混沌最邻近预测及其应用

随着经济行为越来越复杂，人们对经济运行的研究越来越深入，人们意识到许多经济问题已不能用静态的线性的模型描述，只有用动态的非线性模型刻画某些经济现象，才能较好地反映客观现实。 一个动态的非线性系统的收敛性由其Ｌｙａｐｕｎｏｖ矩阵的特征根所唯一确定，即当所有特征根均在复平面的单位圆内时系统是稳定的，系统将很快收敛到唯一的不动点，而当有特征根在复平面的单位圆外时系统是发散的，或者说是混沌的。由于混沌是由确定性的运行机制造成的不确定性的行为，因此，长期预测是不合理的，短期预测是可行的。 设有经济时间序列ｘ…     

股票价格波动的混沌行为分析

正确分析各种证券价格的动力学行为和统计性质是研究股票市场复杂系统自适应行为的基础。混沌动力学理论提供了证券市场中股价波动的一种分析方法。为了考察中国证券市场的价格是否存在混沌行为，本文以2002年上海证券市场10秒间隔的上证指数高频数据，分析了价格波动的非线性特征，通过重构相空间方法重构了2002年上证指数时间序列的奇怪吸引子，计算其关联维数，并求出其Lyapunov指数为正，从而确认了上证指数时间序列的混沌行为。     

基于混沌理论的企业利润最大化研究

企业生产系统是非线性的系统,混沌状态是企业生产系统的一种本质行为,因此企业利润最大化的问题可以用混沌理论进行研究。文章根据混沌的定义和特征,建立了企业经营状态混沌模型,并将其应用到企业中,分析了企业投入产出与管理水平对利润的影响,为管理者的决策科学化、系统化提供一个利润目标的混沌分析方法。     

混沌理论及其在我国经济学中应用的评价

现实经济系统并不是一个简单的线性系统,而是一个极其复杂的非线性系统。因此,客观上要求建立非线性模型,用于研究经济系统。非线性模型的发展主要有两种思路。一种是在传统的计量经济学基础上,发展起来的非线性回归模型,另一种是非线性动力模型。这里,我们仅就非线性动力学模型中的混沌理论在我国经济学中的应用进行讨论,指出应用中存在的问题,提出今后应用中几点看法。     

关于经济系统混沌存在性判断的讨论

经济系统是一个复杂的大系统,建立在线性基础上的传统经济理论已经不能很好的解释越来越复杂的经济现象。本文就近年来出现的非线性的混沌研究方法做出较详尽的讨论,同时也对这些方法的适用性以及在经济系统中研究的困难进行了分析。     

混沌学及其应用综述

混沌学的产生和发展 自然界中有许多混乱、无序的现象，人们常常称之为“混沌”。但混沌学研究的混沌并不是这种简单概念，而是种“无序”与“内在有序”的统一、确定性与随机性的统一的系统行为。混沌的基本特征有：非周期性、具有奇怪吸引子、既是稳定的又是不稳定的、确定性随机性、长期行为不可预测。混沌迄今尚无公认的普遍适用的定义，从事不同领域研究的学者都有不同的理解，从系统学的观点来看，混沌可以定义为：现实生活中存在大量的自然的、人工的非线性系统，在这些复杂的非线性系统中，如果在参量空间中按照适当方式改变控制参量，系统经过系列分岔、突变，所有可能出现的平衡态、周期态、拟周期态都会失去稳定性，系统会出现一种表观极其混乱无序、极不规则、异常复杂的运动形式。这种运动是确定性方程描述的非线性动态系统的一种定态，即混沌。     

耗散结构下会计管理混沌与非线性秩序研究

市场经济发展过程中参与主体之间的借贷运动反映在会计管理对象中。约束市场主体的复杂因素在经济系统中具有内在“不确定性”，这种“不确定性”振荡了传统会计管理稳定、均衡、线性的世界，导致混沌。行为与结果之间不再是单一的和线性的，而是耦合的与相互非线性的。被振荡的传统会计管理“秩序”衰败，在尖拐区域发生非线性突变，在耗散状态下将形成非平衡态的稳定有序结构，即新的会计管理非线性秩序。     

