“金融復(fù)雜系統(tǒng)的演化與控制研究”中期檢查報告

2014年02月13日14:10來源：全國哲學(xué)社會科學(xué)工作辦公室

① 研究計劃總體執(zhí)行情況及各子課題進(jìn)展情況

國家社科基金重大項(xiàng)目“金融復(fù)雜系統(tǒng)的演化與控制研究”項(xiàng)目于2011年底立項(xiàng)，2012年1月15日在華南理工大學(xué)舉行了開題報告會。項(xiàng)目涉及金融工程、數(shù)學(xué)物理、系統(tǒng)科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域，是一個多學(xué)科交叉項(xiàng)目。自立項(xiàng)以來，課題組按照項(xiàng)目研究計劃，主要針對我國證券市場、貨幣市場和外匯市場等整體金融系統(tǒng)的演化與控制進(jìn)行了深入研究。重點(diǎn)開展了以下幾方面的研究：金融復(fù)雜系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、相互作用及關(guān)系；金融復(fù)雜系統(tǒng)的非線性系統(tǒng)分析；金融復(fù)雜系統(tǒng)分形與混沌技術(shù)分析；金融復(fù)雜系統(tǒng)下的人工智能技術(shù)研究；金融復(fù)雜系統(tǒng)下計算機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)與行為分析；金融復(fù)雜系統(tǒng)的預(yù)警機(jī)制；金融復(fù)雜系統(tǒng)的風(fēng)險控制與對策。

在有關(guān)單位及各位課題組成員的通力合作下, 項(xiàng)目研究總體計劃及子課題進(jìn)展順利。各子課題按照研究計劃展開研究工作，并已取得了一些高水平研究成果。目前已經(jīng)在國際重要刊物《OR Spectrum》、《Neurocomputing》、《Economic Modelling》、《Physica A》和《IEEE Transactions on Image Processing》及國內(nèi)重要刊物《管理世界》、《經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài)》、《系統(tǒng)工程》及《財貿(mào)經(jīng)濟(jì)》等發(fā)表（含錄用）學(xué)術(shù)論文17篇，其中SSCI、SCI收錄8篇（不重復(fù)計）。各子課題進(jìn)展情況如下：

子課題一“金融復(fù)雜系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、相互作用及關(guān)系”

針對中國金融系統(tǒng)中的貨幣市場，資本市場和外匯市場的各自特征及其之間的聯(lián)動關(guān)系和風(fēng)險傳導(dǎo)機(jī)制展開研究，主要從兩個方面開展：一方面是從貨幣市場與資本市場的相互作用關(guān)系、貨幣市場與資本市場協(xié)調(diào)性等方面展開研究；另一方面是依次在局部均衡基礎(chǔ)上和宏觀經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中討論外匯市場與資本市場之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)性。

（1）有關(guān)貨幣市場與資本市場的相互作用關(guān)系、貨幣市場與資本市場協(xié)調(diào)性等方面的研究，已完成三個方面的內(nèi)容，包括：（a）基于Johansen協(xié)整關(guān)系、脈沖矩陣等方法的中國貨幣市場與股票市場關(guān)聯(lián)性研究。由于中國存在優(yōu)先發(fā)展股票市場而貨幣市場的發(fā)展明顯滯后的國情，為了全面探究中國貨幣市場的發(fā)展特點(diǎn)，選取了1天期、7天期、1月期、3月期、6月期、1 年期的同業(yè)拆借利率和回購利率，股票市場則選取了上證綜指作為研究指標(biāo)，基于VECM的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)分析、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)方法，對貨幣市場和股票市場的聯(lián)動進(jìn)行了系統(tǒng)的實(shí)證分析。（b）貨幣市場與股票市場協(xié)調(diào)性研究。作為金融體系中至關(guān)重要的組成部分，貨幣市場和股票市場能相互影響、相互促進(jìn)、協(xié)調(diào)發(fā)展很大程度上影響了整個金融體系的效率。為了衡量兩市場的協(xié)調(diào)性，本課題組分別從貨幣市場與股票市場符合經(jīng)濟(jì)發(fā)展要求的程度、貨幣市場與股票市場在金融體系中的規(guī)模配比合理程度、貨幣市場與股票市場間是否有效的關(guān)聯(lián)、貨幣市場與股票市場的功能是否得到發(fā)揮等方面構(gòu)建了經(jīng)濟(jì)適應(yīng)指標(biāo)、規(guī)模配比指標(biāo)、市場聯(lián)動指標(biāo)和功能發(fā)揮指標(biāo)等，對兩個市場協(xié)調(diào)關(guān)系進(jìn)行深入研究，對中、日、美三國2012年的貨幣市場和股票市場協(xié)調(diào)性進(jìn)行各個層次的分析。（c）基于A-DCC模型的中國貨幣市場與股票市場動態(tài)關(guān)聯(lián)性研究。本課題利用A-DCC模型探究中國貨幣市場和股票市場間的動態(tài)關(guān)聯(lián)性和非對稱性，同時引入虛擬變量，衡量兩次金融危機(jī)對關(guān)聯(lián)性的影響。（2）有關(guān)外匯市場與資本市場之間動態(tài)關(guān)聯(lián)性的研究，已完成三個方面的內(nèi)容，包括：（a）在證券流量導(dǎo)向模型和股價導(dǎo)向模型的理論基礎(chǔ)上，基于局部均衡分析股票市場與外匯市場的動態(tài)關(guān)聯(lián)性，運(yùn)用VAR、EGARCH等分析工具，分析股價與匯率之間收益率與波動率的相互關(guān)系。（b）考慮到匯率與股價處于同一經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，受共同的宏觀經(jīng)濟(jì)因素影響，二者可能同時被內(nèi)生決定，且具有相互作用，因此本課題已完成在IS-LM-BP理論框架下考慮匯率與股價的IS-LM-BP模型構(gòu)建，正在開展利用SVAR模型、脈沖檢驗(yàn)、方差分析等實(shí)證工具對在整個宏觀經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中股價與匯率之間的相互關(guān)系的實(shí)證分析工作。（c）基于A-DCC模型的中國外匯市場與股票市場動態(tài)關(guān)聯(lián)性研究。本課題利用A-DCC模型探究中國外匯市場和股票市場間的動態(tài)關(guān)聯(lián)性和非對稱性。

