干散货运价系统混沌的控制.docx

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干散货运价系统混沌的控制

金融市场本身固有的一些缺陷和金融监管与创新是影响金融系统运行状况、形成金融混沌的重要因素。

金融监管与创新对国际干散货运价系统混沌特性产生一定影响。

　　世界贸易货量的90%通过海运完成，去年全球通过海运完成的贸易货量高达9.9亿吨，国际航运市场的发展状况直接反映世界经济的运行状况。

　　作为一个完全竞争性的市场，国际干散货运输市场风险极高。

波罗的海干散货运价指数（BDI）在2008年国际金融危机前后大幅波动：

从2008 年5月20日的最高值11793点，一路暴跌至2008年12月5日的663点，跌幅高达94.3%。

由此可见，国际干散货运输市场受世界经济的影响更大。

　　随着大数据、移动互联网时代的到来，社会各个产业都在潜移默化地发生着变化。

航运业作为一个典型的传统行业，也受到新潮流的影响，其未来必将随着新思想、新技术的产生，发生巨大的变化。

要改变航运业的现状，首先要探究航运市场背后的运行机制，具体就是探究航运市场与世界经济的深层次关系，其关联点就在金融业。

　　本文以金融的视角探析国际干散货运输市场与世界经济的关联性，以基于混沌理论的金融系统来分析国际干散货运输市场运价系统的特性，以混沌控制方法，为国际干散货运输市场运价系统的良性运行提出合理化建议。

旨在发掘国际干散货运输市场运价系统背后的运行机制，为投资人、政府以及相关研究机构提供决策支持，也为研究传统航运业与金融结合寻找理论基础，开辟新的航运金融时代。

　　理论基础

　　本文主要是用混沌理论分析BDI时间序列，从而探究国际干散货运输市场与世界经济深层次的关联性。

　　BDI

　　BDI是研究航运股未来业绩和投资价值的重要指数，也是国际贸易和国际经济的领先指标之一。

它集中反映全球对矿产、煤炭、粮谷以及其他干散货运输的需求；反映整个干散货运输市场的变化，具有很大波动性。

BDI的前身是1985年开始发布的每日运价指数（BFI），直到1999年，BDI取代BFI（见下表）。

BDI计算方法在2001年作出调整，构成指数由之前的BCI、BPI、BHI更改为BCI、BPI、BHMI。

　　混沌

　　混沌就是指在确定性系统中出现的一种貌似无规则的类似随机的现象。

混沌不是简单的无序，而是没有明显的周期和对称，具有丰富内部层次的有序结构，即“无序中有序，有序中无序”，它是非线性系统的一种新的存在形式。

混沌理论在金融系统中的应用非常广泛，金融时间序列的混沌识别便是其中一个很活跃的分支，例如股票价格序列，汇率序列等。

　　金融混沌是指基于混沌理论的金融系统中的混沌现象。

金融混沌现象在实际中的表现就是金融风暴、金融过热、金融危机等。

随着经济全球化、贸易自由化的推进，金融系统成为一个越来越开放的系统，作为一个典型的非线性系统，其混沌特性显露无疑。

2008年开始的欧洲债务危机、2007年美国次贷危机、1997年东南亚金融风暴，以及再往前1994年墨西哥金融危机，都可以解释为金融系统产生的混沌现象。

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　　虽然目前对混沌现象的定义还未明确统一，但一般具有以下特征。

　　内部随机性。

混沌现象的特定属性，由系统内部的分线性特性造成，是造成系统不稳定的主要原因之一。

　　对初始条件的敏感性。

混沌现象的又一重要特征，差之毫厘的初始条件值，能产生谬以千里的结果。

　　有界性。

无论系统内部多么不稳定，混沌运动的轨迹和区域都是有界的，不会超过混沌吸引子所辐射的区域。

　　无序中的有序。

混沌现象看似无序、杂乱，毫无周期性可言，但这种无序并非真的完全无序，而是不具有明显周期性以及其他明显对称性的一种状态，可以说是另一种类型的有序运动。

混沌现象揭示某一系统中有序与无序的统一。

　　存在吸引子。

混沌运动既可能是发散的，也可能是收缩的，但无论是发散还是收缩都会在混沌吸引子所影响的范围内运动，都会不自觉地向混沌吸引子靠近。

　　数据来源与处理

　　BDI反映的是整个干散货运输市场的经营状况。

1999年11月3日波罗的海航运交易所开始每日公布BDI，本文选自1999年11月3日至2014年4月10日的BDI每日值，通过对数据进行时间单位的处理，使每天的单位抽象为更细小的时间单位？

