[碩士論文精品]基于時間序列分析的股票價格趨勢預測研究

中文摘要隨著中國資本市場的迅速發(fā)展和居民收入水平的較大提高，越來越多的人參與到股票市場的投資中，希望能夠?qū)崿F(xiàn)財富的保值和增值。雖然股票是一個可能帶來高回報的投資品種，但是同時它又是高風險的，其時刻變化不定的價格，讓投資者感受到這個市場的復雜性，所以他們迫切需要一種理論來解釋價格變動的原因，并需要一種科學的預測方法來指導投資，從而規(guī)避風險，獲得較好的投資回報。股票價格的預測是一個世界性難題，但這項研究蘊含著巨大的潛在經(jīng)濟利益，所以吸引著全球許多的學者專家來對其進行研究。FAMA在20世紀70年代提出了著名的有效市場假設，認為股票價格的波動是隨機游走過程，將來的價格是不可預測的，人們不可能依靠分析歷史價格信息和公開信息而獲得超常收益。然而，近年來越來越多的實證研究表明，這種理論與事實不符合。為了更有效地解釋證券市場的波動規(guī)律，PETERS在20世紀90年代初提出了分形市場假說，強調(diào)證券市場信息接受程度和投資時間尺度對投資者行為的影響，認為所有穩(wěn)定的市場都存在分形結(jié)構(gòu)，證券價格在一定程度上存在可預測性。在承認股票價格存在可預測性的前提下，本文系統(tǒng)闡述了股票價格預測的各種方法，既包括傳統(tǒng)的基本分析以及技術(shù)分析等方法，也包括基于時間序列分析的ARIMA和GARCH模型等現(xiàn)代預測方法，當然由于影響股票價格的因素眾多，不可能用一種簡單的模型或方法就能夠完全預測其未來的漲跌情況。本文的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在所采用的預測方法上，文獻中常見的是用GARCH模型來對收益率的波動率進行估計，本文嘗試使用GARCH模型和ARIMA模型對股價波動趨勢進行短期預測。首先利用7日移動平均方法對上證指數(shù)日收盤價數(shù)據(jù)進行了適當?shù)慕翟胩幚恚缓髮Υ粟厔菪蛄羞M行了ARIMA建模和GARCH建模分析，并利用所建立的模型進行了短期趨勢預測，發(fā)現(xiàn)有較好的短期預測效果，對提醒投資者注意風險以及幫助投資者把握買賣時機上有較強的現(xiàn)實意義和一定的實用價值。關(guān)鍵詞股票價格；預測；時間序列ABSTRACTWITHTHERAPIDDEVELOPMENTOFCHIRMSCAPITALMARKETANDTHEGREATINEREMENTOFPEOPLE7SMCOME，MOREANDMOREPEOPLEPUTTHEIRMONEYINTOTHESTOCKMARKETHOPINGTOKEEPANDINCREASETHEVALUEOFTHEIRWEALTHALTHOUGHINVESTINGINSTOCKMARKETCANBRINGYOUAGREATFORTUNE，ITISALSOVERYRISKYTHENONSTOPUPANDDOWNMOVEMENTOFITSPRICEPUZZLESINVESTORSTHEYREALIZETHATTHECAPITALMARKETISVERYDIFFICULTTOUNDERSTANDTHEYDESPERATELYNEEDATHEORYTOEXPLAINTHEREASONWHVTHEPNEESCHANGETHEYWANTTOUNDERSTANDTHEMECHANISMOFTHEPRICEMOVEMENTANDTHEYNEEDSCIENTIFICFORECASTMETHODSWHICHCALLGUIDETHEIRINVESTMENTTOAVOIDRISKANDGETGOODRETURNBECAUSEOFTHEGREATPOTENTIALECONOMICINTEREST，THEFORECASTOFSTOCKPRICEWHICHATTRACTSTHERESEARCHOFMANYSCHOLARSANDPROFESSIONALSINSPITEOFITSDIFFICULTYIN1970S，F(xiàn)AMAPROPOSEDTHEFAMOUSEFFICIENTMARKETHYPOTHESISWHICHCONCLUDEDTHATTHEMOVEMEMOFSTOCKPRICEISARANDOMWALK,THEPRICEOFSTOCKISIMPOSSIBLETOPREDICTNOBODYCALLGETEXTRARETUMBYMEANSOFANALYZINGTHEHISTO珂OFPRICEANDPUBLICINFORMATIONHOWEVER,RECENTRESEARCHESSHOWTHATTHISTHEORYCONTRADICTSTHEFACTSTOBETTEREXPLAINTHEMOVEMEMOFSTOCKPRICE，PETERSPROPOSEDTHEFRACTALMARKETHYPOTHESISWHICHEMPHASIZESTHEINFLUENCEOFINF0NNATIONACCEPTANCEANDTIMESCALEANDTHISTHEORYPOINTSOUTTHATFRACTALSTRUCTUREEXISTSINALLSTABLEMARKETSTHEPRICEOFSTOCKISPREDICTABLEINSOMEDEGREEINTHEPRESUPPOSITIONTHATSTOCKPRICEISPREDICTABLE，THEMETHODSOFSTOCKPRICEFORECASTARESYSTEMATICALLYINTRODUCEDTHEYARETRADITIONALFUNDAMENTALANALYSISANDTECHNICALANALYSIS，ANDMODEMFORECASTMETHODSOFARIMAANDGARCHMODELWHICHAREBASEDONTIMESERIESANALYSISAREALSOINTRODUCEDOFCOURSEBECAUSEOFTHECOMPLEXITYOFSTOCKPRICEMOVEMENT，WECANNOTPREDICTTHEFUTUREPRICEEXACTLY晰THONESINGLESIMPLEMODELINTHISDISSERTATION，THEINNOVATIONISTHEEMPIRICALANALYSISOFTRENDOFSHANGHAISTOCKINDEXBASEDONARIMAMODELANDGARCHMODELWEFINDTLLATTHECONSTRUCTEDMODELSHAVEEXCELLENTSHORTTERMPREDICTIONABILITYTHEYAREUSEFULTONOTETHEINVESTORSTHERISKANDTHEOPPORTUNITYOFBUYINGANDSELLINGTHEYHAVECERTAINPRACTICALVALUESKEYWORDSSTOCKPRICE；FORECAST；TIMESERIES廈門大學學位論文原創(chuàng)性聲明本人呈交的學位論文是本人在導師指導下，獨立完成的研究成果。