经济混沌的一个实例及其可预报性

一、引言 80年代,一些经济学家从混沌理论的深刻内涵中获得了启迪。他们认识到,经济领域中的某些复杂性和多样性极有可能是经济系统所包含的非线性制约作用的产物。经济学家们还注意到,长期以来使他们难以作出的经济预测的麻烦,极有可能是来自经济系统自身的混沌特征。据报导(Pool,1989)美国威斯康星大学的Willam和豪斯顿大学的Ch(?)ra正在应用混沌理论,来试图研究和改善经济数据的短期预报。英国的经济学家盖伊·劳恩(1989年)指出,经济学家的任务不应去寻找一种并不存在的均衡,而应去确定混沌,去驾驭象价格、需求和供给之间所存在的那种无规则起伏现象。     

基于非线性混沌动力学模型的宏观经济系统运行实证分析

本文利用非线性回归方法建立了混沌动力学模型，并对我国宏观经济系统的运行进行了实证分析。结果表明，通货膨胀因素对所建立的非线性混沌动力学模型的结论没有影响。尽管不同的模型所得到的结论略有不同，但所有实证结果均表明我国宏观经济系统并未陷入混沌状态。     

经济动力学方程的对称群分析

在描述经济演化行为的各种理论和方法中,经济动力学以及相应的经济动力学方程体系是一种有力的工具。通过计算机数值模拟来分析系统的演化行为,但对于系统偏离均衡位置后的变化方式以及系统从一个均衡(定态解)向另一个均衡转移的非平衡路径等问题还未得到圆满的解决。 越来越多的经济学家开始相信,在复杂、多变量的经济系统背后,存在着一个少维的动力学机制,决定着系统的发展和演化。由于这样的机制的存在,使得千差万别的具体经济系统的演化可能具有某些在变换下保持不变的共性,即对称性。一个具有某种内在的动力学机制,用微分动力学方程描述的系统的对称性,是系统内在机制在方程形式上的反映,系统所具有的对称性的种类和数目中隐含着系统演化方式之间的相互联系。     

汇率交易的非线性模型及其应用

本文通过汇率市场上交易者与投机者博弈行为分析建立汇率波动的非线性模型，这一模型揭示了汇率波动行为对初始条件的敏感依赖性、汇率波动的持久性、可控性，指出了混沌理论与方法在非线性系统的动态行为研究中的意义与应用前景。     

经济系统中的非线性与混沌及其应用

一、问题的提出数理科学中由于确定性混沌(deterministic chaos)的发现而涌现出了“非线性复杂性”研究的浪潮,在过去的15年里取得了丰硕的、令人震惊的成果。人们早就在考虑:非线性是普遍现象,经济过程决不缺少非线性,经济行为的复杂多变恰恰是非线性相互作用导致的,因而把非线性物理学(主要包括混沌理论,分形几何学、孤立子理论、元胞自动机理论)和非线性数学应用于经济学,也许会再次令经济理论发生质的飞跃。线     

股票市场的系统非线性动力学模型

人们以为，只有随机过程才能产生不规则运动，但20世纪七、八十年代对决定论混沌的突破性研究发现：非线性的低维（变量数不多的）决定论系统也会产生振幅貌似无规则、但周期结构复杂的动力学行为。所以“混沌”的其他提法又叫“复杂周期”，“非线性振子”。和无序噪声相比，混沌是更高层次的动力学的复杂结构。1963年，劳尔等指出决定性方程可能导致随机性，重新评价了拉普拉斯决定论；1976年，马埃讨论虫口模型，认识到：简单的决定性方程可以导致复杂现象；1978年，非达姆发现沙斯的普适性，给我们研究复杂系统开辟了新的天地。在现实世界中，非线性现象远比线性现象广泛，经济问题更是这样。混沌现象的理论和实验研究在物理学、化学、生物学、天体物理、气象学以及神经生理学等广泛领域获得重要进展，但在经济学中遇到严重困难。     