子課題二“金融復(fù)雜系統(tǒng)的非線性系統(tǒng)分析”和子課題三“金融復(fù)雜系統(tǒng)分形與混沌技術(shù)分析”

（1）查閱了國內(nèi)外有關(guān)金融復(fù)雜系統(tǒng)的大量研究文獻(xiàn)，掌握了相關(guān)研究的最新理論、方法，深入分析了目前研究的不足和難點(diǎn)。初步提出了金融市場演化的非線性整體系統(tǒng)模型和子系統(tǒng)模型，體現(xiàn)了金融復(fù)雜系統(tǒng)的整體性原理、非線性原理、內(nèi)隨機(jī)性原理及行為特征，初步分析了金融復(fù)雜系統(tǒng)的不同演化路徑、狀態(tài)穩(wěn)定性等問題。

（2） 針對實(shí)證金融的要求，構(gòu)建了隨機(jī)波動率微分方程，對模型的未知參數(shù)進(jìn)行合理的估計，并證明估計量的漸進(jìn)性質(zhì)。采用分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動和布朗運(yùn)動分別作為隨機(jī)波動率和資產(chǎn)價格的驅(qū)動源，構(gòu)建分?jǐn)?shù)CIR模型和分?jǐn)?shù)O-U過程兩類隨機(jī)波動率。采用變差方法和a-變差方法對長記憶隨機(jī)波動率模型的參數(shù)做出了估計。證明了所得估計量的大樣本統(tǒng)計性質(zhì)，即漸進(jìn)一致性，漸進(jìn)正態(tài)性和漸進(jìn)有效性。蒙特卡洛模擬結(jié)果表明：估計量的均值非常接近設(shè)定的目標(biāo)值，方差也足夠小；隨著樣本容量的增大，估計量表現(xiàn)出漸進(jìn)一致性。

（3）對我國證劵市場、外匯市場和貨幣市場的多重分形特征存在性進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。通過多重分形消除趨勢波動分析法，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴?，對我國金融市場中的股指期貨市場進(jìn)行了多重分形分析，通過實(shí)證研究揭示了收益率序列的多重分形特征，并對其成因進(jìn)行了研究。

（4）研究了混合布朗運(yùn)動環(huán)境下股本權(quán)證的定價問題。提出了股本權(quán)證的定價模型，使用一種基于遺傳算法的混合智能算法解決非線性最優(yōu)化問題。

（5）研究了同時發(fā)行權(quán)證和債務(wù)情況下，公司股票價格行為模式的分布情況?；谡J(rèn)股權(quán)證定價模型,建立了含可轉(zhuǎn)債稀釋效應(yīng)和杠桿作用的可轉(zhuǎn)債定價模型, 并討論了債務(wù)杠桿作用下基于MM 理論的波動率修正方法。在可轉(zhuǎn)債定價中同時考慮稀釋效應(yīng)和杠桿作用及其修正方式為可轉(zhuǎn)債定價提供了一種新的思路。

子課題四“金融復(fù)雜系統(tǒng)下的人工智能技術(shù)”

（1）使用非線性的智能算法對于匯率市場進(jìn)行預(yù)測。人民幣同多國貨幣的匯兌關(guān)系存在相關(guān)性，若孤立的僅考慮一維人民幣匯率，往往容易忽略外匯市場的聯(lián)動性。因此，在外匯復(fù)雜系統(tǒng)的聯(lián)動性特征基礎(chǔ)上，從多維人民幣匯率的特征出發(fā)，將因子分析技術(shù)提取作為前置系統(tǒng)，在滿足序列統(tǒng)計特征提取最大化且兼顧方便輸入的原則下設(shè)計模型的輸入。

（2）通過收益率序列的多分形特征，建立了多分形波動率模型，并運(yùn)用人工智能算法（如支持向量機(jī)算法）進(jìn)行模型的求解，通過優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測能力進(jìn)行金融市場波動性的預(yù)測。

（3）針對張量數(shù)據(jù)，基于支持向量機(jī)的理論框架，提出了線性高階支持張量機(jī)模型。該模型有效克服了交替投影算法的不足，充分利用了凸優(yōu)化的算法和張量的秩一分解，顯著提高了模式識別的精度。在公開數(shù)據(jù)集上的大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了新算法的有效性。

（4）針對多分類問題，提出了基于一對多的二叉樹支持向量機(jī)算法。新算法包含了節(jié)點(diǎn)的分割算法和多空間搜索策略。與存在的經(jīng)典算法，如一對一算法、一對多算法、二叉樹算法和縮減的一對多算法相比，新算法具有明顯的速度優(yōu)勢和精度優(yōu)勢。在公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明：新算法在解決多分類問題方法具有很好的性能。

子課題五“金融復(fù)雜系統(tǒng)下計算機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)與行為分析”

（1）依托華南理工大學(xué)金融與證券研究中心、金融高頻數(shù)據(jù)研究中心相關(guān)科研力量及數(shù)據(jù)庫支持，分別在基于投資者情緒的消費(fèi)資產(chǎn)定價模型（CCAPM）拓展研究；基于投資者情緒和信息（Information）的資產(chǎn)定價研究；基于投資者情緒和有限理性（Bounded Rationality）、自然期望（Natural Expection）、學(xué)習(xí)（Learning）的資產(chǎn)定價研究等方向取得了一定的研究成果。

（2）引入風(fēng)險偏好等行為金融理論，研究了長記憶隨機(jī)波動率下的權(quán)證、期權(quán)定價問題，通過引入風(fēng)險偏好等行為金融理論，將定價轉(zhuǎn)化為在風(fēng)險中性下求支付函數(shù)的期望值問題。

子課題六“金融復(fù)雜系統(tǒng)的預(yù)警機(jī)制研究”

（1）查閱了國內(nèi)外有關(guān)金融市場預(yù)警機(jī)制的大量研究文獻(xiàn)，掌握了相關(guān)研究的最新理論、方法，深入分析了目前金融市場風(fēng)險預(yù)警研究缺乏整體有效機(jī)制的不足和難點(diǎn)。初步分析了資本充足率、流動比率、通貨膨脹率等重要指標(biāo)對于具體金融市場穩(wěn)定性的影響，計算了證券市場模型的赫斯特指數(shù)、李雅譜諾夫指數(shù)、跳躍強(qiáng)度等。

