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1、2005年5月系统工程理论与实践第5期 文章编号:100026788(2005)0520068206中国证券市场的非线性特征与分形维分析123宿成建,缪晓波,刘 星(11汕头大学商学院,广东汕头515063;21成都高新区经贸发展局,四川成都610041;31重庆大学经济与工商管理学院,重庆400044)摘要:采用Cao方法清楚地观测到中国证券市场的月收益率序列是确定性混沌序列,而日收益率序列和周收益率序列却接近于随机波动信号,不适宜做分形维的研究.对我国股市各指数分别作了分形维计算后,同时用替代数据法进行非线性检验,拒绝了中国股市为
2、线性过程的可能性,从而保证了非线性前提下分维数结果的可靠性.结果显示:深证A股市场最为复杂,需要五个变量来建立动力学模型(D2=416150),而上证A股需要四个变量来建立模型(D2=312411).因此,深圳股市的效率弱于上海股市.而我国B股市场已经接近于发达国家股市的复杂性程度(D2=313195(上B);D2=215875(深B)),说明B股的效率比A股的效率高.关键词:非线性;混沌;收益率序列;相关维数中图分类号:F830191文献标识码:ANonlinearCharacteristicsandFractalDimension
3、AnalysisofChineseStockMarkets123SUCheng2jian,MIAOXiao2bo,LIUXing(11SchoolofBusiness,ShantouUniv,Shantou515063,China;21BureauofEconomicandTradeDevelopmentofChengduHi2techZone610041,China;31CollegeofBusinessAdministration&Economy,ChongqingUniv,Chongqing400044,China)Abstra
4、ct:Cao’smethodisemployedinthisarticletomakesurethemonthlyreturnseriesofChineseStockMarketischaoticbutdailyreturnseriesandweeklyreturnserieswerefoundnoisy.Thusmonthlyreturnserieswereanalyzedusingcorrelationdimensionaswellasitssurrogatedata.Apparentdifferenceofcorrelation
5、dimensionfromthemonthlyreturnseriesanditssurrogatedatarejectsthenullhypothesisthatthemonthlyreturnseriesisderivedfromalinearsystem,whichconfirmsthatthefractaldimensionofChineseStockMarketstemsfromaninnernonlineardynamics.ItwasconcludedthatShanghaiAShare’sefficiencyoutwe
6、ighsShenzhengAShare’sandingeneralBShare’sefficiencyoutweighsAShare’s.ShenzhengAShareismostcomplex(D2=416150)comparedwithitsShanghai’scounterpart(D2=312411).BShare(D2=313195(ShanghaiB);D2=215875(ShenzhengB))approachesthestockcomplexityofWesterncountries’.Keywords:nonline
7、arity;chaos;returnseries;correlationdimension1 引言近年来,随着人们对证券市场的非线性特征认识的深入,应用混沌理论研究股票市场越来越成为金融学者们感兴趣的问题.在国外的研究中,对于日收益率的第一个完整研究是Fama,EugeneF.(1965)作的,[1]他发现收益率是负斜的:在左边(负的)尾部的观测值比右边的尾部的观测值更多.ChenPing(1985)第一[2]个验证了美国的证券市场呈现混沌行为,从此揭开了应用混沌理论研究证券市场的序幕.Scheinkman和[1]LeBaron(19
8、89)发现了美国股票市场CRSP日收益率序列与周收益序列中存在非线性的证据.Turner和Weigel(1990)使用自1928～1990年的S&P指数的日收益率,作了一个对于易变性的全面研究,得出了类似[1]的结果.他