本人在論文寫作中參考其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表的研究成果，均在文中以適當方式明確標明，并符合法律規(guī)范和廈門大學研究生學術(shù)活動規(guī)范試行。另外，該學位論文為課題組的研究成果，獲得課題組經(jīng)費或?qū)嶒炇业馁Y助，在實驗室完成。請在以上括號內(nèi)填寫課題或課題組負責人或?qū)嶒炇颐Q，未有此項聲明內(nèi)容的，可以不作特別聲明。聲明人簽名壺I氦、IL久泐7年石月17曰廈門大學學位論文著作權(quán)使用聲明本人同意廈門大學根據(jù)中華人民共和國學位條例暫行實施辦法等規(guī)定保留和使用此學位論文，并向主管部門或其指定機構(gòu)送交學位論文包括紙質(zhì)版和電子版，允許學位論文進入廈門大學圖書館及其數(shù)據(jù)庫被查閱、借閱。本人同意廈門大學將學位論文加入全國博士、碩士學位論文共建單位數(shù)據(jù)庫進行檢索，將學位論文的標題和摘要匯編出版，采用影印、縮印或者其它方式合理復制學位論文。本學位論文屬于1經(jīng)廈門大學保密委員會審查核定的保密學位論文，于年月日解密，解密后適用上述授權(quán)。2不保密，適用上述授權(quán)。請在以上相應括號內(nèi)打“或填上相應內(nèi)容。保密學位論文應是已經(jīng)廈門大學保密委員會審定過的學位論文，未經(jīng)廈門大學保密委員會審定的學位論文均為公開學位論文。此聲明欄不填寫的，默認為公開學位論文，均適用上述授權(quán)。聲明人簽名壺函譏久圳叩年月7日第一章緒論第一章緒論股票是由股份公司發(fā)行的，表示其股東按其持有的股份享受權(quán)益和承擔義務的可轉(zhuǎn)讓的資產(chǎn)憑證。它是股份公司重要的融資工具，也是資本市場重要的投資工具，其最基本特性是收益性和風險性股票市場可以分為兩個層次，即一級市場和二級市場。一級市場是新證券的發(fā)行、包銷及認購市場，二級市場是已發(fā)行證券的交易市場。本文所指的股票市場為二級市場，即股票的交易流通市場。高風險高回報是股票投資的重要特征，從股票市場誕生以來，投資者們就一直在進行探索、分析及研究其發(fā)展變化規(guī)律，希望能夠預測其發(fā)展趨勢，從而獲得理想的投資回報。第一節(jié)研究的背景和意義一、研究背景股票市場是金融市場的重要組成部分，與國民經(jīng)濟發(fā)展密切相關(guān)，股票作為資本證券化的工具，一種虛擬資本的代表，可以方便地在股票市場融資。從表面上看，股票市場是缺乏秩序的，或者說缺乏通常意義下的規(guī)律性，似乎它的變動是難以預測的。許多經(jīng)濟學家用畢生精力，創(chuàng)造出各種數(shù)學模型來簡化股票市場，試圖了解資本的流動方向及其規(guī)律性。人們對以股票價格為代表的各種金融資產(chǎn)價格的分析預測方法的研究，從股票市場和各種金融市場的出現(xiàn)開始，就沒有停止過，涌現(xiàn)出了各種各樣的分析方法體系。雖然這些方法派系眾多，但從其出發(fā)點和分析對象來考慮，可以分為基本分析FUNDAMENTALANALYSIS和技術(shù)分析TECHNICALANALYSIS兩大類?；痉治鍪峭ㄟ^研究影響證券價格的基本因素，確定證券的內(nèi)在價值，找出被市場錯誤定價的證券，買入并長期持有，直到證券的市場價格恢復到其內(nèi)在價值為止。技術(shù)分析則是根據(jù)證券市場信息的歷史數(shù)據(jù)，通過圖表、技術(shù)指標等尋求股票價格變化的規(guī)律，來找到最好的買入點和賣出點。隨著數(shù)學理論研究的深入和各種數(shù)據(jù)分析工具開發(fā)的迅速發(fā)展，人們用各基于時聞序歹|J分析的股架價格趨勢預測研究種不同的方法和工具來分析金融時間序列，做出各種金融時間序列預測的模型，尤其是股票價格的預測模型。時間序列分析方法是統(tǒng)計學研究的一個重要分支。它直接以事物在不同時刻的狀態(tài)所形成的數(shù)據(jù)為研究對象，逶過對時間序列數(shù)據(jù)的特征進行分析和研究，揭示事物的發(fā)展變化規(guī)律。經(jīng)典的時間序列分析方法有圖表法、指標法和模型法。模型法是蠢前對時閬序別進行深層次分析和刻畫的主要方法，它的分析思路是利用事物過去和現(xiàn)在的變化規(guī)律數(shù)據(jù)，構(gòu)造依時間變化的序列模型，借助外推原則來推測未來。時間序列模型分析方法具有邏輯的美感，模型的形式通常是一個或者一組數(shù)學方程。這不但具有表達上的簡潔性，而且可解釋性和可理解性也比較好，為進一步的處理、推導和應用提供了較大的方便。一些經(jīng)典的時間序列分析模型如ARMA，ARCH，GARCH等已經(jīng)被大量應用予金融時間序列預測中來，如美國經(jīng)濟家ENGLE就因為他1982年針對金融時間序列所提出的ARCH模型麗獲得2003年度諾貝爾經(jīng)濟學獎。ARCH模型很好地抓住了金融波動的變異性和筮集性特點，常被用來對金融時間序列進行分析、建模和預測。二、研究意義九十年代初，我國先后建立了上海和深圳兩大證券交易所，截至2009年4月，我國股票賬戶數(shù)達到1272797萬，是目前社會參與程度最高的金融市場。通過建立合理的模型對股票價格趨勢進行短期預測，同時不斷利用新的數(shù)據(jù)更新模型，做出新的預測，我們就可以實現(xiàn)連續(xù)預測，這對投資者如何較好地把握買賣時機將起到重要的指導作用。目前證券投資已經(jīng)成為社會生活的一個重要部分，證券市場的運行狀況對我國實體經(jīng)濟的影響逐漸加深，正在真正地發(fā)揮著國民經(jīng)濟“晴雨表“和“報警器”的作用。