股票指数信号的似混沌特性研究  

Chaos-like characteristics of stock-index signal

作　　者：韩贵丞[1] 李锋[1] 

机构地区：[1]复旦大学信息科学与工程学院电子工程系,上海200433

出　　处：《计算机工程与设计》2011年第2期711-715,共5页Computer Engineering and Design

摘　　要：为了研究股票市场、指导股价分析,提出了以时间序列分析法来研究股票指数信号的方法。根据功率谱分析、主分量分析,重构相空间,计算最大李雅普诺夫指数以及关联维数方法,对美国股票指数信号100多年和中国近20年来股票指数信号进行综合研究,通过仿真分析并与其它信号进行对比,表明了股票信号具有似混沌特性,为用混沌理论指导股市分析提供了可靠的实验基础。To research the stock market and guide the analysis of the stock price, a method of time series analysis used to study stockindex signal is put forward. According to power spectral density （PSD）, principal component analysis （PCA）, phase space construction, maximal Lyapunov exponent and correlation dimension, theU. S. stock-indexsignaloflast 110 years and China stock-index signal of last two decades are synthetically analyzed. By simulating and comparing with other signal, chaos-like characteristics of stock-index signal are validated, which provides reliable experimental basis for chaos theory to guide the stock market analysis.

关 键 词：股票指数 时间序列 似混沌特性 功率谱 主分量分析 最大李雅普诺夫指数 关联维数 

分 类 号：TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术] O415.5[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]