上海股市非线性结构的BDS检验

近年来,资本市场的非线性结构性日益受到国内外研究者的关注。BDS检验是检验非线性结构的重要方法。本文利用BDS方法检验上海股市的非线性结构,研究结果表明上海股市呈现显著的非线性结构特征。

股票市场的非线性结构与混沌效应检验--基于BDS与CR方法

在传统研究方法的基础上,运用Rosenstein提出的小数据量算法计算最大李雅普诺夫指数,进而引入BDS与返回临近检验(CR),从不同角度对中国股票市场的混沌动力学结构进行分析.为了避免破坏混沌吸引子的分形结构,采用对数线性趋势消除法(LLD)进行数据处理.研究结果表明,中国股市具有低维混沌吸引子、对初值敏感依赖性、准周期性等显著的非线性混沌特征.并就市场混沌的经济含义与应用价值进行了探讨.

BDS替代数据法的人民币汇率非线性特征研究

基于建立的BDS统计检验量替代数据法对1994～2007年人民币对美元汇率进行非线性特征实证研究。通过比较人民币对美元汇率的原始数据和基于一系列零假设条件下原始数据所产生的39组替代数据之间的差异度，发现一系列零假设在95％置信度范围内被拒绝，该序列不是完全随机的，原始数据呈现出内在的确定性非线性特征。同时也表明，随着嵌入维数的增加，原始数据的BDS检验统计量不断增加而且显著为正，这说明该数据不是独立同分布序列，存在着明显的非线性相关性结构。

中国黄金市场的非线性和确定性检验

混沌普遍存在于现代金融市场中,非线性和确定性是时间序列存在混沌的重要前提,而中国黄金市场这一新兴市场在此方面的研究仍是空白。文章以上海黄金交易所黄金现货日收盘价格序列作为研究对象,对数据进行收益率和对数线性去趋势平稳化处理,然后运用R/S分析来检验其非线性,发现上海黄金价格序列具有非线性和分形特征,但其后的BDS定量检验表明其非线性特征并不显著。最后运用递归图方法进行确定性检验,得出该系统具有一定确定性的结论。因此相较于传统的线性分析方法,对于我国黄金市场价格序列,采用非线性确定性模型进行分析预测可能更加有效。非线性和确定性的存在也表明我国黄金市场可能具有混沌特性,从而为今后对我国黄金价格的初值敏感性和奇异吸引子存在性等混沌特征进行分析,并进一步构筑混沌预测模型打下基础。

中国股票市场有效性实证检验

本文以上证综指和深证成指的变化行为为研究对象，用单位根、方差比（ＶＲ）和序列二阶相关性检验方法（ＢＤＳ）对其是否服从随机游走过程进行检验，从而判断中国股票市场弱式有效性是否成立。结果发现：虽然两指数行为服从单位根过程，且上证综指和深证成指序列在同方差情形下基本能够满足序列一阶不相关，但异方差情形下却是序列一阶相关，而ＢＤＳ检验说明异方差情形普遍存在。得到的结论是：中国股票市场弱式有效性并不成立。

中国股市收益非线性可预测性的实证检验

以有效市场假说和理性人假设为前提的传统线性范式的资本市场理论,越来越受到金融学界的普遍质疑,导致非线性金融建模的迅速发展。采用ARCH-LM、BDS、PBT等非线性检验方法,对我国上证指数、深证成指和深证综指三大股指的收益率时间序列进行检验,发现非线性的可预测性是我国股市收益率序列相关的主要形式,而导致整个时间序列的非线性可预测的却往往只是其中的某几个时间段,在这几段时间范围内信息不能充分反映在股价里。

时间序列非线性存在性检验方法及其应用

文章探讨了时间序列中被忽略的非线性,并给出了非线性存在性检验的组合检验方法：Q检验、BDS检验、BP加强型神经网络、加强型高斯小波神经网络以及加强型墨西哥帽小波神经网络方法。进一步,对于金融理论中货币需求函数的稳定性检验问题,应用组合检验方法实证研究发现,对于构建的货币需求函数的各变量序列,均存在不同程度的被忽略的非线性,因此有必要引入非线性研究方法。这也为经济变量序列存在的非线性特征提供了一个重要证据,要求我们在研究经济内在规律中考虑非线性协整理论与方法的应用。

我国证券市场股价运动非线性特征检验

文章首先运用ARMA模型对市场收益率序列和波动率序列去掉序列的线性相关,然后运用BDS检验法对我国证券市场的收益率序列和波动率序列是否具有非线性结构进行实证研究。检验结果发现:我国证券市场股价运动具有明显的非线性特征,拒绝了有效市场理论的基本假设。

上海股票市场非线性与混沌的检验

临近返回检验是一种特别适合于检验金融市场中的非线性与混沌的新方法。本文将临近返回检验与BDS检验相结合 ,检验了上证综合指数收益率的非线性与混沌的存在性 ,结果表明 ,上证综合指数收益率虽然存在显著的非线性 ,但不存在混沌 。

中国证券市场非线性结构的实证检验

用BDS统计量进行实证检验,找到了我国证券市场对数收益率序列存在非线性结构的证据,并且通过稳定性分析和线性过滤后的BDS统计量检验,排除了由非平稳和线性依赖产生非线性结构的可能。说明我国证券市场的非线性结构类型只能是混沌或非线性随机过程。

