金融物理模型及金融市场随机预测系统

发布时间：2021-11-23 08:16

　　金融市场是一个开放的复杂动力系统,它可以被认为是由大量相互作用的元素组成的剧烈波动的动态系统.金融市场价格波动行为的研究及相关统计分析,金融时间序列预测等方向一直是经济金融研究关注的焦点,特别是随着“经济物理学”的发展,越来越多揭示股价波动规律微观价格模型不断地被提出.在本文中,一部分我们主要利用统计物理系统（Potts系统）的内在机制来刻画金融市场中投资者之间的信息交互行为,从而建立价格模型.在此基础上探讨模型生成的模拟数据的统计特征,通过与真实市场数据进行对比,验证价格模型的合理性和有效性.此外本文另一研究内容,以人工神经网络为基础,结合随机理论,主成分分析方法,经验模式分解等构造了几种新型预测模型.进而对各金融市场的不同交易指数进行预测及误差分析.全文的主要结构内容如下:第1章介绍了研究背景,国内外研究现状及本文主要研究内容和创新点.第2章主要介绍的是对金融价格序列进行建模.在Potts模型的动态理论基础上,利用金融市场交易市场运行机制的建模思想构建Potts股票价格模型.Potts动态系统是一种非常重要的统计物理系统,系统中动交互粒子之间的相互作用被用来刻画金融市场中不同投资群... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：125 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图２．１二维格点上３粒子自旋Ｐｏｔｔｓ模型示意图．??

?（ａ）?（ｂ）??图２．２（ａ）真实市场ＳＳＥ，?ＩＸＩＣ价格波动示意图及ｙＳ?＝凡时金融模型的模拟价格波动示意??图．（ｂ）真实市场ＳＳＥ，?ＩＸＩＣ收益率序列及ｙＳ?＝凡时Ｐｏｔｔｓ金融模型模拟的收益率序列．??２．４本章小结??本章中主要引入了自旋粒子模型Ｐｏｔｔｓ模型的一些基本理论．基于Ｐｏｔｔｓ多粒??子自旋交互理论，以及在选用适合参数条件下系统所呈现的铁磁性状态，并结合??金融市场内投资者的信息传递对股票价格的影响，除此之外还考虑到场外复杂因??素包括市场体质的规范政策的发布，相关的经济政策的变动影响，相关政治法律??法规改革影响等等，构造了?Ｐｏｔｔｓ金融市场股票价格模型．通过对金融市场投资??者投资决策行为的初步模拟，发现Ｐｏｔｔｓ模型可以仿真出与真实市场相类似波动??性的收益率序列及对应的股票价格序列．在下一章节中，将着重对Ｐｏｔｔｓ金融模??型模拟出来的时间序列进行统计特性分析

?（ｄ）??图３．１模拟数据与实际数据绝对收益率序列的累积概率分布ｌｏｇ－ｌｏｇ图．??图３．１通过选取不同影响参数／？〇？＝?２，３，４，５，１０，２０，３０，４０，５０）模拟出多条金??融市场收益率序列，并将模拟序列和实际市场收益率序列的幂律分布及累积概??率分布进行了分析比较．其中实际数据选取包括上证综指ＳＳＥ，深证成指ＳＺＳＥ，??标准普尔指数Ｓ＆Ｐ５００，纳斯达克指数１Ｘ１Ｃ，日经指数Ｎｉｋｋｅｉ，富时指数ＦＴＳＥ，??荷兰ＡＥＸ指数．图３．１（ａ）（ｃ）主要展示了真实股票市场收益率序列及凡时??模拟序列的幂律分布及累积概率分布的ｌｏｇ－ｌｏｇ图．图３．１（ｂ）主要刻画了模拟??序列＝凡，２，３，４，５）与两组中国交易所的指数收益序列的幂律分布及累积概??率分布的ｌｏｇ－ｌｏｇ图．图３．１（ｄ）主要描述的是取等差相对大的数值时模拟数??据〇３?＝汉．．１０，２０，３０，４０，５０）所具有的幂律分布及累积概率分布的ｌｏｇ－ｌｏｇ图．通??过收益率序列概率分布图可以看出模拟数据与所选取的真实金融市场收益序列??有相似的轨迹，特别地，与ＳＳＥ和ＳＺＳＥ的曲线更加接近．说明模拟数据与真实??１９?


本文编号：3513483