深刻理解股票市場的運行規(guī)律，預測分析股票價格的未來走勢，無論是對廣大投資者的降低投資風險還是宏觀經(jīng)濟管理部門的宏觀調(diào)控，保障我國證券市場的健康持續(xù)發(fā)展，都有著十分重要的意義。2第一章緒論第二節(jié)本文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)股票價格的時間序列一直對預測者有著巨大的吸引力，是各種預測方法應用的熱門領(lǐng)域。本文系統(tǒng)論述了股票價預測理論方法體系，研究了它們在證券市場的基本原理和實用價值。實證研究中，對上證指數(shù)短期趨勢時間序列建立ARIMA模型和ARGARCH模型，取得了較好的擬合效果和短期預測效果，可以幫助投資者規(guī)避風險，把握買賣時機。結(jié)構(gòu)本文共分為六章。第一章是緒論。主要對股票以及股票市場的概念做了說明，介紹了研究的背景和意義、論文的機構(gòu)安排以及論文的創(chuàng)新點。第二章主要論述了自股票市場誕生以來，股價預測理論方法的發(fā)展歷史。第三章論述了傳統(tǒng)的基本分析和技術(shù)分析等傳統(tǒng)的分析預測方法，對技術(shù)分析的理論方法做了比較詳細的闡述。第四章主要論述了傳統(tǒng)的基于線性范式下的資本市場理論所面臨的挑戰(zhàn)以及非線性市場理論的發(fā)展，并概念性地介紹了一些非線性的預測方法。第五章論述了基于時間序列分析的預測方法，著重闡述了ARIMA模型和GARCH模型的建模預測方法。第六章利用ARIMA模型和GARCH模型對代表上證指數(shù)波動趨勢的7日移動均線進行了實證分析，取得比較好的擬合效果，并且做出了6日短期預測。第三節(jié)本文的創(chuàng)新與不足本文的創(chuàng)新主要有1本文所進行的對股票價格趨勢的預測研究，不是對上海綜合指數(shù)的整個歷史數(shù)據(jù)區(qū)間建立模型，然后用這個模型預測將來某一天的價格。本文是基于局部數(shù)據(jù)進行建模，進行短期預測，如果及時對樣本數(shù)據(jù)進行更新，使模型能夠及時反映最新的信息，調(diào)整模型的結(jié)構(gòu)，重估模型的參數(shù)，就可以實現(xiàn)動態(tài)化連續(xù)化預測。2一般的文獻中多采用GARCH模型對收益率的波動率進行估計，本文在方法上也使用了GARCH模型，然而我們研究的對象是價格變化的趨勢，同時使用的具體模型是在一般文獻中不太常見的ARGARCH模型，對上證指數(shù)趨勢序列進行建模，并進行短期預測，取得基于時間序列分析的股票價格趨勢預測研究了不錯的效果。本文的不足主要有1我們建立模型的對象是上證指數(shù)7日移動均線數(shù)據(jù)，而不是每天的收盤價。由于移動均線對收盤價存在一定的滯后效應，移動階數(shù)越大，這種滯后效應越明顯。所以如果用建立的模型來預測收盤價，則會存在一定的滯后效應。2預測對象是市場指數(shù)而非個股，對那些與指數(shù)波動性相似的股票的指導作用比較明顯，但是對那些與指數(shù)波動規(guī)律差異較大的個股，指導作用就不那么強。本文的結(jié)論主要有1股價趨勢預測的時間序列模型法有非常好的擬合效果，比一般的線性回歸模型和多項式回歸模型都要好；2ARIMA模型和GARCH模型有著較好的短期預測效果，預測誤差與預測步長同向變化；3我國股票市場價格波動規(guī)律具有時變性，不同樣本時間窗內(nèi)股價的前后相關(guān)性不同，建立的模型隨著所依據(jù)的樣本區(qū)間的不同而不同。實際預測中，應當進行動態(tài)化建模，從而實現(xiàn)連續(xù)預測。4第二章股價預測理論與方法概述第二章股價預測理論與方法概述全球股票市場從誕生至今有幾百年的歷史，但是，人們對它的理解和認識只是在近幾十年才有了較大的發(fā)展。紐約大學馬科維茨教授90年諾貝爾經(jīng)濟學獎獲得者在自傳中提道“一次偶然的談話提示我將數(shù)學方法應用于股票市場的可能性“。由此可以看出，人類用科學的方法對股票市場進行分析研究也只是從近幾十年才開始的。過去相當長的一段時間里，由于股票市場規(guī)模不大，信息交流速度和分析手段非常有限，人們通常只能憑借著個人的主觀感受進行決策判斷。隨著近幾十年證券市場的迅速發(fā)展，信息披露規(guī)范化和信息傳輸手段的多樣化，人們逐漸認識到，需要一些行之有效的預測方法來對市場投資決策提供指導。麥克尼斯發(fā)現(xiàn)自20世紀70年代前期開始，在所有重要轉(zhuǎn)折關(guān)頭，經(jīng)濟學家們做出的預測都是嚴重錯誤的，其中包括聯(lián)邦儲備委員會主席格林斯潘負責的研究所。麥克尼斯發(fā)現(xiàn)著這些轉(zhuǎn)折關(guān)頭，預測者往往作為一個群體發(fā)生偏離。即使預測正確，也往往只是在短期意義上的，“一個變量的很小變化往往產(chǎn)生比理論所預期的大得多的沖擊”。盡管如此，人們還是以極大的熱情投入市場預測工作，至少寄期望于短期預測的部分是準確的。大量研究人員通過對時間序列數(shù)據(jù)本身進行分析，從其自身的變化來尋找規(guī)律進而尋找新的方法來模擬和預測，但證券市場是一個復雜系統(tǒng)，它不但是一個有大量參與者的互動系統(tǒng)，而且還受很多市場以外的綜合因素影響，它的客觀表現(xiàn)確實難以預測和準確把握。然而由于對利益的追求和對未知規(guī)律的渴望，長期以來，人們從未停止過對股票市場的預測工作的研究和探索。第一節(jié)股票價格預測理論的發(fā)展史格雷厄姆和多德在1934年證券分析一書中對1929年美國股票市場價格暴跌進行了深刻反思，認為股票價格的波動是建立在股票“內(nèi)在價值“基礎上的，股票價格會由于各種非理性原因偏離“內(nèi)在價值“，但隨著時間的推移這種5基于時間序羅J分析的股票價格趨勢預測研究偏離會得到糾正而回到“內(nèi)在價值“，因此，股票價格的未來表現(xiàn)可通過與“內(nèi)在價值“的比較焉加|以判斷。毽“內(nèi)在價值掙取決于公司未來盈利熊力，因此，對公司未來盈利能力及其現(xiàn)金流的準確把握成為預測未來股價的關(guān)鍵因素。