證券市場價格系統(tǒng)復(fù)雜性及仿真研究.pdf

1、證券市場價格系統(tǒng)的復(fù)雜性研究一直是學(xué)術(shù)界探討的熱點。本文在復(fù)雜性理論的框架下，提出新的市場分析范式。在新的分析范式下，以中國證券市場(上海證券市場和深圳證券市場)為實例，利用混沌、分形和類Zipf分析法，從宏觀層面研究了中國證券市場綜合指數(shù)價格行為的復(fù)雜性特征。通過對真實證券市場進行抽象和映射，構(gòu)建了虛擬證券市場仿真系統(tǒng)。使用新的市場分析范式對虛擬證券市場生成的價格時間序列進行分析，驗證了虛擬證券市場的有效性。將虛擬證券市場的特征映射到

2、真實證券市場，探求造成真實證券市場價格行為復(fù)雜性的內(nèi)在微觀機理。本文的創(chuàng)新性成果主要包括以下幾個方面： 第一，引入混沌理論中相空間重構(gòu)法、G-P算法、Wolf算法，分別考察了上海和深圳證券市場綜合指數(shù)時間序列的混沌特征量，計算了兩個市場綜合指數(shù)的分維數(shù)、最大Lyapunov指數(shù)和Kolmogorov熵，判斷出兩個市場的綜合指數(shù)系統(tǒng)是具有混沌和分形特征的復(fù)雜系統(tǒng)； 第二，引入分形市場假說的R/S分析法，進一步探討了上海和深

3、圳證券市場綜合指數(shù)系統(tǒng)的分形特征。通過計算兩個市場綜合指數(shù)時間序列在不同時延下的Hurst指數(shù)，分析了兩個市場綜合指數(shù)系統(tǒng)具有長期記憶，深入分析并比較了兩個證券市場內(nèi)在的風(fēng)險，并通過V統(tǒng)計量得到兩個市場綜合指數(shù)的長期記憶周期； 第三，引入類Zipf分析法，將上海和深圳證券市場綜合指數(shù)時間序列映射為代表價格上漲、平盤和下跌的3字母時間序列，分析3個字母各自對應(yīng)持股周期的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，得到價格波動的絕對和相對變化率，進而得出證券市場價格

4、波動行為與市場參與者交易行為之間的對應(yīng)關(guān)系； 第四，利用基于多智能體建模技術(shù)，對真實證券市場進行抽象，構(gòu)建出虛擬證券市場仿真系統(tǒng)，通過觀察虛擬證券市場價格波動的現(xiàn)象和其時間序列復(fù)雜性的分析結(jié)果，判斷虛擬證券市場能有效的模擬真實市場的價格行為。根據(jù)多智能體的計算經(jīng)濟學(xué)中的二次映射機制，將虛擬證券市場價格復(fù)雜性的微觀機理映射到真實證券市場，探尋造成證券市場價格系統(tǒng)行為復(fù)雜性的微觀機理。 總之，利用新的復(fù)雜性分析范式可以得到證