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1、天津大學(xué)博士學(xué)位論文中國(guó)證券市場(chǎng)非線性動(dòng)力學(xué)研究姓名:段虎申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:博士專(zhuān)業(yè):管理科學(xué)與工程指導(dǎo)教師:李光泉20020601天津大學(xué)博士學(xué)位論文( D o c t o r MD i s s e r t a t i o no f T i a n j i nU n i v e r s i t y )摘要并給出了我國(guó)證券指數(shù)的功率譜,從而從多個(gè)定量指標(biāo)證實(shí)了我國(guó)證券市場(chǎng)中存在混沌現(xiàn)象。第六章我國(guó)證券市場(chǎng)混沌建模及預(yù)測(cè)根據(jù)最大L y a p
2、 u n o v 指數(shù)的倒數(shù)得出混沌預(yù)測(cè)的最大預(yù)期尺度。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自學(xué)習(xí)、非線性等獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn),采用三層的前向B P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬系統(tǒng)模型并進(jìn)行預(yù)測(cè),并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差作出分析。應(yīng)用混沌時(shí)間序列的多點(diǎn)相似的相空問(wèn)預(yù)測(cè)和局域預(yù)測(cè)方法對(duì)證券指數(shù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)計(jì)算,并給出了原始數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)走勢(shì)圖,以及誤差圖。預(yù)測(cè)結(jié)果誤差較為穩(wěn)定,都在4 %以內(nèi),適當(dāng)控制參數(shù),基本上能保證平均誤差在1 %左右。第七章2 0 0 2 年度行業(yè)預(yù)測(cè)與投資
3、策略2 0 0 1 年證券市場(chǎng)大幅起落對(duì)投資理念提出了更高的要求,本章內(nèi)容旨在對(duì)2 0 0 1 年的各行業(yè)進(jìn)行回顧,在非線性理論分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合對(duì)證券市場(chǎng)研究的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)分析,著重對(duì)2 0 0 2 年的行業(yè)走勢(shì)進(jìn)行展望和預(yù)測(cè),以便對(duì)2 0 0 2年的投資提供更好的理論參考。第八章總結(jié)與展望對(duì)全文工作進(jìn)行總結(jié),并對(duì)今后的研究前景進(jìn)行展望。本文研究的刨新之處及研究成果如下:l 、首次將混沌時(shí)間序列的多點(diǎn)相似的相空間預(yù)測(cè)和局域預(yù)測(cè)方法用于證
4、券指數(shù)的預(yù)測(cè)計(jì)算之中,并給出了深、滬股市原始數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)走勢(shì)圖,以及誤差圖。預(yù)測(cè)結(jié)果誤差穩(wěn)定,適當(dāng)控制參數(shù),即能保證平均誤差在1 %左右。2 、根據(jù)最大L y a p u n o v 指數(shù)的倒數(shù)得出股市混沌預(yù)測(cè)的最大預(yù)期尺度,并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自學(xué)習(xí)、非線性等獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn),以預(yù)測(cè)期內(nèi)各天指數(shù)作為預(yù)測(cè)變量構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行股市預(yù)測(cè)計(jì)算。3 、用最大L y a p u n o v 指數(shù)、分形維數(shù)、測(cè)度熵及功率譜等多個(gè)定量指標(biāo)綜合對(duì)深、
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