基于多重分形的金融市场极端波动行为研究及智能预报

在全球金融危机的背景下，各国主要金融市场总体出现持续动荡。市场中所反映出来的复杂性、突发性以及极端波动性对金融安全产生了巨大冲击，也对金融风险管理提出了挑战。为了弥补传统风险管理理论方法的不足，本项目拟运用多重分形理论，深入研究股市极端波动行为的复杂特性，探索股市危机的预警方法。内容包括：分析股市波动的标度突变行为；研究股市极端波动的突发性特征及其在国际市场之间的传导机制；研究在市场极端波动情况下，发达市场与新兴市场在市场波动的剧烈程度、发生极端波动的频繁程度及金融传染程度等方面的差异特征；研究不同行业背景对价格极端波动行为的影响；并在此基础上，针对金融市场所具有的非线性、参数时变等特点，将分形统计方法与案例推理技术相结合，将市场极端波动过程中各时变性参数的异常变化规律与专家经验有机地结合，来构造案例，进而建立基于案例推理的股市极端波动智能预报模型，以期为金融风险管理提供新思路和新方法。

自上世纪九十年代以来，各国主要金融市场总体出现持续动荡。市场中所反映出来的复杂性、突发性以及极端波动性对金融安全产生了巨大冲击，也对金融风险管理提出了挑战。为了弥补传统风险管理理论方法的不足，本项目运用多重分形理论等统计物理方法，深入研究了股市极端波动行为的复杂特性，探索股市危机的预警方法。内容包括：股市波动的标度突变行为及其成因分析；不同市场发展状态下金融市场多重分形特征的差异研究；金融市场发展状态与其长记忆性的依赖关系研究；不同行业背景对价格波动行为的影响研究；股票市场价格及交易量联合分布行为研究及金融极端事件发生时间间隔特征研究等。并在此基础上，提出了基于多重分形理论的金融风险度量指标，并将其应用于金融危机等金融实践中证实了该指标的有效性，上述研究成果为金融风险管理提供了新思路和新方法。