基于非线性Grange检验的货币政策与股市波动关系研究

首先构建了股市稳定性的指标评价体系,并利用非线性Grange模型判断导致股市不稳定的货币政策原因。非线性Grange因果关系检验证实了货币量对股市流动性以及利率对股价和股市流动性具有显著的非线性Grange因果影响;导致股市不稳定的货币政策原因除表现在利率滞后3、4阶对股价的影响外,更表现在货币政策对股市流动性更为显著和长期的影响,同时股市流动性也在一定程度上对货币政策产生非线性Grange影响。研究发现货币政策对股市流动性长期剧烈的冲击是导致股市不稳定的主要货币政策原因,因此,中央银行应该密切关注股票市场的流动性。

中国证券市场的分形分析

在分形市场假说的基础上,运用R/S分析方法、BDS检验对中国证券市场收益率波动的长记忆性、易变性的期限结构、非周期性循环、非正态分布等特征进行实证分析,结果表明分形市场假说比传统的有效市场假说更好地描述了中国证券市场的非线性特征.

基于BP神经网络的湖北省生态足迹拟合与预测研究

本文通过 BDS检验发现湖北省人均生态足迹序列存在非线性结构，进而通过构建“3‐6‐1”结构的BP神经网络对其进行拟合和预测，结果表明：所构建的网络能够很好地拟合人均生态足迹的走势，具有较好的预测性。用训练好的网络对湖北省2012～2016年人均生态足迹进行预测，结果显示：未来几年湖北省人均生态足迹将呈逐年增长的态势，其增长速度先升后降，即随着经济社会的发展，湖北省的生态环境呈逐年恶化趋势。政府应未雨绸缪，及早采取措施保护生态环境，以保证政策效果的及时发挥。

时间序列神经网络预测模型

本文讨论神经网络用于非线性动态系统建模与预测的问题和方法，主要考虑了如下几个问题：（１）相关变量的选择；（２）观测数据的可预测性与模型的有效性检验；（３）运用改进遗传算法学习神经网络连接权值。本文预测建模方法已用于一个决策支持系统中。

漳河观台站降雨径流时间序列的混沌特性分析

系统地讨论了径流系统混沌特性判别的原理与方法,提出了水文径流系统混沌特性判别的基本框架,即以功率谱分析对径流系统进行初步定性的混沌识别,以BDS检验对径流系统进行非线性检验,应用Cao方法印证混沌特性,通过重构相空间求算的吸引子Kolmogorov熵、Lyapunov指数和关联维数等特征值定量识别混沌特性,从定性与定量多个角度揭示径流系统的混沌特性.以漳河观台水文站月降雨径流系统为例,对其混沌特性进行了分析和诊断.计算结果表明,漳河观台站月径流系统存在混沌特征.该计算结果为进一步建立径流变化的动态预测模型提供了理论依据.

基于马尔可夫域变模型的上海股市收益率非线性特征分析

针对股市收益率在不同时期内具有不同的均值、波动性和持续性等非线性特征,引入马尔可夫域变模型(MRSM)对上海股市收益率的均值与波动性的对应关系以及高、低收益率状态转换特征进行分析,结果表明马尔可夫域变模型与GARCH类模型相比较,显著地提高了对股票市场行为的描述能力。它不仅可以从动态角度明确刻画金融市场的"收益与风险"相对称的特征,而且可测定不同状态持续的可能性和由一种状态转向另一种状态的概率。

人民币与国际汇率的非线性特征研究

采用BDS检验和R/S方法揭示了2种人民币汇率和3种国际汇率日收益率序列是确定性分形序列。研究结果表明,上述汇率序列不服从正态分布和布朗运动,并且具有内在的非线性分形结构,人民币兑日元的汇率波动关联性比其它汇率的波动性高,反映出人民币兑日元汇率波动受历史信息的影响程度较高,其"长期记忆"特征也越明显,有助于进一步深入分析汇率的内在机理以及对汇率进行预测。

我国股票市场非线性结构研究

本文从沪深股市的随机游走检验入手,研究我国股票市场的非线性特性,先后采用AR线性滤波和GARCH族滤波,应用BDS检验来区别我国股市的非线性特征,结合最大李雅普诺夫指数以及沪深指数的HURST指数,研究表明我国股票市场存在着混沌特性。

P2P网络借贷市场的非线性依赖和长记忆性研究

采集4列主要反映中国P2P网贷行业全貌的日交易指数时间序列,初步探索P2P网贷市场的非线性动力学特征。运用BDS非线性检验方法,实证分析中国P2P网贷市场的非线性依赖性特征,进一步地,运用经典R/S分析方法和修正R/S分析方法,实证分析中国P2P网贷时间序列中是否存在长记忆性特征。结果表明存在显著的非线性依赖结构,并且其非线性结构可能来源于低维混沌过程,中国P2P网贷时间序列的产生过程均不是独立随机的,存在大量非线性,但并未显示出长记忆性特征。综合判断,P2P网贷市场目前的发展历史和演化程度尚浅,正处在从简单线性系统发展到复杂巨系统的过渡阶段。

中国证券市场非线性结构研究——基于混沌和GARCH模型的对比分析

文章基于混沌和GARCH两类非线性结构模型对中国证券市场的实证和对比分析,验证了中国证券市场同时包含了混沌和GARCH两类非线性结构。中国证券市场存在三类投资者:正反馈投资者、逆反馈投资者和噪音交易者。正反馈投资者和逆反馈投资者具有不同投资策略与不同预期,噪音交易者受随机误差信念影响,三类投资者相互作用引起了证券价格波动的聚类性、长记忆性和持续性等非线性特征。