【摘要】： 中國股市有一個顯著的特點(diǎn)，就是股價波動頻繁且波動幅度異常。這與政府的股市監(jiān)管和調(diào)控方法、措施有著直接關(guān)系。股市是屬于復(fù)雜現(xiàn)象的，研究如何把握復(fù)雜現(xiàn)象，更好的發(fā)揮政府職能、實(shí)現(xiàn)政府對股市的有效監(jiān)管和調(diào)控，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。 本文首先對非線性動力學(xué)混沌理論和分形理論做了概括性介紹，闡明了混沌和分形的關(guān)系。其中重點(diǎn)講述了非線性動力學(xué)的數(shù)值研究實(shí)驗(yàn)方法：相空間重構(gòu)的兩個關(guān)鍵問題，即嵌入維數(shù)和最佳延遲時間；混沌的數(shù)值識別，即李雅普諾夫指數(shù)；分形的數(shù)值識別，即吸引子的關(guān)聯(lián)維數(shù)。之后文章以中國股市1991年至2002年上海和深圳綜合指數(shù)每日收盤價原始數(shù)據(jù)為研究對象，在MatLab程序?qū)嶒?yàn)條件下，進(jìn)行了兩地股市系統(tǒng)的R/S分析、系統(tǒng)相空間重構(gòu)、混沌分析、分形分析；獲取了兩地股市系統(tǒng)的赫斯特指數(shù)(滬深股市赫斯特指數(shù)均大于0.5而小于1)、非周期記憶循環(huán)周期（滬深股市都有明顯的記憶循環(huán)周期）、最大李雅普諾夫指數(shù)（兩市都大于0）和吸引子的關(guān)聯(lián)維數(shù)（兩市都在2到3維之間）；從而得出中國股市系統(tǒng)是低維分形的、弱混沌的（基于原始數(shù)據(jù)）結(jié)論。 本文提出信息噪聲的概念，通過統(tǒng)計(jì)中國股市歷年來影響股市波動的重要政策、公司信息，進(jìn)行信息的分類、統(tǒng)計(jì)整理，并按各類信息對股市影響力的大小排序，得出利息率是股指的最不敏感因素，，股市相關(guān)政要的講話是股指的最敏感因素，個股特別是問題股和龍頭股的表現(xiàn)對股指的波動有重要影響的結(jié)論，供股市政策決策參考。同時提出了時間序列概率去單峰和混沌度的監(jiān)管和調(diào)控的股市政策決策支持和政策效果評價方法。通過對滬深兩市綜合指數(shù)剔除信息噪聲的實(shí)證分析，得出上述支持和評價方法可行的結(jié)論。 在此基礎(chǔ)上，文章就中國股市的監(jiān)管和調(diào)控提出了浮動交易稅率、建制擴(kuò)容等政策性建議；與此對照，相應(yīng)提出以信息噪聲（基于混沌）為主的政策分析、以核心競爭力（基于AHP）為主的公司分析的股票投資分析建議。
【圖文】：

在西方國家，股市素有“國民經(jīng)濟(jì)晴雨表”之譽(yù)。這種別稱來自兩個特性：第一，從長期看，股市行情變化趨勢基本上由經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢所二者具有大體相同的分布；第二，股市對經(jīng)濟(jì)具有“超前性”。美國著名經(jīng)濟(jì)謬爾森（Paul A. Samuelson）對經(jīng)濟(jì)活動與證券市場的相互關(guān)系也作過描以相當(dāng)明確的說，經(jīng)濟(jì)活動、國民收入和企業(yè)所得決定證券價格；但在某證券市場的變動要先于國民收入與購買力總和的變動”[1]也就是說，股市的于宏觀經(jīng)濟(jì)的變化。就美國而言，股市與宏觀經(jīng)濟(jì)存在著很強(qiáng)的相關(guān)性，動先于經(jīng)濟(jì)變動大約 3 —5 個月左右。股市的這種“超前性”，使得經(jīng)濟(jì)主管以通過對股市的監(jiān)測和分析，獲得對經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢的超前判斷，及早研究適時采取監(jiān)管和調(diào)控措施，避免和減緩一些大的經(jīng)濟(jì)變動，從而保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定、健康地發(fā)展。而在我國，以十年的年動態(tài)數(shù)據(jù)計(jì)算的國內(nèi)生產(chǎn)總值與上證指數(shù)的相表明，其相關(guān)系數(shù)僅為 0.08。以季度動態(tài)數(shù)據(jù)測算的相關(guān)系數(shù)竟然為-0.2了盡可能全面的反映宏觀經(jīng)濟(jì)與股票市場的變化，我們截取了十年的 GD料和股市的月度資料以觀察其相關(guān)的變化，這里股市的波動以上海證券交上證綜指作例，如圖 1.1 所示：Rate of GDP Increase & Shanghai Share Index

f0f0/2 f040f20f43f周期 1 b.周期 2 c.周期 4圖 2.2 周期函數(shù)和它們的功率譜Fig.2.2 Periods Function and Its Power期函數(shù)功率譜頻率分解為：：f2-f1②：3f1-f2③：f2+f1④：3f1：5f1-f2⑥：3f1+f2⑦：5f1⑧：7f1-f2：f2-f1函數(shù)的功率譜如圖 2.3 所示：f|xk|2f2f
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2003
【分類號】：F832.5

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 雷強(qiáng);人民幣匯率與國際匯率的非線性動力學(xué)研究[D];東華大學(xué);2007年

本文編號：2601498