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20世纪80年代当前
时间:2019-10-17    0次浏览    

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  Rashid A. Sunyaev1982-2002 年担任莫斯科俄罗斯科学院空间研究所高能物理系从任,并于 1992 年起头担任首席科学家;2010 年担任普林斯顿高档研究院拜候传授俄罗斯莫斯科

  混沌是自和量子力学之后人类科学的又一伟大发觉,是对人类整个学问系统的又一次庞大冲击。它改变了自牛顿系统确定以来人们对于整个学问系统的认知,扩展了人们对于天然界的认识。混沌是一种低阶确定性的非线性动力系统所表示出来的很是复杂的行为,动力系统持久演化中任一变量的演化过程都包含了系统所有变量的消息,通过单变量时间序列反向构制出原系统相空间布局。 中国股票市场自20世纪90年代成立,颠末20多年的成长,已经历了几回暴涨暴跌。国表里研究表白,股票市场存正在混沌现象,而中国股票市场是一个具有分形维布局的混沌系统。而取股票市场有着主要关系的国际原油市场也被研究证了然是一个存正在混沌现象的复杂系统。本文正在对股票市场研究预测模子进行了简单概述后,利用BP神经收集锻炼预测模子对中国股票市场上证指数收盘价进行锻炼预测,同时对国际原油期货价钱市场WTI即美国西德克萨斯轻质原油价钱利用了同样的BP神经收集模子进行了锻炼预测阐发。 本文对混沌现象发觉过程进行了梳理,从图灵模式到别洛乌索夫反映,从《确定性的非周期流》到逻辑斯蒂方程,从费根鲍姆常数到曼德勃罗集,从自组织到自类似。对混沌学理论根本做了理论阐发。之后简述了中国股票市场成长汗青,对股票指数的计较方式和对中国股票市场预测研究现状做了简述。最初利用混沌理论方式对上证指数收盘价和WTI原油价钱进行混沌阐发,互消息函数方式求取延迟时间,CAO方式求取嵌入维数,对其进行了相空间沉构。并对上证指数收盘价按照G-P算法对上证指数收盘价计较其联系关系维为非整数,利用最小数据量方式计较对这两个经济数据计较最大Lyapunov指数都大于零,由此能够得出我国股票市场和国际原油市场是一个存正在混沌现象的复杂系统,并对其成立了基于最大Lyapunov指数混沌预测模子。通过和BP神经收集锻炼模子进行对比阐发,发觉基于最大Lyapunov指数混沌预测模子具有较好的预测结果。 沪深300股指内正在复杂性阐发及预测研究

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  金融系统是的复杂系统,其内部的各个经济变量之间存正在错综复杂的关系。正在金融系统中,既存正在线性关系,也存正在非线性关系。线性框架下的研究理论系统鞭策了金融市场的成长,然而跟着研究和金融学理论的成长,越来越多的表白仅仅用线性方式己经不克不及很好的注释金融市场的波动。20世纪80年代当前,很多学者起头探索使用非线性方释复杂的金融现象并对其演化过程进行预测,因为利用的研究方式和东西分歧,研究结论的不同也很大。本文使用混沌理论和神经收集预测手艺对沪深300股指序列进行了非线性查验和预测。研究内容大致包罗下面几部门: 1.综述了近年来比力有代表性的金融时间序列混沌特征的查验方式,操纵功率谱、递归图、Cao方式、替代数据等方式计较了沪深300部门股指时间序列的相关数据,并按照成果对其混沌特征进行了鉴定。 2.研究了分歧特征时序数据的回复复兴图和相关回复复兴图的特征,并正在此根本上研究了沪深300股票指数的复杂度及形态分类;使用Wolf算法对沪深300股指序列中某些特殊股指数据的最大Lyapunov指数进行了计较,并给出了计较成果所代表的寄义。 3.操纵非线性自相关模子对上海证券市场510050号股票数据的分歧价钱数据进行建模、对模子中参数辨识等工做并基于RBF神经收集的局域预测法对沪深300中的万科A股股指数据的各类价钱进行了预测。 4.引见了艾略特海浪理论并按照该理论阐发了市场情感取市场行为的反映;正在此根本上给出了市场相对浪级特征的判断方式,并以此为根据对股票市场后市宏不雅走势进行了预测。 本文针对金融系统的非线性特点,将混沌理论、神经收集预测手艺以及海浪理论使用到沪深300股指序列预测的研究中,成果表白这些理论可以或许无效地对金融市场波动进行非线性阐发和预测,为金融时间序列的非线性建模和预测供给了主要的理论和根据。

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