金融传染的非线性动力学研究——基于非线性相互依赖性和支持向量机混合算法

国际间金融市场一体化的不断深入,尤其是美国次贷危机引起的全球金融风暴,使得金融传染对我国金融市场的威胁日益显著。本文运用非线性相互依赖性与支持向量机混合算法,研究上证综合指数,深证成份股指数以及香港恒生指数之间相互影响的情况。通过计算每两个市场指数之间的非线性相互可预测测度,发现每对市场指数之间都存在着很强的非线性相互依赖性,并发现上证指数和深证成指受恒生指数的影响更大一些,该结果将有助于对金融传染的进一步研究及采取针对措施。

轻度认知障碍老年人脑电的非线性相互依赖脑网络分析

本研究旨在初步探究患轻度认知障碍(MCI)的老年人及正常老年人进行情绪调控时的大脑网络特性。记录了14位MCI患者及18个正常人进行认知重评的情绪调控实验时的头皮脑电信号(EEG),包括中性观看、负性观看和负性重评任务。并采用非线性相互依赖性的方法衡量不同频段的大脑区域间的连接强度,然后根据非线性相互依赖性指数构建两组受试者的大脑功能网络,并运用全局效率和平均局部效率来分析脑区的信息传递效率。研究结果显示,MCI患者脑电theta(F=6.805,P=0.014,η^(2)=0.185)和alpha(负性观看任务:t=2.437,P=0.021,Cohen’s d=0.865)活动的非线性相互依赖性指数显著低于正常对照组。在特定阈值下(低gamma频段阈值0.070;theta频段阈值0.075;alpha频段阈值0.115和0.125),MCI患者的网络效率显著低于正常对照组。此外还发现(阈值0.115)正常对照组表现出显著的重评效应(F=5.549,P=0.008,η^(2)=0.246),即负性观看条件下(P=0.018)的alpha全局效率(0.713±0.042)显著高于负性重评条件下的alpha全局效率(0.699±0.045),MCI组没有发现类似的重评效应。研究表明,MCI患者的情绪调控脑网络异常,表现在大脑信息交换效率低下。未发现非线性相互依赖性、网络效率与行为学、认知分数之间的显著皮尔逊相关性。未来可以对非线性相关性进行深入研究,从而发现更稳定的MCI情绪调控脑网络特征。

前额叶皮层和纹状体间功能性连接的量化分析

奖励预测对于大脑的学习记忆、行为决策等高级认知功能具有至关重要的意义。前额叶皮层(Prefrontal Cortex,PFC)和纹状体(Striatum)是大脑中的两个重要脑区,以往的研究发现,前额叶皮层和纹状体中的神经元都参与了对奖励信息的编码,然而,对于这两个脑区之间信息交流、相互影响的具体方式仍然不够明确。为了研究这一问题,在对猴子进行非对称奖励预测实验的过程中,用多通道电极同时记录了其前额叶皮层和纹状体两个部位的局域场电位(Local Field Potentials, LFP)信号。通过计算非线性相互依赖性(Nonlinear Interdependence,NLI)来量化分析前额叶皮层和纹状体之间功能性连接的强度。结果显示,在β频段(15～30 Hz),小水奖励条件下前额叶皮层和纹状体间的功能性连接强度显著高于大水奖励条件下的结果,同时,前额叶皮层和纹状体间不同方向的连接强度也有显著差别。实验结果表明,前额叶皮层中LFP的β频段可能与纹状体神经元的活动有关,并在一定程度上调节猴子在奖励预测过程中的行为。