（2）通過構(gòu)建外匯風(fēng)險動態(tài)測量模型，在人民幣匯率制度變遷背景下，對1999～2011 年645 家進(jìn)出口上市企業(yè)的外匯風(fēng)險暴露進(jìn)行測算，并對外匯風(fēng)險暴露的決定因素進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

（3）以滬鋁期貨市場為研究對象, 針對金融市場的有偏性、尖峰厚尾性, 引進(jìn)一種新的風(fēng)險檢驗(yàn)方法——M RC-SPA 檢驗(yàn)，刻畫金融市場的極端風(fēng)險, 同時運(yùn)用滾動時間窗口方法對不同波動率模型進(jìn)行樣本外動態(tài)VaR 預(yù)測。

子課題七“金融復(fù)雜系統(tǒng)的風(fēng)險控制與對策”

（1）關(guān)于中國貨幣市場與股票市場的風(fēng)險控制與對策，已完成以下兩個方面：（i）貨幣市場與股票市場風(fēng)險控制相關(guān)的國際文獻(xiàn)的大量搜集及閱讀。通過對已有研究的閱讀，總結(jié)貨幣市場與股票市場對接存在的風(fēng)險。a.銀行穩(wěn)定風(fēng)險。貨幣市場與股票市場聯(lián)動，則商業(yè)銀行的資產(chǎn)和負(fù)債在更大程度上與股票市場關(guān)聯(lián)，股票市場的波動將給商業(yè)銀行穩(wěn)定性帶來不確定的影響。b.過度創(chuàng)新風(fēng)險。貨幣市場與股票市場對接，會產(chǎn)生大量衍生性和交叉性的金融產(chǎn)品。美國次貸危機(jī)引發(fā)的全球金融危機(jī)就是過度創(chuàng)新造成的，因此要注意防范此類風(fēng)險。c.交叉金融風(fēng)險?？缡袌龅慕灰字黧w和交叉性金融工具均會引起交叉金融風(fēng)險。d.監(jiān)管風(fēng)險。面對貨幣市場和股票市場的不斷對接，“一行三會”的監(jiān)管格局將不適應(yīng)新的形勢，會產(chǎn)生監(jiān)管盲點(diǎn)。(ii) 中國貨幣市場與股票市場風(fēng)險傳導(dǎo)機(jī)制研究。在子課題1的研究基礎(chǔ)上，研究了貨幣市場與股票市場的有效聯(lián)動，分析了產(chǎn)生貨幣市場和股票市場間的跨市場風(fēng)險，即風(fēng)險在貨幣市場和股票市場間傳播、感染和衍生及控制。

（2）關(guān)于中國外匯市場與股票市場的風(fēng)險控制與對策，已完成以下兩個方面：（i）外匯市場與股票市場的風(fēng)險傳導(dǎo)途徑研究，利用時變Copula研究開放進(jìn)程下，中國外匯市場與股票市場的風(fēng)險傳導(dǎo)，通過AR-GJR-t模型描述兩者收益率的邊際分布，以時變SJC Copula描述收益率之間的動態(tài)相依性。（ii）通過混沌理論研究外匯市場與股票市場的金融系統(tǒng)風(fēng)險控制，金融系統(tǒng)風(fēng)險的管理和調(diào)控取決于對金融系統(tǒng)運(yùn)行規(guī)律和機(jī)制的認(rèn)識，金融系統(tǒng)風(fēng)險具有混沌特征,進(jìn)而在此基礎(chǔ)上,利用Duffing-Holmes模型討論了金融系統(tǒng)風(fēng)險產(chǎn)生的條件、機(jī)制以及風(fēng)險控制的一些具體措施,并就混沌理論在金融系統(tǒng)中的應(yīng)用作了一些方法論的探討。

（3）以深圳成份股為樣本，研究公平披露規(guī)則（ＲＦＤ）對證券市場信息不對稱的影響。通過計算逆向選擇成本，并將其與收盤價、換手率等流動性指標(biāo)進(jìn)行回歸，同時考慮到盈余公告日效應(yīng)、周末效應(yīng)等，發(fā)現(xiàn)ＲＦＤ實(shí)施后逆向選擇成本顯著減少，說明規(guī)則有利于證券市場信息不對稱的減少。以此為基礎(chǔ)，提出了完善ＲＦＤ的若干建議。

（4）為了避免在整個投資過程中破產(chǎn)情形的發(fā)生，提出了一個模糊環(huán)境下具有風(fēng)險控制約束的多階段投資組合的多目標(biāo)優(yōu)化模型，它最大化了期末財富和最小化了期末財富的風(fēng)險。使用了模糊規(guī)劃技術(shù)將其轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化模型，并且提出了一種新型的混合遺傳算法獲得最佳的投資策略。

（5）從經(jīng)濟(jì)增長、資本流動與投資增長、金融穩(wěn)定、資本市場效率、股市風(fēng)險、公司治理及績效等方面，對資本市場開放及金融自由化的經(jīng)濟(jì)后果的研究文獻(xiàn)做了較系統(tǒng)的梳理和分析，討論和分析了現(xiàn)有研究存在的主要問題。

② 調(diào)研及學(xué)術(shù)交流情況

2.1調(diào)研數(shù)據(jù)整理運(yùn)用

本團(tuán)隊(duì)與廣州市金融辦、銀監(jiān)局以及廣發(fā)證券等金融機(jī)構(gòu)及相關(guān)企業(yè)有著良好的合作基礎(chǔ)，同時，學(xué)院購買了聚源數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)庫，為實(shí)地調(diào)研與數(shù)據(jù)收集提供便利。