？

，共得到3609个数据，时间轴从？

？

到3609？

？

。

本文研究的时间序列是BDI抽象过来的3609个数据，对该时间序列进行混沌控制。

　　混沌控制

　　金融市场本身固有的一些缺陷和金融监管与创新是影响金融系统运行状况、形成金融混沌的重要因素。

本文试就金融监管与创新给国际干散货运价系统混沌特性的影响作些探讨。

假设t时刻运价系统的稳定性为Yt，建立描述运价系统运行状况的Logistic模型如下：

　　Yt+1=ItMtYt [1-Yt]

　　模型中It和Mt分别代表运价系统中金融监管与创新的程度，其中It、Mt都是大于0并且小于1的数。

　　金融监管对混沌特性的影响

　　为研究金融监管对国际干散货运价系统的影响，暂且忽略金融创新的影响，即固定Mt=M。

此时的Logistic模型就变成了关于参数It的离散动力学模型，即：

　　Yt+1=ItMYt [1-Yt]

　　取运价系统初始稳定性为Yt=0.2，利用MATLAB软件对运价系统的Logistic模型进行仿真研究。

在金融创新程度一定的前提下，随着金融监管程度加强，运价系统从混沌状态走向有序状态。

　　金融创新对混沌特性的影响

　　同样，为研究金融创新Mt对国际干散货运价系统混沌特性的影响，暂且固定金融监管的强度It=1：

　　Yt+1=IMtYt [1-Yt]