非线性时间序列分析方法——奇异值分解和噪声滤波

经济实践表明,许多经济时间序列中既含有由非线性机制所产生的混沌特性,又含有由随机干扰引起的噪声成分。应用传统的线性经济计量方法难以对这种经济时间序列准确地分析与预测,必须采取非线性分析技术。由于这个原因,人们把非线性连同非稳定、非参数问题一起称为“三非”,视为经济研究的前沿领域。     

深圳股市混沌现象的辨识及其讨论

用非线性动力学方法研究经济系统的动态机制,近些年来已成为经济学界一个十分活跃的领域。这方面最早的工作属于Stutzer。R.Day和J.Benhabib等人则将这方面的研究推向深入,其早期工作的基本思路是在不放弃主流经济学派的理论框架的前提下,用构造非线性经济模型或通过添加非线性项对古典线性模型进行修正的     

回归概率预测模型

应用线性回归模型对经济系统中的变量进行预测,预测误差往往很大,效果很差。追究其因,我们认为有两个原因。一是现实经济系统的客观非线性性,用线性模型描述经济系统自然误差很大;二是经济系统的客观复杂性,众多的定性因素和定量因素都影响着经济变     

基于线性回归与神经网络的盈余管理研究

在以往对公司治理结构与盈余管理关系的研究中,学者们大多采用多元线性回归的方法,但多元线性回归只是一种描述数量间简单线性关系的方法,使用的前提是满足五条苛刻的假设,可能并不适合于某些实际经济问题的研究。人工神经网络(ANN)是一种非线性的数学计算模型,文章将人工神经网络模型引入上述问题的研究,并将多元线性回归与ANN两种模型的实证研究结果进行分析与对比,用以考察两种模型在盈余管理研究领域的有效性与预测力。     

GER系统的性质及线性反馈控制

政府调控下的能源供需系统(GER系统)描述了能源供需和政府调控之间的非线性性、时间滞后性和复杂的耦合关系,本文对GER系统平衡点的稳定性、系统的耗散性等性质就行了分析;利用线性反馈控制方法将GER系统的混沌态控制到原先不稳定的平衡点,给出了数值模拟结果。     

标准普尔500家指数(S＆P500)的混沌吸引子分析——兼论混沌理论在资本市场中的运用及其检验

30多年来,金融界已分成两派,一是技术分析学者,相信市场遵从有规律的周期性循环,而另一派即定量分析学者则认为市场不存在周期性循环。最近的研究利用物理学中开发出的方法来分析非线性系统,认为真实情况介于两者之间。S&P500有非周期性循环,它服从于某个混沌的或分数的吸引子。这种吸引子起因于主宰市场运行的变量之间关系的非线性。非线性系统的特点在于趋势和长期相关。如果市场是非线性的,那么标准统计分析的广泛应用就令人怀疑,尤其是,有效市场假设和资本资产定价模型(它的现行形式)作为可操作性理论就更值得怀疑了。     

耦合哈密顿系统的时间序列分析

在研究许多物理模型问题中,人们对系统的具体结构知之甚少,甚至往往不知道其动力学规律,而只是测得与系统性质有关的某一变量随时间变化的数据,这就是所谓时间序列或信号。这被测得的变量可以是系统的状态变量之一,如细胞膜的内外电位差或振动系统沿某一方向的位移,但也可能并不是系统的状态变量而是与系统状态有关的某一变量,如医院里对人从体表测得的脉搏、心电图、脑电图、胃电图、心音和肺音都是如此。在这种情况下,如何由这种时间序列确定系统的运动性质和特征呢?人们用相空间重构和功率谱的方法来对系统的性质和特征进行分析判断。本文章用这两种方法对倾斜磁场下双势阱中粒子的运动模型做了进一步的分析。