实证检验

中国证券市场非线性结构的实证检验


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财 政 金 融
《 陵譬院 颓 ｝０ ２年第 １ 铜 ２１ 期
中国证券市场非线性结构的实证检验
邹 裔 忠
（ 夷 学 院 ，福 建 武 武夷 山 ３４ ０ ５ ３ ０）
摘
要 ： Ｂ Ｓ统 计量 进 行 实 证检 验 ， 到 了我 国证 券 市场 对 数 收益 率序 列 存在 非 线性 结 构 的证 据 ， 用 Ｄ 找 并且 通过 稳 定性 分 析和 线 性过 滤后 的 Ｂ Ｓ统 计 量检 验 ， 除 了由非平 稳 和 线性依 赖 产 生 非线 性 结构 的可 能。说 明我 国证券 市场 的 Ｄ 排
性 ， 济 学者开 始 反 思 以 线性 、 性和 秩 序 为特 征 的 经 理
研 究 范式。
Ｂ Ｓ统计 量是检 验 非线 性性 的主 要 方法 ， 内外 Ｄ 国 学 者 在股 票 、 货 、 率 和 汇 率 中都 找 到 非 线 性 的证 期 利
据 。 Ｓ ｈ ｉｋ ｎ和 Ｌ Ｂ ｒ ｎ（９ ９） 芝 加 哥 大 学 证 券 ｃ ｅｎ ｍａ ｅ ａｏ １ ８ 对 研 究 中 心 （ ＲＳ 的 价 值 加 权 组 合 的 周 股 票 收 益 进 行 Ｃ Ｐ）