子課題一與子課題七均是針對中國金融市場研究各子系統(tǒng)之間的相互關(guān)系，以廣東省金融市場作為研究樣本，對廣東省的各類金融機(jī)構(gòu)（包括銀行、證券公司、基金公司、保險公司、信托公司等）之間交叉產(chǎn)品設(shè)計合作、資金往來、規(guī)范程度等產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，以及銀銀平臺、銀證平臺、銀基平臺、銀信平臺等系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系進(jìn)行深入調(diào)研，分析網(wǎng)絡(luò)關(guān)系特征，目前本子課題組已在廣州等市展開問卷調(diào)查。此外，通過各國央行網(wǎng)站收集2000年以來至今貨幣市場、外匯市場、股票市場相關(guān)數(shù)據(jù)，利用查閱文獻(xiàn)收集到的Johansen協(xié)整分析方法、Copula理論、GARCH模型、DCC及它的改進(jìn)方法A-DCC、混沌理論等考察現(xiàn)有的風(fēng)險傳導(dǎo)、信息傳遞從而引起聯(lián)動的現(xiàn)象，完成“貨幣市場與股票市場的相互作用關(guān)系”、“外匯市場與股票市場的相互作用關(guān)系”、“貨幣市場與股票市場的風(fēng)險傳導(dǎo)與控制”、“外匯市場與股票市場的風(fēng)險傳導(dǎo)與控制”的研究。另外，子課題三針對研究問題所需，收集股票市場和部分權(quán)證的高頻數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和處理，以此為計算實(shí)例表明對于每個獨(dú)立成分的BP網(wǎng)絡(luò)，即IC-BP 網(wǎng)絡(luò)具有較好的預(yù)測精度。而基于降維技術(shù)的IC-BP 網(wǎng)絡(luò)可降低模型整體的訓(xùn)練負(fù)擔(dān)且具有良好的預(yù)測精度。同時，其他子課題也將利用數(shù)據(jù)檢驗(yàn)所建模型的有效性、穩(wěn)健性，進(jìn)行數(shù)值計算，關(guān)鍵參數(shù)的靈敏度分析等。再者，擬研究數(shù)據(jù)有效選取的方式，并對實(shí)證研究中所產(chǎn)生的異常進(jìn)行合理的經(jīng)濟(jì)解釋。

2.2文獻(xiàn)資料收集整理

一、文獻(xiàn)資料收集的范圍和類型：主要針對各個子課題所涉及的研究問題和研究內(nèi)容展開。主要包括：（1）各子課題相關(guān)的各種原始文獻(xiàn)資料或?qū)嶋H調(diào)研獲取的第一手資料，如中央文件、法律法規(guī)、銀行數(shù)據(jù)、研究報告、調(diào)研材料等；（2）中文及外文電子資源數(shù)據(jù)庫中檢索圖書、學(xué)術(shù)期刊、報紙、學(xué)位論文、會議論文、專利、工具書等。從中選取最具權(quán)威或最具代表性文獻(xiàn)資料研讀。(3)按照課題方向，瀏覽復(fù)雜性相關(guān)機(jī)構(gòu)和研究組織，了解研究進(jìn)展并獲得如研究報告等資源，包括Santa Fe Institute(SFI)；Center on Social and Economic Dynamics；Evolution, Complexity and Cognition group；Complex Systems Society；Complex Systems Dynamics；Fractal Geometry；Institute for Complex Systems Simulation. Laboratory；Prediction Company；Center for Adaptive System；CRISIS；The Institute for New Economic Thinking；中國科學(xué)院系統(tǒng)科學(xué)研究所；中科大非線性科學(xué)及復(fù)雜系統(tǒng)研究中心等。另外，關(guān)注其他諸如Complexity digest等有益的網(wǎng)站。(4) 閱讀“管理”、“金融”學(xué)科的期刊，定制top文獻(xiàn)。有針對性地閱讀復(fù)雜金融系統(tǒng)方向的期刊，了解前沿。如Nature Physics Insight-Complexity，Science；Journal of economic dynamics & control Journal of economic behavior & organization；Review of economic dynamics；Macroeconomic dynamics；Journal of evolutionary economics；Journal of artificial societies and social simulation Computational economics；Advances in complex systems；Discrete and continuous dynamical systems；Discrete and continuous dynamical systems-SERIES B；Discrete event dynamic systems-theory and applications等等。(5)瀏覽學(xué)科前沿工作者的個人主頁或博客，如W. Brian Arthur；H. Eugene Stanley；Thomas Lux；Albert-László Barabási；Stuart Kauffman；Cars H. Hommes；Geoffrey Hodgson；Ralph Stocey等等。閱讀各國電子報刊等，如華爾街日報；China Daily；BBC News；Business Week；CNN；Discovery；Harvard University Gazette；The Independent；New York Times (George Johnson, Santa Fe)；Nova；The Times.(6)搜索近幾年所舉辦的會議網(wǎng)站，了解議題或討論資料，如：European Conference on Complex Systems；International Workshop on Meta-Synthesis and Complex Systems；Complex Systems Summer Schools（Santa Fe Institute）；金融系統(tǒng)工程與風(fēng)險管理國際年會；北師大復(fù)雜系統(tǒng)暑期學(xué)校；復(fù)雜系統(tǒng)理論及應(yīng)用國際會議；全國統(tǒng)計物理與復(fù)雜系統(tǒng)學(xué)術(shù)會議等。

二、文獻(xiàn)的匯總管理：使用Noteepress，EndNote等軟件進(jìn)行文獻(xiàn)管理。對已收集到的資料進(jìn)行對照分析和加工，并進(jìn)行系統(tǒng)性和專題性的科學(xué)劃分，主要以子課題為大標(biāo)簽分類，即“復(fù)雜系統(tǒng)、非線性、分形與混沌、人工智能、計算機(jī)仿真模擬、風(fēng)險預(yù)警、控制與對策”。另外，完善文獻(xiàn)信息，按照文獻(xiàn)的年份，期刊，關(guān)鍵詞，作者等標(biāo)簽進(jìn)行分類。在檢索過程中，形成引文報告和文獻(xiàn)指標(biāo)分析進(jìn)行資源整合。最近20年以“復(fù)雜、金融市場”為主題的外文出版文獻(xiàn)數(shù)約1400余篇，涉及金融、社會、數(shù)學(xué)、物理、心理、生物等多個學(xué)科。去除自引的施引文獻(xiàn)約5400多次。來源出版物見于Science，Vldb Journal，Physica A，Decision Sciences, Operations Research，Strategic Management Journal等頂級期刊。近兩年約百余篇。中文期刊約900余篇，涉及哲學(xué)、社會科學(xué)、經(jīng)濟(jì)與管理科學(xué)等，內(nèi)容多含“復(fù)雜系統(tǒng)、金融危機(jī)、風(fēng)險管理、商業(yè)銀行、金融監(jiān)管、金融創(chuàng)新、貨幣政策、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、agent”等。