此后，戈登在對“內(nèi)在價值“進行深入的量化分析的基礎上，提出了著名的股票定價的現(xiàn)金流量模型即“戈登模型“，然而，公司未來現(xiàn)金流是不確定的，為該模型的廣泛應用帶來麻煩，為此，關(guān)于股票定價的早期研究就集中在如何確定公司未來現(xiàn)金流。費雪FISHER教授認為未來資產(chǎn)收益的不確定性可以用概率分布來描述，馬愛克、?？怂笻ICKS等學者經(jīng)過一系歹|L研究認為投資者的投資偏好可以看作是對投資于未來收益的概率分布矩的偏好，并可用均方差空間的無差異曲線來表示，同時，他們還發(fā)現(xiàn)“大數(shù)定律“在包含多種風險資產(chǎn)的投資中會發(fā)揮某種作用。戈登模型在股票價值分析中占有非常重要的地位，成為單只股票估價分析的基本方法，然而，該方法并沒有解決股票投資風險與未來現(xiàn)金流折現(xiàn)率的關(guān)系，直到亨利馬科維茨教授的現(xiàn)代證券組合理論的建立才對這一基本問題有了明確的認識，從而一定程度上消除了該模型的致命缺陷。在實際投資實踐中，很少有投資者會將所有的投資集中在一只股票上?；诖?，馬科維茨教授予1938年提出了投資組合的概念，建立了現(xiàn)代證券組合理論，以統(tǒng)計學上的均值和方差等概念來衡量組合的收益和風險，給出了投資者如何根據(jù)自己的風險承受能力建立自己的最優(yōu)組合以最大化其投資收益，并將風險分解為系統(tǒng)和非系統(tǒng)飆險，從而，指導投資者最優(yōu)化其投資行為。此后，其學生威廉夏普MSHARPE、林特納等為強化該理論的應用，將其注意力從馬科維茨的微觀研究轉(zhuǎn)向整個市場，將其復雜形態(tài)簡化為以市場指數(shù)為基礎的單因素關(guān)系，并發(fā)現(xiàn)在均衡市場條件下的資本資產(chǎn)的收益與風險遵循線性關(guān)系，即著名的以均值一方差模型為前提的資本資產(chǎn)定價模型CAPM。然而，幽于CAPM所要求的前提過于嚴格，從而限制了其應用，許多經(jīng)濟學家試圖研究在一定弱化條件下的定價理論，他們是邁耶斯的存在大量非市場化資產(chǎn)的投資定價理論、羅斯ROSS的套利定價理論APT以及布里登BREEDEN資產(chǎn)收益率與平均消費增長率的線性關(guān)系模型CCAPM等等為數(shù)眾多的數(shù)量化投資模型，為市場投資行為選擇提供了一定決鑲依據(jù)。ROBERTS和OSBOME在對股票市場價格的長期研究后，發(fā)現(xiàn)市場價格遵循“隨6第二章股價預測理論與方法概述機漫步或“隨機游動“的規(guī)律，由此，以FAMA教授為代表的經(jīng)濟學家提出了有效市場假說EMH理論，認為投資者對市場信息會作出合理的反應，將市場信息與股票價格相結(jié)合。有效市場假說EMH理論將有效市場分成三個層次一是強式有效市場STRONGFORMEFFICIENCY。在該市場中，現(xiàn)時的股票價格反映了所有信息，沒有人能夠利用包括內(nèi)幕消息在內(nèi)的任何信息獲得超額收益。二是半強式有效市場SEMISTRONGFORMEFFICIENCY。在該市場中，現(xiàn)時股票價格反映了所有公開的相關(guān)信息，如年報、簡報、報紙專欄等等。人們不可能通過分析所有這些公開信息來獲得超額收益。三是弱式有效市場WEAKFORMEFFICIENCY。在該市場中，現(xiàn)時股票價格反映了所有過去的相關(guān)信息。人們不可能通過分析如過去的價格等歷史信息來獲得超額收益。市場效率的決定因素是市場對不同信息的反應程度，包括歷史信息、公開信息和內(nèi)部信息。EMH理論認為在弱式有效市場上，歷史信息如股票過去的價格等對未來價格的影響已經(jīng)體現(xiàn)在現(xiàn)有價格中，投資者一般不能簡單依靠過去信息獲取超額利潤，過去的信息對未來的收益只有隨機影響。進入1980年代，在探尋一般均衡定價模型進展不大的情況下，將定價理論的研究方向轉(zhuǎn)向注重市場信息的考察。經(jīng)過實證檢驗，邦德特和塞勒BONDTANDTHELER，1985發(fā)現(xiàn)股市存在投資者有時對某些消息反應過度OVERREACT，而杰格蒂什JEGADEESH，1990、萊曼LEHMANN，1990等則發(fā)現(xiàn)了股價短期滯后反應現(xiàn)象，由此，杰格蒂什和迪特曼TITMAN，1993認為投資者對有關(guān)公司長遠發(fā)展的消息往往有過度的反應，而對只影響短期收益的消息則反應不足，關(guān)于這一點仍然存在著爭論，盡管如此，信息與股價之間應存在著某種關(guān)系得到了經(jīng)濟學家們的認同，并且，弗倫奇和羅爾ROLL的實證研究證明了股價波動幅度與可獲得信息量之間存在著良好的正相關(guān)關(guān)系。然而，這些定價理論在現(xiàn)代經(jīng)濟金融學家的推動下得到巨大發(fā)展的同時也遇到了嚴峻的挑戰(zhàn)，這種挑戰(zhàn)表明了“對股票、債券等金融資產(chǎn)價格變動缺乏有效的解釋手段反映了我們科學體系的不成熟“，股票市場普遍是混沌的。面對這一現(xiàn)實，金融學家們開始嘗試利用非線性方法與混沌思想來理解股票市場7基于時間序列分析的股票價格趨勢預測研究行為。另外，人們?yōu)榱藦耐粞蟠蠛０愕臄?shù)據(jù)中將許多隱藏的存決策意義的信息挖掘出來，于1989年提出了數(shù)據(jù)挖掘的概念。它是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事前不知道的、但有潛在有用的信息和知識的過程，又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)。主要方法有灰色理論、模糊理論、混沌理論、神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機等。金融時間序列是一類常見而重要的數(shù)據(jù)，對其進行數(shù)據(jù)挖掘分析也是目前的研究熱點。第二節(jié)中國股票市場的可預測性股市預測是經(jīng)濟預測的一個分支，指以準確的調(diào)查統(tǒng)計資料和股市信息為依據(jù)，從股票市場的歷史、現(xiàn)狀和規(guī)律性出發(fā)，運用科學的方法，對股票市場的未來走勢做出判斷。股市價格的未來難勢是否具有預測性與市場的有效性密切相關(guān)。