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        一類分?jǐn)?shù)階金融風(fēng)險(xiǎn)模型的混沌動(dòng)力學(xué)行為分析及控制

        2017-09-20 14:10:15張文娟張曉丹張英晗
        中國(guó)管理信息化 2017年14期

        張文娟+張曉丹+張英晗

        [摘 要]本文提出了一類分?jǐn)?shù)階的金融風(fēng)險(xiǎn)模型。首先,研究了風(fēng)險(xiǎn)模型對(duì)初始值的敏感依賴性;然后,研究了風(fēng)險(xiǎn)模型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳遞效率及分?jǐn)?shù)階次的敏感性;最后,采用增加反饋增益矩陣的方法,構(gòu)造了風(fēng)險(xiǎn)模型的受控系統(tǒng),數(shù)值模擬結(jié)果表明該控制方法可以有效地控制混沌。

        [關(guān)鍵詞]一類分?jǐn)?shù)階;金融風(fēng)險(xiǎn)模型;混沌動(dòng)力學(xué)行為

        doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.14.069

        [中圖分類號(hào)]F832.5;O415.5 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1673-0194(2017)14-0-02

        0 引 言

        混沌是由確定性系統(tǒng)產(chǎn)生的隨機(jī)現(xiàn)象,對(duì)初始條件的高度敏感性是其主要特征?;煦缃?jīng)濟(jì)學(xué)也叫非線性經(jīng)濟(jì)學(xué),它是基于非線性動(dòng)力學(xué)方法來解釋真實(shí)的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的。因?yàn)榻鹑陲L(fēng)險(xiǎn)總是存在于金融活動(dòng)中,而且金融風(fēng)險(xiǎn)的存在會(huì)擾亂正常的金融秩序。所以,金融風(fēng)險(xiǎn)管理成為了一個(gè)熱門的研究課題。

        近年來,已經(jīng)發(fā)表了不少關(guān)于金融風(fēng)險(xiǎn)管理的文章。然而,這些模型較少地考慮金融變量的長(zhǎng)期記憶性,所以不能更好地反映風(fēng)險(xiǎn)管理過程的真實(shí)情況。與整數(shù)階微積分相比,分?jǐn)?shù)階微積分最大的優(yōu)勢(shì)在于具有記憶效應(yīng)。受此啟發(fā),本文提出了一類分?jǐn)?shù)階的金融風(fēng)險(xiǎn)傳染模型。

        1 分?jǐn)?shù)階金融風(fēng)險(xiǎn)模型的提出

        其中,狀態(tài)變量R,U,V,W分別表示風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生值,分析值,控制值和傳染值。而且R,U,V,W均是非負(fù)的。參數(shù)a>0表示風(fēng)險(xiǎn)分析效率,b>0表示風(fēng)險(xiǎn)傳遞效率,c∈R表示風(fēng)險(xiǎn)控制的失真系數(shù),d>0表示風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度和k∈R表示風(fēng)險(xiǎn)傳染系數(shù)。

        2 風(fēng)險(xiǎn)模型對(duì)初值的敏感依賴性

        現(xiàn)在討論模型(1)的初值敏感性。取分?jǐn)?shù)階次為α1=α2=α3=α4=0.95及參數(shù)為(a,b,c,d,k)=(10,28,8/3,36,0.5),當(dāng)初始值分別?。?0,10,10,10)和(10,10,10,10.001)時(shí),模型(1)的時(shí)域圖(見圖1)。

        由圖1可知,從兩個(gè)極其相近的初始值(10,10,10,10)和(10,10,10,10.001)出發(fā)而產(chǎn)生的兩條軌道,一開始基本是重合的,但隨著時(shí)間的不斷推進(jìn),兩條軌道之間的差異便顯現(xiàn)出來并迅速分開。這說明風(fēng)險(xiǎn)模型(1)的動(dòng)力學(xué)行為會(huì)隨著初始值的微小變化而產(chǎn)生巨大變化,因此該系統(tǒng)對(duì)初始值具有高度的敏感依賴性。

        3 數(shù)值研究風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)對(duì)參數(shù)及分?jǐn)?shù)階次的敏感性

        3.1 風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)對(duì)參數(shù)b的敏感性分析

        由圖2a和圖2b可知,當(dāng)參數(shù)b<20時(shí),模型(1)處于穩(wěn)定狀態(tài);在2025時(shí),模型(1)處于混沌狀態(tài),此時(shí),無法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行長(zhǎng)期預(yù)測(cè),市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)處于一種失控的狀態(tài),因而需要及時(shí)給予宏觀調(diào)控,以此來防止風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)長(zhǎng)期劇烈波動(dòng)。

        3.2 風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)對(duì)分?jǐn)?shù)階次的敏感性

        由圖3可知,當(dāng)α2<0.85時(shí),風(fēng)險(xiǎn)模型(1)處于穩(wěn)定狀態(tài);模型(1)在0.85<α2<0.9內(nèi)的分岔點(diǎn)處發(fā)生Hopf分岔;當(dāng)α2>0.9時(shí),模型(1)處于混沌狀態(tài)。

        4 分?jǐn)?shù)階金融風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)的控制

        4.1 受控系統(tǒng)的構(gòu)造

        5 結(jié) 語

        本文重點(diǎn)研究了金融風(fēng)險(xiǎn)隨著風(fēng)險(xiǎn)傳遞效率b以及分?jǐn)?shù)階次的變化規(guī)律。數(shù)值模擬結(jié)果表明,風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)會(huì)隨著參數(shù)變化從穩(wěn)定狀態(tài),通過Hopf分岔逐漸發(fā)生結(jié)構(gòu)性改變,最終進(jìn)入混沌狀態(tài)。本文還運(yùn)用增加反饋增益矩陣的方法,構(gòu)造了金融風(fēng)險(xiǎn)受控系統(tǒng),并通過數(shù)值模擬證明了該受控系統(tǒng)的漸進(jìn)穩(wěn)定性,同時(shí)分析了增加控制器后的受控系統(tǒng)產(chǎn)生的變化,觀察混沌控制效果。

        主要參考文獻(xiàn)

        [1]溫紅梅,姚鳳閣.金融風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)混沌效應(yīng)的分析與控制[J].中國(guó)管理科學(xué),2007(z1).

        [2]徐玉華,謝承蓉,王玉玲.金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的演化機(jī)理研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2016(1).

        [3]楊凌,邱劍.金融市場(chǎng)的長(zhǎng)期記憶性[J].廣東經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院學(xué)報(bào),2003(3).

        [4]張曉丹,王啟立.一類分?jǐn)?shù)階超混沌系統(tǒng)及其在擴(kuò)頻通信中的應(yīng)用[J].工程科學(xué)學(xué)報(bào),2015(5).

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