檢索發(fā)現(xiàn)，復(fù)雜性科學(xué)的出現(xiàn)促進(jìn)了科學(xué)的縱深發(fā)展，觸角已觸及到數(shù)理科學(xué)、生命科學(xué)、地球科學(xué)、環(huán)境科學(xué)以及信息科學(xué)等領(lǐng)域（SFI），已成為當(dāng)代科學(xué)最活躍的前沿學(xué)科之一。自20世紀(jì)70年代末或80年代中期開始，復(fù)雜性科學(xué)初步形成了多個學(xué)派：混沌學(xué)派、結(jié)構(gòu)學(xué)派、系統(tǒng)動力學(xué)派、自適應(yīng)系統(tǒng)學(xué)派、曖昧學(xué)派，利用非線性方程，集合論、布爾代數(shù)、形式邏輯等，常微分方程與計算機(jī)模擬，偏微分方程，社科交叉等方法探究系統(tǒng)不同的復(fù)雜性所在。早在20世紀(jì)80年代，錢學(xué)森先生就提出了“金融是一個復(fù)雜系統(tǒng)”的著名論斷。對于經(jīng)濟(jì)、金融的深入研究，可借鑒由Brian Castellani繪制的“復(fù)雜性科學(xué)”發(fā)展史的某一支路線：自組織，復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)，涌現(xiàn)，Swarm行為，標(biāo)度、自相似，系統(tǒng)動力，穩(wěn)定性與控制，網(wǎng)絡(luò)科學(xué)，全球網(wǎng)絡(luò)社會，多水平復(fù)雜系統(tǒng)。這與本課題的研究內(nèi)容有大范圍上的一致性。復(fù)雜性理論有望成為溝通各學(xué)科的橋梁。如按“適應(yīng)性造就復(fù)雜性”來發(fā)展復(fù)雜金融理論，可根據(jù)它的特征和機(jī)制來研究金融系統(tǒng)，把它看作以內(nèi)部模型為積木，通過標(biāo)志進(jìn)行聚集等相互作用并層層涌現(xiàn)出來動態(tài)系統(tǒng)。這種標(biāo)識和積木機(jī)制所刻畫的結(jié)構(gòu)與子課題一“結(jié)構(gòu)與相互作用及關(guān)系”聯(lián)系甚密，考察系統(tǒng)特性。遠(yuǎn)離均衡，功能涌現(xiàn)的突變現(xiàn)象基于第四子課題“人工智能”和第五子課題“計算機(jī)模擬”的模型建立，涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，演化計算方法，胞映射方法，元胞自動機(jī)，多主體仿真，SWARM方法等。線性預(yù)期不再有效，涉及第二子課題的“非線性”性和第三子課題的“混沌、分形”特征。由此探尋金融系統(tǒng)輸入、輸出、時間相互關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)來揭示市場影響因素和風(fēng)險形成機(jī)理，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)子課題六的“風(fēng)險預(yù)警”和子課題七的“控制研究”。類似地，文獻(xiàn)資料整理將提供有益的思路，不斷完善、建立擬研究問題的框架。

2.3學(xué)術(shù)會議、學(xué)術(shù)交流

為了準(zhǔn)確把握金融建模的研究動態(tài)，本團(tuán)隊(duì)積極參加學(xué)術(shù)會議。課題組積極與國內(nèi)外專家學(xué)者進(jìn)行交流，組織課題組研討，課題組成員先后參加14次國內(nèi)外學(xué)術(shù)會議。

2012年9月，首席專家張衛(wèi)國教授等4位課題組成員參加由全球風(fēng)險實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合會，由中國系統(tǒng)工程學(xué)會以及海華學(xué)會共同主辦，北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院承辦，多倫多大學(xué)、芝加哥大學(xué)、天津大學(xué)、中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院協(xié)辦的第二屆三國（中國、加拿大、美國）風(fēng)險論壇暨第五屆工程與風(fēng)險管理國際會議。張衛(wèi)國教授應(yīng)邀擔(dān)任了程序委員會委員，主持了專題會議并給予評論，劉勇軍博士會上報告了學(xué)術(shù)成果。

2012年11月，首席專家張衛(wèi)國教授等3位課題組成員赴香港中文大學(xué)金融系和香港城市大學(xué)工商管理學(xué)院進(jìn)行學(xué)術(shù)交流，分別進(jìn)行了學(xué)術(shù)研究和討論。

2011年12月—2012年6月，首席專家張衛(wèi)國教授由國家留學(xué)基金委員會公派美國哥倫比亞大學(xué)商學(xué)院高級研究學(xué)者；與哥倫比亞大學(xué)商學(xué)院Neng Wang教授等開展了學(xué)術(shù)交流和合作研究。

2012年1月4日至7日，課題組成員谷任博士參加美國經(jīng)濟(jì)學(xué)年會（American Economic Association，AEA)，美國芝加哥，錄用論文題目“Exchange Rate Exposure and Industry Characteristics in China: An Industry Analysis”

2013年5月8日—12日，首席專家張衛(wèi)國教授、子課題負(fù)責(zé)人徐維軍教授應(yīng)邀參加The Sixth International Conference On Information(2013，東京)國際學(xué)術(shù)會議，張衛(wèi)國教授應(yīng)邀擔(dān)任專題會議主持人和組委會委員；徐維軍教授擔(dān)任程序委員會委員，并作了學(xué)術(shù)報告；

2012年9月24日—26日，首席專家張衛(wèi)國教授在The Second 3CFR(第二屆中國、加拿大、美國風(fēng)險論壇暨The Fifth ERM(第五屆工程與風(fēng)險管理國際會議)（北京）上擔(dān)任專題評論人、主持人、程序委員會委員。

2012年11月29日，首席專家張衛(wèi)國教授作為主講人在第二十七期珠江學(xué)者講壇做了“關(guān)于金融工程與風(fēng)險管理的若干問題研究”（2012，廣州）主題報告。報告時間僅2個小時，來自中山大學(xué)、華南理工大學(xué)等30余所高校師生代表260余人參加了報告會。

2012年10月，子課題負(fù)責(zé)人楊春鵬教授等課題組成員2人參加中國量化投資國際會議（深圳），并作了“投資者情緒在量化投資分析中的應(yīng)用”學(xué)術(shù)報告。