如果股票市場是符合有效市場假說的，也即毅票價格服從隧機游走，則股票價格的預測就毫無意義。隨著我國證券市場的發(fā)展，廣大經(jīng)濟工作者對我國股票市場股票價格的預測也進行了深入的研究。先后有許多學者對我證券市場的有效性和可預測性進行了研究。從躁前學者們對我國股票市場特征的研究來看，誨多學者認為我國股票市場還沒有達到弱勢有效，也就是說用股票交易的歷史信息在一定程度上可以預測其未來的走勢。同時從筆者自身的投資經(jīng)驗來看，中國的股票市場在一定程度上，特別是在短期內(nèi)，是具有一定的可預測性的。當然，我們說股價可以預測，并不是說可以100準確預見，兩是說其短麓趨勢具備一定的可預測性。近年來，我國的廣大研究人員把隨機過程和模糊數(shù)學以及信息、控制、人工智能、應用數(shù)學等專業(yè)大量應用于股票價格的研究，比如維納過程、馬爾科夫方法、“黑盒子“理論的灰色系統(tǒng)預測、系統(tǒng)動力學、蒙特卡羅模擬，甚至國際上前沿的混沌理論。也有一些學者從博弈的角度研究股票的價格波動，即莊家、教戶、機構(gòu)，甚至政府之聞進行雙方和多方的搏弈。近年，博弈論經(jīng)濟學方面的經(jīng)濟學家接連獲得諾貝爾經(jīng)濟學獎，人們也開始將博弈論廣泛地應用在股票價格的模擬和說明上。8第三章股價預測分析的傳統(tǒng)方法第三章股價預測分析的傳統(tǒng)方法傳統(tǒng)的預測分析方法主要是指基本分析方法和技術(shù)分析方法，這是目前仍然被廣大投資者廣泛使用的方法。股票的市場價格由股票的價值決定，但是同時受到許多因素的影響。其中，供求關(guān)系是最直接的因素，其他因素都是通過作用于供求關(guān)系而影響股票價格的。由于影響股票價格的因素復雜多變，所以股票的市場價格呈現(xiàn)出高低起伏的波動性特征。這些影響因素基本上可分為以下三類市場內(nèi)部因素、基本面因素、政策因素。一、市場內(nèi)部因素市場內(nèi)部因素主要是指市場的供給和需求，即市場資金量和股票供給量，比如一定階段的股市擴容節(jié)奏將對該因素產(chǎn)生重要影響。二、基本面因素基本面因素包括宏觀經(jīng)濟因素和公司內(nèi)部因素。宏觀經(jīng)濟因素主要是指能影響市場中股票價格的因素，包括經(jīng)濟增長、經(jīng)濟景氣循環(huán)、利率、財政收支、貨幣供應量、物價、國際收支等。公司內(nèi)部因素主要是指公司的財務狀況。三、政策因素政策因素指足以影響股票價格變動的國內(nèi)外重大活動以及政府的政策、措施、法令等重大事件。政府的社會經(jīng)濟發(fā)展計劃、經(jīng)濟政策的變化、新頒布法令和管理條例等均會影響到股價的變動。第一節(jié)基本分析方法一、基本面分析的基本原理基本面分析是指證券分析師根據(jù)經(jīng)濟學、金融學、財務管理學及投資學等基本原理，對決定證券價值及價格的基本要素，如宏觀經(jīng)濟指標、經(jīng)濟政策走勢、行業(yè)發(fā)展狀況、產(chǎn)品市場狀況、公司銷售和財務狀況等進行分析，評估證券的投資價值，判斷證券的合理價位，提出相應的投資建議的一種分析方法。9基予對間序列分析的股票價格趨勢預測研究基本面分析重點研究股票的內(nèi)在價值一上市公司經(jīng)營狀況的真實反映。這種分析方法談為股票價格在市場上的頻繁波動是受多種內(nèi)外因素影響的，但股票的市場價格總是圍繞著內(nèi)在價值變化，市場價格和內(nèi)在價值之間的差距最終會被市場糾正，因此市場價格低于或高于內(nèi)在價值之囂，便是買賣機會到來之時。影響股票市場價格波動的因素很多，主要的有三個方面的原因一是宏蕊經(jīng)濟的繁榮或蕭條，二是企業(yè)所處行業(yè)以及相關(guān)行業(yè)的發(fā)展狀況，三是企業(yè)自生的經(jīng)營狀況，如經(jīng)營得當，盈利能力比較強，則它的股票價值就高，價格就貴，反之，則價值就低，價格就賤。二、基本分析應考慮主要因素一經(jīng)濟環(huán)境GDP、國民收入涵蓋個人收入和個人可支配收入、經(jīng)濟周期分析二經(jīng)濟政策貨幣政策準備金制度、再貼現(xiàn)制度、公開市場業(yè)務財政政策稅收、預算和平衡經(jīng)濟學家普遍認為，在刺激經(jīng)濟增長時，財政政策比貨幣政策的效果更明顯，麗在對付通貨膨脹方面，貨幣政策比財政政策更加直接和有效。分析政府的財政政策有助于掌握經(jīng)濟運行的走勢，預測公司收益的變化和證券價格的變化趨勢。三行業(yè)因素產(chǎn)業(yè)發(fā)展周期初創(chuàng)階段、成長階段、成熟階段、衰退階段經(jīng)濟運行周期周期性行業(yè)、穩(wěn)定性行業(yè)、增長性行業(yè)四公司狀況競爭能力、盈利能力、財務狀況、經(jīng)營管理能力第二節(jié)技術(shù)分析方法基本分析的目的在于確定證券的內(nèi)在價值，然后將內(nèi)在價值與市場價格進10第三章股價預測分析的傳統(tǒng)方法行比較，若前者高于后者，說明證券價值被低估，則買進；反之則賣出。而技術(shù)分析則著眼于對證券價格走勢和影響價格的供求狀況的分析，它以市場價格、交易量這些歷史信息為基礎，憑借圖表和各種指標來解釋、預測市場的未來走勢，強調(diào)心理因素對證券價格走勢的影響。換言之，利用技術(shù)分析作買賣決策時，也許不用花費時間、精力去做縝密的宏觀、行業(yè)和公司研究，甚至無須知道公司的名稱，投資者只要坐在電腦前，研究該公司的證券價格走勢及價格所表現(xiàn)的各種指標和圖表，就可以從中尋找到買賣時機。因而有人稱技術(shù)分析側(cè)重于對投資時機的把握。技術(shù)分析是當今證券投資中常用的一種重要分析方法，它依據(jù)過去與現(xiàn)在的統(tǒng)計資料數(shù)據(jù)，運用圖表、形態(tài)、指標等分析手段，對證券價格的發(fā)展趨勢進行各種有針對性的分析研究，從而作出對證券價格波動發(fā)展趨勢的預測估計。由于技術(shù)分析方法運用了極為廣泛的數(shù)據(jù)資料，并采用了各種不同的數(shù)據(jù)處理方法，因而受到了投資者的重視和青睞。