荐书

《混沌时代的管理和营销》在全球经济之间的联系和相互依赖性日渐增强的今天，我们已经进入新常态经济时代，即动荡和不稳定将作为一种常态存在。基于多年的从业经验和现状的深入思考，作者创造性地提出了混沌管理系统——包括一套新的战略行为和工具——以帮助商界领袖成功渡过当前的经济危机，并在未来的跌宕起伏中保持长期繁荣。     

金融创新对货币需求函数稳定性的影响——基于弗里德曼货币需求函数的规范分析

本文对金融创新对弗里德曼货币需求函数各个变量产生的影响进行了分析,并结合混沌经济学的独特视角,认为随着金融创新的加深,各项变量的不确定性加剧,从而使整个货币需求函数的稳定性下降,提出货币当局应准确选取政策操作变量进而稳定货币供给、实现内外均衡的建议。     

被混沌的公关

2009年,在我与一家大型跨国汽车公司打交道的过程中,我第一次感到了一种不期而至的惧怕自1995年成为新闻从业人员以来,我一直对自己的所作所为感到非常骄傲。除了体育和娱乐行业没有涉足外,我的笔几乎涉及到了社会的各个方面,我的脚也因此走过了中国的绝大部分地方。我知道我写作还有一点意义或者分量。     

基于混沌理论的异步电动机转子状态监测方法

针对长时间监测异步电动机运行状态计算量巨大的问题,本文通过对基于duffing振子的电机故障检测方法进行了研究,提出了将lyapunov指数离散化的方法来降低监测系统的计算量.文中通过理论分析和仿真实验结果表明,上述改进在大幅度降低监测系统计算强度的前提下,依然能够对电机的异常进行准确的检测.     

金融市场的非线性:混沌与分形

传统的金融理论在有效市场假设的基础上,假定市场的收益率变化服从正态分布或对数正态分布, 但事实上,市场收益率分布明显偏离状态分布,呈现一种“胖尾特征”,由此根据非线性科学的混沌理 论和分形理论,对金融市场分形特征研究进行总结,并分析了国内外的研究现状。     

经济预测的混沌分析

未来经济发展状况一直是人们探讨的问题。由于经济现象纷繁复杂,现有的经济预测理论与方法还不能对此给予完全合理的解释和有效的预测,经济预测的实效往往不佳,为此,以混沌理论为基础,对经济现象的可预测性、影响经济预测精度的原因以及如何提高经济预测精度进行了探讨。     

Managing complexity： A problem of chaos in fisheries policy

This work intends to present chaos theory （and dynamical systems such as the theories of complexity）, in terms of interpretation of ecological phenomena. The chaos theory applied in the context of ecological systems, especially in the context of fisheries has allowed the recognition of the relevance of this kind of theories to explain fishing phenomena and fisheries policies. It has permitted new advances in the study of marine systems, contributing to the preservation of fish stocks. This paper deals with the way how to manage fisheries taking chaos in account of the problem.     

金融市场波动:理论争鸣与方法演进

金融市场波动是金融风险的直接来源,在金融学发展过程中始终是研究的重要领域.从现代金融学出现开始,研究者对金融市场波动的理解和看法一直存在许多不同的观点.新金融学和混沌理论不断从新的研究视角向传统的"随机游走"思想提出挑战.对市场波动的不同理解决定了研究方法的不同,线性范式的研究框架在新的理论和技术的冲击下正在逐渐失去主流地位,混沌、分形等非线性的研究方法在对金融市场波动的判断和可预测性分析上已经取得了很大的成功,并有可能主导这一领域未来的研究方向.     

基于混沌理论和PSO神经网络的短时交通流预测

交通流预测已成为智能交通的重要组成部分,针对短时交通流的非线性和不确定性,文中根据实际交通流中存在的混沌,利用C-C方法和小数据量法对交通流混沌进行了分析,在交通流混沌时间序列相空间重构的基础上构建了基于粒子群优化神经网络的单点单步预测模型,运用该模型对实际采集的美国加州城市快速路交通流数据进行了仿真研究,结果表明,该预测模型具有较高的预测精度,能够满足智能交通控制和诱导的需求。