2012年12月，課題組成員谷任博士參加第十二屆中國經(jīng)濟(jì)學(xué)年會（山東），并作了“中國制造企業(yè)外匯風(fēng)險暴露的長短期效應(yīng)與成因分析” 學(xué)術(shù)報告。

2013年5月23日—24日，首席專家張衛(wèi)國教授參加了中國管理科學(xué)與工程學(xué)會常務(wù)理事會擴(kuò)大會議（四川大學(xué)）。

2013年7月4日至6日，子課題負(fù)責(zé)人楊曉偉教授等課題組成員2人參加了Tenth International Symposium on Neural Networks (ISNN 2013) （中國大連，大連理工大學(xué)），并且宣讀了論文“A tensor factorization based least squares support tensor machine for classification”, C. Guo, Z.-G. Hou, and Z. Zeng (Eds.): ISNN 2013, Part I, LNCS 7951, pp. 437--446. Springer, Heidelberg (2013)

2013年4月13-14日，課題組成員張惜麗博士參加第三屆（2013春季）中國量化投資國際峰會（上海）。

2012年9月26-27日，課題組成員肖煒麟博士參加2012年度國家自然科學(xué)基金委員會管理科學(xué)部青年基金項(xiàng)目研究工作交流會(太原)。

2013年8月8日—11日，課題組成員張群博士參加由東北大學(xué)、太原理工大學(xué)和香港城市大學(xué)主辦、由太原理工大學(xué)承辦的The sixth international workshop on chaos-fractals theories and applications，會議擬就“經(jīng)濟(jì)與金融復(fù)雜系統(tǒng)建模與混沌”方向進(jìn)行討論。

2013年8月16日至18日，子課題負(fù)責(zé)人楊曉偉教授等課題組成員2人參加第十四屆中國機(jī)器學(xué)習(xí)會議（昆明），并將宣讀論文“在線支持張量機(jī)”。

③ 代表性成果簡介

（1）《Hedging the portfolio of raw materials and the commodity under the mark-to-market risk》，Economic Modelling， 29 (2012) 1070-1075

研究了大宗原材料和商品組合的期貨套期保值問題，并提出了規(guī)避逐日盯市風(fēng)險下管理該組合風(fēng)險暴露的新模型。同時，應(yīng)用Lemke算法來獲得最優(yōu)的套期保值策略。最后，通過2008年5月到2011年6月豆油生產(chǎn)商的案例來說明提出的模型。結(jié)果顯示：設(shè)計套期保值策略的時候，必須考慮逐日盯市風(fēng)險。該研究成果能夠?yàn)榻?jīng)營大宗原材料和商品生產(chǎn)企業(yè)和部門規(guī)避風(fēng)險套期保值提供了科學(xué)方法。

（2）《Credibilitic mean-variance model for multi-period portfolio selection problem with risk control》，OR Spectrum，2013，DOI 10.1007/s00291-013-0335-6

金融市場受到許多模糊因素的影響，研究了模糊環(huán)境下多階段資產(chǎn)配置問題。提出了一個模糊環(huán)境下多階段投資組合可信性均值-方差模型，以最大化期末財富和最小化期末財富的風(fēng)險為目標(biāo)。為了避免在整個投資過程中破產(chǎn)情形的發(fā)生，模型中同時設(shè)置了風(fēng)險控制約束. 為了求解提出的多目標(biāo)優(yōu)化模型，使用了模糊規(guī)劃技術(shù)將其轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化模型，并且提出了一種新型的混合遺傳算法獲得最佳的投資策略。最后，給出了一個數(shù)值例子說明了該模型和算法的有效性。該研究成果能夠?yàn)閲屹Y產(chǎn)管理部門和金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行資產(chǎn)配置控制風(fēng)險提供了科學(xué)方法。

（3）《Pricing model for equity warrants in a mixed fractional Brownian environment and its algorithm》，Physica A，391 (2012) 6418-6431

研究了混合布朗運(yùn)動環(huán)境下股本權(quán)證的定價問題，在條件期望和傅里葉變換的基礎(chǔ)上，提出了股本權(quán)證的定價模型。此外，使用一種基于遺傳算法的混合智能算法解決非線性最優(yōu)化問題。通過一些實(shí)證例子，結(jié)果說明了我們提出的模型和算法的有效性. 該研究成果能夠?yàn)樽C券公司和股份公司發(fā)行股本權(quán)證合理定價提供了科學(xué)方法。

（4） 《中國進(jìn)出口上市企業(yè)外匯風(fēng)險暴露的動態(tài)測量與決定因素》，發(fā)表于《管理世界》2012年第12期

通過構(gòu)建外匯風(fēng)險動態(tài)測量模型，在人民幣匯率制度變遷背景下，對1999～2011 年645 家進(jìn)出口上市企業(yè)的外匯風(fēng)險暴露進(jìn)行測算，并對外匯風(fēng)險暴露的決定因素進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，中國進(jìn)出口上市企業(yè)利潤普遍受到顯著的外匯風(fēng)險影響；不同國家貨幣匯率波動對我國企業(yè)的影響存在較大差異；不同人民幣匯率政策對企業(yè)外匯風(fēng)險暴露程度的影響明顯不同；研究還發(fā)現(xiàn)，企業(yè)海外成本比重、企業(yè)利潤率高低和海外市場份額大小等因素對進(jìn)出口企業(yè)的外匯風(fēng)險暴露有決定性的顯著影響。

（5） 《資本市場開放及金融自由化的經(jīng)濟(jì)后果研究述評》，發(fā)表于《經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài)》2012年第5期

資本市場開放及金融自由化的經(jīng)濟(jì)后果是一個重大且極為復(fù)雜的主題，這方面的研究對構(gòu)建和深化金融開放理論具有重要學(xué)術(shù)價值，對我國金融如何進(jìn)一步開放也極具現(xiàn)實(shí)啟示。本文從經(jīng)濟(jì)增長、資本流動與投資增長、金融穩(wěn)定、資本市場效率、股市風(fēng)險、公司治理及績效等方面，對資本市場開放及金融自由化的經(jīng)濟(jì)后果的研究文獻(xiàn)做了較系統(tǒng)的梳理和分析，展示了這一領(lǐng)域的研究狀況和最新進(jìn)展，討論和分析了現(xiàn)有研究存在的主要問題，并指出了進(jìn)一步深化研究的若干方向。