一、技術(shù)分析的理論基礎一市場行為說明一切這一觀點認為所有影響證券市場波動的因素，最終都必然體現(xiàn)在證券的價格波動之上，外在的、內(nèi)在的、基本面的、政策面的、心理面等諸多影響市場走勢因素必然會最終轉(zhuǎn)化成為對于市場籌碼的供給和需求，從而體現(xiàn)在價格走勢之中。而投資者只需關(guān)心這些因素對于市場行為的影響效果，而無需關(guān)心具體導致這些變化的原因是什么。這個假設有充分的合理性。任何一個因素對股票市場的影響最終都必然體現(xiàn)在股票價格的變動上。如果某一個消息公布以后，股票價格同以前一樣而沒有大的變動，說明這個消息不是影響股票市場的因素。如果有一天我們看到，價格向上跳空很多，成交量急劇增加，不用問，一定是出現(xiàn)了一個或者幾個利多消息，具體是什么消息，完全沒有必要過問，因為它己經(jīng)體現(xiàn)在市場行為之中了。反之，如果某一天價格向下跳空很多，成交量大增，也是一定出現(xiàn)了什么利空消息，上述現(xiàn)象就是這個消息在股票市場行為中的反映。歷史會重演價格的波動表面上是受到證券的供求關(guān)系所決定的，但是就其深層次而言，基于時間序列分析的股票價格趨勢預測研究影響市場供求關(guān)系的是投資者預期變化而導致的對于籌碼供需的變化。投資者往往會因為贏利面和贏利程度的不斷擴大而提高對于未來市場走勢的預期，這樣當市場進入最高點的時候，投資者的預期值到達最大值，對于籌碼的需求達到最大，而持有籌碼的投資者則拋出籌碼的預期到達最低值極少部分先知先覺的投資者及好運的投資者出外，這樣便自然形成市場價格的最高點，這時正好是人性的“貪婪”本性也到達了最高點；相反投資者同樣也會因為虧損面和虧蝕程度的加劇而不斷降低對于未來市場的預期，當市場進入最低點的時候，投資者的預期值到達最低值，對于籌碼的需求到達最小，而持有籌碼的投資者的拋出意愿達到最高值極少部分先知先覺的投資者及好運的投資者除外，這樣便自然形成了市場價格的最低點，而這時恰恰也是人性“恐懼”本性達到了最高值。因而對于“歷史往往重復發(fā)生“的理解應該是人性的“貪婪”和“恐懼”本性永遠在市場波動的高、低點過程中循環(huán)往復地同步發(fā)生著。股票市場是一個買賣雙方的市場，價格的變動每時每刻都受到供需關(guān)系的約束。股票價格上漲了肯定是需求大于供給。反之，股票價格下跌了，肯定是供給大于需求。在進行技術(shù)分析時，一旦遇到與過去某一個時期相同或者相似的情況，應該與過去的結(jié)果比較。過去的結(jié)果是己知的，這個已知的結(jié)果是現(xiàn)在對未來作預測的參考。任何有用的東西都是經(jīng)驗的結(jié)晶，是經(jīng)過許多場合檢驗而總結(jié)出來的。這就是歷史可重復性，股票市場的操作也不例外。三價格沿趨勢運動承接“歷史往往重復發(fā)生”是投資者預期由高至低或由低至高而不停的變化的理解，這一句話背后的意義十分的清晰明了。當市場從高點回落時，投資者的預期也從“貪婪”的極點同步回落并影響了投資者對于證券的需求的降低和供給的擴大，因而價格在這一心理趨勢變化的影響之下，自然便沿著下降的趨勢而不斷回落，直到達到預期的最低值；同理，當價格從最低點逐漸上升時，投資者的預期也逐步擺脫“恐懼”的陰影而不斷上升，并影響了投資者對于證券需求的放大和供給的降低，因而價格同樣在心理預期不斷增強的影響下，自然沿著上升趨勢不斷創(chuàng)出新高，一直達到預期的最高值。這一假設認為股票價格的變動是按照一定規(guī)律進行的，股票價格有保持原來方向的慣性。正是由于這一條，技術(shù)分析者才會花費大量心血，看圖找出價12第三章股價預測分析的傳統(tǒng)方法格變動的規(guī)律。一般來說，一段時間內(nèi)股票價格一直是持續(xù)上漲或者下跌，那么，今后一段時間，沒有出現(xiàn)意外，股票價格會按照這個方向繼續(xù)上漲或者下跌，沒有理由改變這一既定的運動方向。“順勢而為“是股票市場中的一句名言，如果沒有調(diào)頭的內(nèi)部和外部因素，沒有必要逆大勢而為。如果否認了這一假設，認為即使沒有外部因素影響，股票價格也可以改變原來的變動方向，技術(shù)分析就沒有了立根之本。試想，股票價格可以隨意變化，沒有任何規(guī)律可循，技術(shù)分析就如同賭博一樣撞大運，技術(shù)分析還有存在的必要嗎只有股價的變動遵循一定規(guī)律，我們才一能運用技術(shù)分析這個工具找到這些規(guī)律，對于今后的買賣活動進行有效的指導。二、技術(shù)分析的要素量、價、時、空一價和量是市場行為的最基本的表現(xiàn)市場行為最基本的表現(xiàn)就是成交價和成交量。過去和現(xiàn)在的成交價、成交量涵蓋了過去和現(xiàn)在的市場行為。技術(shù)分析就是利用過去和現(xiàn)在的成交量、成交價資料，以圖形分析和指標分析工具來分析、預測未來的市場走勢。這樣，成交價和成交量就成為技術(shù)分析的基本要素。二時間在進行行情判斷時有著很重要的作用一個已經(jīng)形成的趨勢在短時間內(nèi)不會發(fā)生根本改變，中途出現(xiàn)的反方向波動，對原趨勢不會產(chǎn)生大的影響。一個形成了的趨勢又不可能永遠不變，經(jīng)過了一定時間又會有新的趨勢出現(xiàn)。循環(huán)周期理論著重關(guān)心的就是時間因素，它強調(diào)了時間的重要性。三空間指的是價格波動所能夠達到的極限從某種意義上講，空間因素也可以認為是價格的一個方面。三、技術(shù)分析的方法體系在價、量歷史資料基礎上進行的統(tǒng)計、數(shù)學計算和繪制圖表的方法是技術(shù)分析方法的主要手段。技術(shù)分析的方法繁多，形式多樣，本章僅介紹一些比較常用和比較實用的技術(shù)分析方法。一般說來，可以將技術(shù)分析方法分為如下五類指標類、切線類、形態(tài)類、K線類、波浪類。一指標類指標類要考慮市場行為的各個方面，建立一個數(shù)學模型，給出數(shù)學上的計13基于時間序列分析的股票價格趨勢預鍘研究算公式，得到一個體現(xiàn)股票市場的某個方面內(nèi)在實質(zhì)的數(shù)字，這個數(shù)字叫指標值。指標值的具體數(shù)值和相互闖關(guān)系，直接反映股票市場所處斡狀態(tài)，為我們的操作行為提供指導方向。指標所反映出來的許多信息是不能從行情報表信息中直接看出來的。