　　取金融监管的程度为It=1=0.5，系统稳定的初始值为Yt=0.6。

利用MATLAB对运价系统的稳定性状态进行仿真研究，当金融监管处于一定程度时，不断加强金融创新会导致系统进入混沌状态。

　　金融监管与创新对混沌特性的影响

　　由上发现，当金融监管与创新两者中某一因素处于一定水平时，随着另一因素强度增加，运价系统最终会走出混沌，走向有序稳定的状态。

在现实操作中，一般采取两个因素并行的做法，即同时使用金融创新与监管政策，以维护运价系统的稳定运行。

　　为了研究金融创新与监管同时对运价系统混沌特性的影响，假设金融监管与创新指数比为：

　　ρt=It/Mt

　　如此，运价系统的Logistic模型变成关于ρt的离散方程：

　　Yt+1=1ρtYt（1-Xt）

　　取运价系统初始稳定性为Yt=0.2，利用MATLAB软件对运价系统的Logistic模型进行仿真研究。

可看出随着金融监管与创新比值的不断增大，运价系统会从混沌区域走向稳衡区域。

　　结论分析

　　通过以上分析可得出结论，在国际干散货运输市场运价系统中：

　　金融监管程度一定时，随着金融创新程度升高，运价系统逐渐从稳定有序走向混沌。

　　金融创新程度一定时，随着金融监管力度加大，运价系统逐渐从混沌状态走向有序。

　　在一定时期，协调使用金融监管与创新手段，会降低运价系统进入混沌状态的概率；不同时期，金融监管与创新侧重实施哪一个，要视市场运行状况而定。

　　世界经济决定世界贸易，世界贸易决定航运市场，探究三者间深层次的关系，是今后航运市场研究的重点。

混沌就是指在确定性系统中出现的一种貌似无规则的类似随机的现象。

混沌不是简单的无序，而是没有明显的周期和对称，具有丰富内部层次的有序结构，即“无序中有序，有序中无序”，它是非线性系统的一种新的存在形式。

混沌理论在金融系统中的应用非常广泛，金融时间序列的混沌识别便是其中一个很活跃的分支，例如股票价格序列，汇率序列等。

　　金融混沌是指基于混沌理论的金融系统中的混沌现象。

金融混沌现象在实际中的表现就是金融风暴、金融过热、金融危机等。

随着经济全球化、贸易自由化的推进，金融系统成为一个越来越开放的系统，作为一个典型的非线性系统，其混沌特性显露无疑。

2008年开始的欧洲债务危机、2007年美国次贷危机、1997年东南亚金融风暴，以及再往前1994年墨西哥金融危机，都可以解释为金融系统产生的混沌现象。

　　虽然目前对混沌现象的定义还未明确统一，但一般具有以下特征。

　　内部随机性。

混沌现象的特定属性，由系统内部的分线性特性造成，是造成系统不稳定的主要原因之一。

　　对初始条件的敏感性。

混沌现象的又一重要特征，差之毫厘的初始条件值，能产生谬以千里的结果。

　　有界性。

无论系统内部多么不稳定，混沌运动的轨迹和区域都是有界的，不会超过混沌吸引子所辐射的区域。

　　无序中的有序。

混沌现象看似无序、杂乱，毫无周期性可言，但这种无序并非真的完全无序，而是不具有明显周期性以及其他明显对称性的一种状态，可以说是另一种类型的有序运动。

混沌现象揭示某一系统中有序与无序的统一。

　　存在吸引子。

混沌运动既可能是发散的，也可能是收缩的，但无论是发散还是收缩都会在混沌吸引子所影响的范围内运动，都会不自觉地向混沌吸引子靠近。

　　数据来源与处理

　　BDI反映的是整个干散货运输市场的经营状况。

1999年11月3日波罗的海航运交易所开始每日公布BDI，本文选自1999年11月3日至2014年4月10日的BDI每日值，通过对数据进行时间单位的处理，使每天的单位抽象为更细小的时间单位？

？

，共得到3609个数据，时间轴从？

？

到3609？

？

。

本文研究的时间序列是BDI抽象过来的3609个数据，对该时间序列进行混沌控制。

　　混沌控制

　　金融市场本身固有的一些缺陷和金融监管与创新是影响金融系统运行状况、形成金融混沌的重要因素。

本文试就金融监管与创新给国际干散货运价系统混沌特性的影响作些探讨。

假设t时刻运价系统的稳定性为Yt，建立描述运价系统运行状况的Logistic模型如下：

　　Yt+1=ItMtYt [1-Yt]

　　模型中It和Mt分别代表运价系统中金融监管与创新的程度，其中It、Mt都是大于0并且小于1的数。

　　金融监管对混沌特性的影响

　　为研究金融监管对国际干散货运价系统的影响，暂且忽略金融创新的影响，即固定Mt=M。

此时的Logistic模型就变成了关于参数It的离散动力学模型，即：

　　Yt+1=ItMYt [1-Yt]

　　取运价系统初始稳定性为Yt=0.2，利用MATLAB软件对运价系统的Logistic模型进行仿真研究。

在金融创新程度一定的前提下，随着金融监管程度加强，运价系统从混沌状态走向有序状态。

　　金融创新对混沌特性的影响

　　同样，为研究金融创新Mt对国际干散货运价系统混沌特性的影响，暂且固定金融监管的强度It=1：

　　Yt+1=IMtYt [1-Yt]