（6） 《公平披露規(guī)則對證券市場信息不對稱的影響》，發(fā)表于《財貿(mào)經(jīng)濟(jì)》2012年第4期

以深圳成份股為樣本，研究公平披露規(guī)則（ＲＦＤ）對證券市場信息不對稱的影響。通過計算逆向選擇成本，并將其與收盤價、換手率等流動性指標(biāo)進(jìn)行回歸，同時考慮到盈余公告日效應(yīng)、周末效應(yīng)等，發(fā)現(xiàn)ＲＦＤ實(shí)施后逆向選擇成本顯著減少，說明規(guī)則有利于證券市場信息不對稱的減少。本文結(jié)果還顯示，實(shí)施ＲＦＤ后，前盈余窗口的信息性交易比非盈余窗口的要大，后盈余窗口的逆向選擇成本比非盈余窗口的要大；而在此之前，后盈余窗口的信息性交易與非盈余窗口相比要么不變，要么是減少的，從而進(jìn)一步支持了前述結(jié)論。以此為基礎(chǔ)，本文提出了完善ＲＦＤ的若干建議。

（7）有偏分布下的動態(tài)風(fēng)險測度及MRC-SPA 檢驗(yàn)，發(fā)表于《系統(tǒng)工程》，2012年第7期

以滬鋁期貨市場為研究對象, 針對金融市場的有偏性、尖峰厚尾性, 結(jié)合條件極值理論與SKST 分布刻畫金融市場的極端風(fēng)險, 同時運(yùn)用滾動時間窗口方法對不同波動率模型進(jìn)行樣本外動態(tài)VaR 預(yù)測。鑒于傳統(tǒng)的回測檢驗(yàn)無法有效判斷不同波動率模型風(fēng)險測度效果的優(yōu)劣性, 本文引進(jìn)一種新的風(fēng)險檢驗(yàn)方法——M RC-SPA 檢驗(yàn), 實(shí)證結(jié)果顯示EVT 有效提高了GARCH 模型的樣本外動態(tài)VaR 預(yù)測精度, 其中GARCH-SKST-EVT -POT 模型以較小的市場風(fēng)險資本實(shí)現(xiàn)風(fēng)險規(guī)避, 預(yù)測效果最優(yōu)

（8）The impact of issuing warrant and debt on behavior of the firm's stock，Economic Modelling， 31 (2013) 635-641

研究了證券市場中股份公司同時發(fā)行權(quán)證和債務(wù)下，公司股票價格行為模式的分布情況。在公司同時發(fā)行權(quán)證和債務(wù)的環(huán)境下，致力于提供一個風(fēng)險管理工具——公司股票價格分布。為了說明權(quán)證和債務(wù)發(fā)行對公司股票價格行為模式的影響，開展了一些實(shí)證研究。實(shí)證研究結(jié)果證實(shí)了理論結(jié)論，同時也表明了權(quán)證和債務(wù)的發(fā)行確實(shí)對公司股票價格過程的分布有著顯著影響。

（9）Fuzzy possibilistic portfolio selection model with VaR constraint and risk-free investment，Economic Modelling， 31 (2013) 12-17

考慮到資產(chǎn)的收益率為模糊變量，使用可能性均值和可能性方差，提出了一個具有VaR 約束和無風(fēng)險投資的可能性證券組合模型。這個模型擴(kuò)展了Zhang (2007)提出的模糊可能性均值-方差模型。使用上海證券交易所一些工業(yè)股票數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果顯示投資者在VaR 約束下能夠選擇合適的投資組合。

（10）The one-against-all partition based binary tree support vector machine algorithms for multi-class classification, Neurocomputing, 2013, 113: 1-7.

針對金融市場數(shù)據(jù)多分類問題，提出了基于一對多的二叉樹支持向量機(jī)算法。新算法包含了節(jié)點(diǎn)的分割算法和多空間搜索策略。與存在的經(jīng)典算法，如一對一算法、一對多算法、二叉樹算法和縮減的一對多算法相比，新算法具有明顯的速度優(yōu)勢和精度優(yōu)勢。在公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明：新算法在解決多分類問題方法具有很好的性能。

（11）含股權(quán)稀釋效應(yīng)和債務(wù)杠桿作用的可轉(zhuǎn)債定價，發(fā)表于《系統(tǒng)工程》，2012年第6期

股權(quán)稀釋效應(yīng)和債務(wù)杠桿作用可通過改變股權(quán)價值和風(fēng)險影響可轉(zhuǎn)債價值, 從而對可轉(zhuǎn)債定價的產(chǎn)生綜合影響?；谡J(rèn)股權(quán)證定價模型, 本文建立了含可轉(zhuǎn)債稀釋效應(yīng)和杠桿作用的可轉(zhuǎn)債定價模型, 并討論了債務(wù)杠桿作用下基于MM 理論的波動率修正方法。理論分析和數(shù)值算例表明, 可轉(zhuǎn)債價值受稀釋效應(yīng)和杠桿作用綜合作用影響, 稀釋效應(yīng)和杠桿作用對可轉(zhuǎn)債價值分別產(chǎn)生正向和負(fù)向的影響。在可轉(zhuǎn)債定價中同時考慮稀釋效應(yīng)和杠桿作用及其修正方式為可轉(zhuǎn)債定價提供了一種新的思路。

（12）A linear support higher-order tensor machine for classification, IEEE Transactions on Image Processing, 2013, 22(7): 2911-2920.

