POTTS模型的非線性金融系統(tǒng)及統(tǒng)計(jì)分析.pdf

1、金融市場(chǎng)是一個(gè)充滿噪聲和高波動(dòng)的復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，因此在金融研究中對(duì)于金融時(shí)間序列的建模和統(tǒng)計(jì)分析被認(rèn)為是相當(dāng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。本文利用Potts模型這一經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)物理粒子模型，結(jié)合金融股票定價(jià)以及統(tǒng)計(jì)物理的相關(guān)理論知識(shí)，構(gòu)造了基于Potts模型的全新金融價(jià)格波動(dòng)模型。Potts模型是Ising模型的推廣，其自旋粒子狀態(tài)可以超過(guò)兩種;我們把Potts模型當(dāng)中自旋粒子的相互作用看作股票市場(chǎng)上不同類型投資者之間的相互影響和信息的傳播，從而進(jìn)行股

2、票價(jià)格過(guò)程的構(gòu)造，通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬最終得到股票價(jià)格序列和收益率序列。
　　本文通過(guò)選取價(jià)格收益率序列作為統(tǒng)計(jì)量以研究股票價(jià)格的波動(dòng)行為，在進(jìn)行數(shù)值分析的同時(shí)，結(jié)合中國(guó)股票指數(shù)上證綜合指數(shù)和深圳成分指數(shù)進(jìn)行比較分析。具體來(lái)說(shuō)，首先利用多尺度熵方法研究金融時(shí)間序列的復(fù)雜性，對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行討論，并對(duì)比分析模擬數(shù)據(jù)同真實(shí)的股票指數(shù)收益率序列的統(tǒng)計(jì)特性，驗(yàn)證了模型參數(shù)的重要性，并確定了最適合中國(guó)股市的模型參數(shù)。接下來(lái)，我們分別對(duì)Potts模