　　取金融监管的程度为It=1=0.5，系统稳定的初始值为Yt=0.6。

利用MATLAB对运价系统的稳定性状态进行仿真研究，当金融监管处于一定程度时，不断加强金融创新会导致系统进入混沌状态。

　　金融监管与创新对混沌特性的影响

　　由上发现，当金融监管与创新两者中某一因素处于一定水平时，随着另一因素强度增加，运价系统最终会走出混沌，走向有序稳定的状态。

在现实操作中，一般采取两个因素并行的做法，即同时使用金融创新与监管政策，以维护运价系统的稳定运行。

　　为了研究金融创新与监管同时对运价系统混沌特性的影响，假设金融监管与创新指数比为：

　　ρt=It/Mt

　　如此，运价系统的Logistic模型变成关于ρt的离散方程：

　　Yt+1=1ρtYt（1-Xt）

　　取运价系统初始稳定性为Yt=0.2，利用MATLAB软件对运价系统的Logistic模型进行仿真研究。

可看出随着金融监管与创新比值的不断增大，运价系统会从混沌区域走向稳衡区域。

　　结论分析

　　通过以上分析可得出结论，在国际干散货运输市场运价系统中：

　　金融监管程度一定时，随着金融创新程度升高，运价系统逐渐从稳定有序走向混沌。

　　金融创新程度一定时，随着金融监管力度加大，运价系统逐渐从混沌状态走向有序。

　　在一定时期，协调使用金融监管与创新手段，会降低运价系统进入混沌状态的概率；不同时期，金融监管与创新侧重实施哪一个，要视市场运行状况而定。

　　世界经济决定世界贸易，世界贸易决定航运市场，探究三者间深层次的关系，是今后航运市场研究的重点。

混沌就是指在确定性系统中出现的一种貌似无规则的类似随机的现象。

混沌不是简单的无序，而是没有明显的周期和对称，具有丰富内部层次的有序结构，即“无序中有序，有序中无序”，它是非线性系统的一种新的存在形式。

混沌理论在金融系统中的应用非常广泛，金融时间序列的混沌识别便是其中一个很活跃的分支，例如股票价格序列，汇率序列等。

　　金融混沌是指基于混沌理论的金融系统中的混沌现象。

金融混沌现象在实际中的表现就是金融风暴、金融过热、金融危机等。

随着经济全球化、贸易自由化的推进，金融系统成为一个越来越开放的系统，作为一个典型的非线性系统，其混沌特性显露无疑。

2008年开始的欧洲债务危机、2007年美国次贷危机、1997年东南亚金融风暴，以及再往前1994年墨西哥金融危机，都可以解释为金融系统产生的混沌现象。

　　虽然目前对混沌现象的定义还未明确统一，但一般具有以下特征。

　　内部随机性。

混沌现象的特定属性，由系统内部的分线性特性造成，是造成系统不稳定的主要原因之一。

　　对初始条件的敏感性。

混沌现象的又一重要特征，差之毫厘的初始条件值，能产生谬以千里的结果。

　　有界性。

无论系统内部多么不稳定，混沌运动的轨迹和区域都是有界的，不会超过混沌吸引子所辐射的区域。

　　无序中的有序。

混沌现象看似无序、杂乱，毫无周期性可言，但这种无序并非真的完全无序，而是不具有明显周期性以及其他明显对称性的一种状态，可以说是另一种类型的有序运动。

混沌现象揭示某一系统中有序与无序的统一。

　　存在吸引子。

混沌运动既可能是发散的，也可能是收缩的，但无论是发散还是收缩都会在混沌吸引子所影响的范围内运动，都会不自觉地向混沌吸引子靠近。

　　数据来源与处理

　　BDI反映的是整个干散货运输市场的经营状况。

1999年11月3日波罗的海航运交易所开始每日公布BDI，本文选自1999年11月3日至2014年4月10日的BDI每日值，通过对数据进行时间单位的处理，使每天的单位抽象为更细小的时间单位？

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，共得到3609个数据，时间轴从？

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到3609？

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本文研究的时间序列是BDI抽象过来的3609个数据，对该时间序列进行混沌控制。

　　混沌控制

　　金融市场本身固有的一些缺陷和金融监管与创新是影响金融系统运行状况、形成金融混沌的重要因素。

本文试就金融监管与创新给国际干散货运价系统混沌特性的影响作些探讨。

假设t时刻运价系统的稳定性为Yt，建立描述运价系统运行状况的Logistic模型如下：

　　Yt+1=ItMtYt [1-Yt]

　　模型中It和Mt分别代表运价系统中金融监管与创新的程度，其中It、Mt都是大于0并且小于1的数。

　　金融监管对混沌特性的影响

　　为研究金融监管对国际干散货运价系统的影响，暂且忽略金融创新的影响，即固定Mt=M。

此时的Logistic模型就变成了关于参数It的离散动力学模型，即：

　　Yt+1=ItMYt [1-Yt]

　　取运价系统初始稳定性为Yt=0.2，利用MATLAB软件对运价系统的Logistic模型进行仿真研究。

在金融创新程度一定的前提下，随着金融监管程度加强，运价系统从混沌状态走向有序状态。

　　金融创新对混沌特性的影响

　　同样，为研究金融创新Mt对国际干散货运价系统混沌特性的影响，暂且固定金融监管的强度It=1：

　　Yt+1=IMtYt [1-Yt]