二切線類切線類是按定方法和原則在由股票價格的數(shù)據(jù)所繪制的圖表中畫出一些直線，然后根據(jù)這些直線的情況推測股票價格的未來趨勢，這些直線就叫切線。切線的作用主要是起支撐和壓力的作用。支撐線和壓力線的往后延伸位置對價格趨勢起一定的制約作用。三形態(tài)類形態(tài)類是根據(jù)價格圖表中過去一段時間走過的軌跡形態(tài)來預測股票價格未來趨勢的方法。根據(jù)技術(shù)分析的假設，市場行為包括了一切信息。價格走出的形態(tài)是市場分析的重要部分，是股票市場對各種信息進行消化后的具體表現(xiàn)。從而用價格的形態(tài)來推測股票價格的將來就十分有意義。四K線類K線類的研究手法楚側(cè)重若干天的K線組合情況，推測股票市場多空雙方力量的對比，進而判斷股票市場多空雙方誰占優(yōu)勢，是暫時的，還是決定性的。K線圈是進行各種技術(shù)分析的最重要的圖表。五波浪類波浪理論把股價的上下變動和不同時期的持續(xù)上漲、下跌看成是波浪的上下起伏。波浪的起伏遵循自然界的規(guī)律，股票的價格運動也就遵循波浪起伏的規(guī)律。波浪理論較之于別的技術(shù)分析流派，最大的區(qū)別就是能提前很長的時間預計到行情的底和頂，麗別的流派往往要等到新的趨勢已經(jīng)確立之后才能看到。但是，波浪理論又是公認的較難掌握的技術(shù)分析方法。豳、技術(shù)分析的發(fā)展趨勢近十幾年來，證券分析技術(shù)出現(xiàn)了一些新的發(fā)展趨勢。計算機技術(shù)的進步使各種分析、預測理論得以和統(tǒng)計學、信息技術(shù)、優(yōu)化算法緊密結(jié)合，使證券分析向數(shù)量化、技術(shù)化、復雜化方向發(fā)展。將隨機過程，混沌理論、模糊數(shù)學等數(shù)學理論和神經(jīng)網(wǎng)絡、人工智能等工程學手段應用于股票價格預測逐漸成為14第三章股價預測分析的傳統(tǒng)方法了現(xiàn)在股票價格預測分析的熱門領(lǐng)域。西方金融理論界對技術(shù)分析的研究主要集中于兩個方面尋求價格運動規(guī)律存在的統(tǒng)計支持研究基于技術(shù)分析的交易規(guī)則，獲得更直接的實證支持。比如在統(tǒng)計上對證券收益中厚尾現(xiàn)象FATTAIL的發(fā)現(xiàn)，使得一些研究者采用分形和混沌理論來解釋證券的價格行為，并得到很好的效果。還有貝葉斯統(tǒng)計、神經(jīng)元網(wǎng)絡、人工智能等方法，這些工程學的手段也逐步使用在各種投資軟件和自動交易系統(tǒng)中。與簡單的移動平均等方法相比，現(xiàn)代技術(shù)分析在預測技術(shù)方面達到了更高的境界。五、技術(shù)分析的使用方法技術(shù)分析的各個流派從不同的方面理解和考慮股票市場，有的有相當堅實的理論基礎，有的就沒有很明確的理論基礎，很難說清楚為什么。但它們都有一個共同的特點，即都經(jīng)過股票市場的實踐考驗。這五類技術(shù)分析方法盡管考慮的方式不同，但目的是相同的，彼此并不排斥，在使用上可相互借鑒在股票投資中，投資者需要解決的兩個問題，一是投資什么樣的股票，二是何時買賣。這也正是基本面分析和技術(shù)面分析設法解決的問題。在現(xiàn)實的經(jīng)濟活動中，股票價格的起伏變動不僅是由上市公司的經(jīng)營狀況決定的，各種外部因素的變化也會直接或間接地影響股票的走勢?；痉治鰩椭覀冞x擇股票的種類，技術(shù)分析可以幫助我們選擇合適的買賣時機。這技術(shù)分析與基本分析不是排斥的，兩者應當結(jié)合使用?；跁r間序歹J分析的股票價格趨勢預測研究第四章股價預測的非線性理論與方法第一節(jié)線性資本市場理論的局限性一、線性范式的發(fā)震與運用長期以來，線性范式在現(xiàn)代資本市場理論中一直處于主導地位。線性范式指的就是以EMH為基礎，以線性雖數(shù)關(guān)系為模型的資本市場理論框架。馬櫥威茨提出的均值一方差模型和夏普等人建立的資本資產(chǎn)定價模型CAPM是傳統(tǒng)線性范式下資本市場理論的核心部分。EMH在二十世紀7080年代備受推崇，按照當時人們對EMH的理解，如果資本市場是有效的，那么資產(chǎn)價格已經(jīng)反映了所有可獲得的或公開的信息，過去的信息已經(jīng)被計算到證券價格里面了；投資者是理性的，是以線性的方式對信息做出反應，邸他們在得到信惠時就立即做出反應，而不是以累計的方式對一個事件做出反應；證券收益率則是相互獨立的、呈正態(tài)分布的隨機變量，且其波動服從隨機游走的模型。二、線性范式的缺陷然而，近些年來線性范式受到了空前的挑戰(zhàn)，這主要是因為有不少的實證研究表明有效市場假設與人們所觀察到的事實并不相符。主要事實有受益率分布的非正態(tài)性國內(nèi)外大量實證研究發(fā)現(xiàn)，證券的收益率并非相互獨立，其變化并不服從隨機游走模型，其概率分布亦菲正態(tài)分布，而呈現(xiàn)一種“尖峰厚尾“也可稱為“尖峰胖尾”的特性，即同正態(tài)分布相比，總體在眾數(shù)周圍的集中程度很高，且大幅度偏離均值的異常值較多。方差度量資本市場的風險失效根據(jù)概率論知識，股票收益的厚尾特性可能導致方差不確定或無窮大，此時是不能用方差來度量資本市場風險程度的。因此，股票收益的厚尾特性會直接導致方差度量資本市場風險的失效。此外，對收益率不呈正態(tài)分布或?qū)ΨQ分布的市場來說，即使方差是有限的也不能有效衡量風險的大小。這就直接導致16第四章股價預測的非線性理論與方法了在EMH基礎之上發(fā)展起來的CAPM等模型不能使用。三規(guī)模效應和季節(jié)效應問題規(guī)模效應即股票的收益率無論是總收益率還是風險調(diào)節(jié)后的收益率，都與公司的規(guī)模大小負相關(guān)。季節(jié)效應是指股價指數(shù)一月份的收益率總明顯高于其它11個月份的收益率。除一月效應以外，還有周末效應、節(jié)日效應等。在很多證券市場上，都被發(fā)現(xiàn)規(guī)模效應和季節(jié)效應的存在。非線性范式真正引起人們的注意是在20世紀80年代后期，人們越來越多地發(fā)現(xiàn)，線性范式下的資本市場理論已無法解釋股市的一些現(xiàn)象，最為典型的是黑色星期一問題。所謂黑色星期一，指的是在1987年LO月19日星期一，美國紐約股票市場突然爆發(fā)了前所未有的狂跌風潮。