針對張量數(shù)據(jù)，基于支持向量機(jī)的理論框架，我們提出了線性高階支持張量機(jī)模型。該模型有效克服了交替投影算法的不足，充分利用了凸優(yōu)化的算法和張量的秩一分解，顯著提高了模式識別的精度。在公開數(shù)據(jù)集上的大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了新算法的有效性。

（13） 《中國貨幣市場與股票市場關(guān)聯(lián)性研究》，河南科學(xué)，錄用

采用成熟的相關(guān)系數(shù)、Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)分析、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)方法，對一系列貨幣市場利率和股價指數(shù)進(jìn)行研究，以探究貨幣市場與股票市場的關(guān)聯(lián)性特點(diǎn)，實(shí)證結(jié)果表明：股改前中國貨幣市場與股票市場不存在關(guān)聯(lián)性，股改后關(guān)聯(lián)性逐步顯現(xiàn)但呈現(xiàn)微弱負(fù)相關(guān)；2000年至2012年，貨幣市場超短期利率品種（尤其是1天期、7天期的同業(yè)拆借利率、回購利率）迅速發(fā)展，6月期、1年期利率品種逐步出現(xiàn)并初步發(fā)展；貨幣市場中，同業(yè)拆借市場利率較回購市場利率對信息反映敏感且同股票市場交流更多。因此中國應(yīng)該建立更多貨幣市場和股票市場間的合規(guī)資金流動渠道，促進(jìn)兩個市場的聯(lián)動。

（14） 《中國外匯市場與股票市場的動態(tài)關(guān)聯(lián)性研究》

以人民幣實(shí)際有效匯率與上證A股綜合指數(shù)為研究對象，在流量導(dǎo)向理論以及股票導(dǎo)向理論的基礎(chǔ)上，通過VAR線性模型和EGARCH非線性模型, 選取2005年7月22日至2012年12月31日的日度數(shù)據(jù)，對中國匯率與股價之間的動態(tài)關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。最終發(fā)現(xiàn)：價格溢出方面，只存在外匯市場到股票市場短期單向引導(dǎo)關(guān)系；波動溢出方面,股票市場對外匯市場存在非對稱的波動溢出效應(yīng)。實(shí)證結(jié)果表明目前我國仍處于流量導(dǎo)向模型的適用階段，據(jù)此本文提出了針對我國經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀的政策建議。

（15） 《Generalization Bounds of Regularization Algorithm with Gaussian Kernels》，Neural Processing Letters，2013,3月。

在實(shí)際應(yīng)用中，學(xué)習(xí)算法的性能不只是受某一單一因素的影響，如假設(shè)空間的復(fù)雜性、算法穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)質(zhì)量等。論文主要研究了與高斯核有關(guān)的正則學(xué)習(xí)算法的泛化性能，我們綜合考慮了假設(shè)空間復(fù)雜性和算法一致穩(wěn)定性對泛化誤差上界估計的影響，由此所得到的結(jié)果同傳統(tǒng)的只考慮單一因素所得到的結(jié)果相近甚至更好。同時，在論文的最后，給出了其在SVM及正則網(wǎng)絡(luò)等典型算法上的具體應(yīng)用。

（16）融合ICA的BP網(wǎng)絡(luò)在多維人民幣匯率預(yù)測中的應(yīng)用，系統(tǒng)工程學(xué)報，復(fù)審階段

為提高多維人民幣匯率預(yù)測的精度和降低網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練負(fù)擔(dān)，建立了一種融合獨(dú)立成分分析(ICA)與BP網(wǎng)絡(luò)理論的多維時間序列預(yù)測模型。首先提取訓(xùn)練集的獨(dú)立成分，在識別最優(yōu)滯后期組合的基礎(chǔ)上，分別對各獨(dú)立成分訓(xùn)練得到穩(wěn)定的BP 神經(jīng)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，然后結(jié)合轉(zhuǎn)換矩陣，對測試集進(jìn)行預(yù)測測試。以2008年以來的多維人民幣匯率數(shù)據(jù)為計算實(shí)例，研究結(jié)果表明IC-BP 網(wǎng)絡(luò)具有較好的預(yù)測精度；基于降維技術(shù)的IC-BP 網(wǎng)絡(luò)可降低模型整體的訓(xùn)練負(fù)擔(dān)且具有良好的預(yù)測精度。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)了ICA技術(shù)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的優(yōu)勢融合，較之于單維人民幣匯率預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，多維預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型可以更精確全面的實(shí)現(xiàn)對匯率的短期預(yù)測

（17）Parameter Estimation for Long Memory Stochastic Volatility at Discrete Observation, Economic Letters, 已投稿

為研究服從分?jǐn)?shù)O-U過程的金融資產(chǎn)波動率的統(tǒng)計推斷問題，基于非參數(shù)估計的視角，分別采用兩種方法對模型參數(shù)進(jìn)行估計。第一種方法是假設(shè)Hurst指數(shù)已知，采用最小二乘變差方法，通過最小化變差函數(shù)和統(tǒng)計量之間的距離獲得漂移系數(shù)和擴(kuò)散系數(shù)的估計。另外，更進(jìn)一步的是，為克服Hurst指數(shù)與模型其他參數(shù)分開估計的缺陷，本研究也采用了a-變差方法將Hurst指數(shù)與模型其他參數(shù)一起考慮，同時進(jìn)行了估計。對于以上兩種方法，分別證明了估計量的漸進(jìn)一致性和漸進(jìn)正態(tài)性。數(shù)值算例展示了以上兩種方法的合理性和準(zhǔn)確度。所取得的研究成果不但完善了已有的分形隨機(jī)過程的統(tǒng)計推斷研究，并對實(shí)證金融的推動具有現(xiàn)實(shí)意義。

（18）《Multifractal analysis of price fluctuations in Chinese stock index futures market》，Physica A ，已投稿。

論文運(yùn)用多重分形消除趨勢波動分析法，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴?，對股指期貨的價格收益序列進(jìn)行多重分形分析。實(shí)證結(jié)果表明，股指期貨的價格收益序列不服從正態(tài)分布，具有多重分形特征。并進(jìn)一步對多重分形成因進(jìn)行分析，認(rèn)為收益序列的波動相關(guān)性對股指期貨的多重分形特征起到了重要作用，主要表現(xiàn)出相關(guān)多重分形特征。

④ 成果宣傳推介情況

（1） 課題組及時向國家哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃辦公室上報了項(xiàng)目開題報告會情況。

（2） 課題組定期召開了研討會，報告研究進(jìn)展情況。

（3） 課題組分別與廣州市金融辦、廣東銀監(jiān)局以及中國證監(jiān)會廣東監(jiān)管局等金融主管部門進(jìn)行研究成果定期交流。

（4） 課題組分別與廣發(fā)證券、中國建設(shè)銀行廣州花都支行等金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行定期交流和研究成果宣講。

（5） 課題組定期與大型企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險管理與控制成果宣講。 

階段性成果

（課題組供稿）