依據(jù)傳統(tǒng)的資本市場理論，在有效市場中，價格趨向合理，市場趨于均衡，除非外界發(fā)生諸如戰(zhàn)爭及其他重大政治事件，否則不會出現(xiàn)股市暴漲暴跌這樣的巨大變動。由于當時根本沒有這類外界事件的發(fā)生，所以傳統(tǒng)的資本市場理論無法對這一現(xiàn)象給出令人滿意的解釋。黑色星期一事件加速了非線性資本市場理論的發(fā)展。第二節(jié)非線性資本市場理論的發(fā)展一、分形市場理論FRACTALMARKETTHEORY的產(chǎn)生為資本市場理論的發(fā)展開拓了新的領(lǐng)域。早在1972年，MANDELBROT就首次提出可以用分形理論中的RS分析法即重標極差法RESCALEDRANGEANALYSIS來分析金融時間序列，隨后GREEN和FIELITZ對股票收益數(shù)據(jù)作了RS分析，得出結(jié)論認為股票價格時間序列的確存在分形特征。20世紀80年代后，RS分析在金融理論界得到了充分的重視，不少學者在這方面作了實證研究，但是得出的結(jié)論卻不盡相同。AYDOGAN和BOOTHLO以及AMBROSEEATL在對股票收益率作了RS分析之后，認為沒有充分證據(jù)表明股票價格序列存在分形特征；而其他人，比如PETERS和GOETZMANN則認為分形特征在股票價格序列中是存在的。從他們具體的研究過程來看，PETERS和GOETZMANN的結(jié)論更令人信服。因為他們研究所使用的歷史數(shù)據(jù)鏈在同類研究17基于時聞序列分析的股票價格趨貉預測研究中是最長的，而且在進行RS分析之前對原始序列作了去除趨勢處理，對原始數(shù)據(jù)的短期序列相關(guān)終了調(diào)整。需要特別指出的是，從PETERS在1994年的研究中可以很清楚地看到非線性范式的確麓夠揭示出股票市場的走在特性。他對1928年L胃2囂至1990年7月5暖的股票收益率數(shù)據(jù)進行RS分析后發(fā)現(xiàn)，在這63年里，盡管美國經(jīng)歷了二戰(zhàn)、朝鮮戰(zhàn)爭、越南戰(zhàn)爭、經(jīng)濟大蕭條、20邀紀國年代社會動亂、70年代石油危機以及80年代大規(guī)模舉債經(jīng)營，但用來表征股票市場非線性特性的HURST指數(shù)卻顯得耜警穩(wěn)定，一直保持在057062的范圍內(nèi)。此外，他還針對某些個股的月收益率作了RS分析，結(jié)果表明按產(chǎn)業(yè)分組的股票傾向于有相近的HURST指數(shù)值和大體相當?shù)难h(huán)長度。PETERS在避過大量諼甓EMH失效和市場具有分形特征后，提出了“分形市場假說“FRAETALMARKETHYPOTHESIS，簡記為FM疆。作為非線性分析方法的分形理論在運用時由于沒有獨立、正態(tài)和隨機游走的前提約束，并且能夠更好地刻畫資本市場的特征，因此能夠成為資本市場理論的有效分析工具，從而為資本市場理論的發(fā)展開拓了新的領(lǐng)域。并且，這理論得到了越來越多的入的認可。分形理論能更好地刻畫資本市場的運行機制，有助于我們認識資本市場的真實本質(zhì)。經(jīng)典資本市場理論認為資本市場以線性方式對外界作用起反應，并且其長期變化趨勢由資本市場的內(nèi)在因素決定，其短期的不規(guī)則波動由于外在的隨機因素影響，于是可以通過線性方程加上隨機項的方法為資本市場建立數(shù)學模型。實際上，資本市場的不規(guī)則波動并非外隨機性作用的結(jié)果，而是由資本市場內(nèi)部的非線性關(guān)系相互作用產(chǎn)生的。這種非線性效應表現(xiàn)為股市股價的巨幅變動及價格時問序列的高度自相關(guān)等等?？梢?，線性范式下的傳統(tǒng)資本市場理論無法很好地揭示資本市場的本質(zhì)特征。分形理論則是解決資本市場中非線性問題的有力工具，它能有效地刻畫出資本市場內(nèi)部相互作用的非線性關(guān)系，從而更準確地揭示出資本市場的內(nèi)在特征，深化人們對資本市場這一非線性系統(tǒng)的認識。分形理論是非線性分析方法中的一種，盡管問世才幾十年，但是由于它能有效地解釋自然和經(jīng)濟現(xiàn)象中許多極其復雜多變的問題，因此它已成為發(fā)展非線性資本市場理論框架的有力分析工具，目前學術(shù)界也已普遍意識到其重要性。18第四章股價預測的非線性理論與方法二、混沌理論與方法在資本市場理論中的應用顯示出強大的生命力。1989年，美國學者SEHEINKMAN和LEBARON發(fā)現(xiàn)了股票囡收益率序到和溺收益率序列中存在著混沌現(xiàn)象。此后，對各種經(jīng)濟與金融時間序列數(shù)據(jù)的非線性檢驗弓|起了人們廣泛的興趣?；煦缡侵复_定性系統(tǒng)中出現(xiàn)的類似隨機的過程。表現(xiàn)為外觀的無秩序性和內(nèi)在的規(guī)律性的結(jié)合，具有以下幾今基本特性。一是蝴蝶效應，又稱為對初始條件敏感的依賴性，也就是說在混沌出現(xiàn)的參數(shù)范圍內(nèi)，初始條件的一個微小差異在迭代過程中會不斷地被放大，使迭代結(jié)栗變?nèi)鞓O為不同。二是內(nèi)隨機性，系統(tǒng)其紊亂的根源來自系統(tǒng)的內(nèi)部而不是外部，是確定性系統(tǒng)內(nèi)部隨機性的反映，系統(tǒng)由完全確定性方程描述、無須附加任何隨機因素。三是其吸引子其有分形特征。人們把因時間增加，來自某一區(qū)域的所有軌跡趨于耦合的相空間區(qū)域稱為“吸弓|子?；煦缦到y(tǒng)的吸弓|子具有分形結(jié)構(gòu)，必須用分形維數(shù)來描述其特征，被稱為“奇異吸引子”。資本市場的形成和發(fā)展是一個動力學過程，具有混沌特性。這是因為首先，資本市場復雜多變，其運動狀態(tài)的復雜性是系統(tǒng)內(nèi)部因素相互作用導致的，并不是來自外部環(huán)境的干擾。即使處于某些完全確定性的條件下，不附加任何隨機因素就可以出現(xiàn)與股市漲落相近的行為，這就表明資本市場確實具有內(nèi)在隨枧性；其次，資本市場任一時刻的狀態(tài)都受到前一時刻狀態(tài)的影響，狀態(tài)演化對初始值細微變化的敏感依賴性，使我們