　　取金融监管的程度为It=1=0.5，系统稳定的初始值为Yt=0.6。

利用MATLAB对运价系统的稳定性状态进行仿真研究，当金融监管处于一定程度时，不断加强金融创新会导致系统进入混沌状态。

　　金融监管与创新对混沌特性的影响

　　由上发现，当金融监管与创新两者中某一因素处于一定水平时，随着另一因素强度增加，运价系统最终会走出混沌，走向有序稳定的状态。

在现实操作中，一般采取两个因素并行的做法，即同时使用金融创新与监管政策，以维护运价系统的稳定运行。

　　为了研究金融创新与监管同时对运价系统混沌特性的影响，假设金融监管与创新指数比为：

　　ρt=It/Mt

　　如此，运价系统的Logistic模型变成关于ρt的离散方程：

　　Yt+1=1ρtYt（1-Xt）

　　取运价系统初始稳定性为Yt=0.2，利用MATLAB软件对运价系统的Logistic模型进行仿真研究。

可看出随着金融监管与创新比值的不断增大，运价系统会从混沌区域走向稳衡区域。

　　结论分析

　　通过以上分析可得出结论，在国际干散货运输市场运价系统中：

　　金融监管程度一定时，随着金融创新程度升高，运价系统逐渐从稳定有序走向混沌。

　　金融创新程度一定时，随着金融监管力度加大，运价系统逐渐从混沌状态走向有序。

　　在一定时期，协调使用金融监管与创新手段，会降低运价系统进入混沌状态的概率；不同时期，金融监管与创新侧重实施哪一个，要视市场运行状况而定。

　　世界经济决定世界贸易，世界贸易决定航运市场，探究三者间深层次的关系，是今后航运市场研究的重点。

混沌就是指在确定性系统中出现的一种貌似无规则的类似随机的现象。

混沌不是简单的无序，而是没有明显的周期和对称，具有丰富内部层次的有序结构，即“无序中有序，有序中无序”，它是非线性系统的一种新的存在形式。

混沌理论在金融系统中的应用非常广泛，金融时间序列的混沌识别便是其中一个很活跃的分支，例如股票价格序列，汇率序列等。

　　金融混沌是指基于混沌理论的金融系统中的混沌现象。

金融混沌现象在实际中的表现就是金融风暴、金融过热、金融危机等。

随着经济全球化、贸易自由化的推进，金融系统成为一个越来越开放的系统，作为一个典型的非线性系统，其混沌特性显露无疑。

2008年开始的欧洲债务危机、2007年美国次贷危机、1997年东南亚金融风暴，以及再往前1994年墨西哥金融危机，都可以解释为金融系统产生的混沌现象。

　　虽然目前对混沌现象的定义还未明确统一，但一般具有以下特征。

　　内部随机性。

混沌现象的特定属性，由系统内部的分线性特性造成，是造成系统不稳定的主要原因之一。

　　对初始条件的敏感性。

混沌现象的又一重要特征，差之毫厘的初始条件值，能产生谬以千里的结果。

　　有界性。

无论系统内部多么不稳定，混沌运动的轨迹和区域都是有界的，不会超过混沌吸引子所辐射的区域。

　　无序中的有序。

混沌现象看似无序、杂乱，毫无周期性可言，但这种无序并非真的完全无序，而是不具有明显周期性以及其他明显对称性的一种状态，可以说是另一种类型的有序运动。

混沌现象揭示某一系统中有序与无序的统一。

　　存在吸引子。

混沌运动既可能是发散的，也可能是收缩的，但无论是发散还是收缩都会在混沌吸引子所影响的范围内运动，都会不自觉地向混沌吸引子靠近。

　　数据来源与处理

　　BDI反映的是整个干散货运输市场的经营状况。

1999年11月3日波罗的海航运交易所开始每日公布BDI，本文选自1999年11月3日至2014年4月10日的BDI每日值，通过对数据进行时间单位的处理，使每天的单位抽象为更细小的时间单位？

？

，共得到3609个数据，时间轴从？

？

到3609？

？

。

本文研究的时间序列是BDI抽象过来的3609个数据，对该时间序列进行混沌控制。

　　混沌控制

　　金融市场本身固有的一些缺陷和金融监管与创新是影响金融系统运行状况、形成金融混沌的重要因素。

本文试就金融监管与创新给国际干散货运价系统混沌特性的影响作些探讨。

假设t时刻运价系统的稳定性为Yt，建立描述运价系统运行状况的Logistic模型如下：

　　Yt+1=ItMtYt [1-Yt]

　　模型中It和Mt分别代表运价系统中金融监管与创新的程度，其中It、Mt都是大于0并且小于1的数。

　　金融监管对混沌特性的影响

　　为研究金融监管对国际干散货运价系统的影响，暂且忽略金融创新的影响，即固定Mt=M。

此时的Logistic模型就变成了关于参数It的离散动力学模型，即：

　　Yt+1=ItMYt [1-Yt]

　　取运价系统初始稳定性为Yt=0.2，利用MATLAB软件对运价系统的Logistic模型进行仿真研究。

在金融创新程度一定的前提下，随着金融监管程度加强，运价系统从混沌状态走向有序状态。

　　金融创新对混沌特性的影响

　　同样，为研究金融创新Mt对国际干散货运价系统混沌特性的影响，暂且固定金融监管的强度It=1：

　　Yt+1=IMtYt [1-Yt]

　　取金融监管的程度为It=1=0.5，系统稳定的初始值为Yt=0.6。

利用MATLAB对运价系统的稳定性状态进行仿真研究，当金融监管处于一定程度时，不断加强金融创新会导致系统进入混沌状态。

　　金融监管与创新对混沌特性的影响

　　由上发现，当金融监管与创新两者中某一因素处于一定水平时，随着另一因素强度增加，运价系统最终会走出混沌，走向有序稳定的状态。

在现实操作中，一般采取两个因素并行的做法，即同时使用金融创新与监管政策，以维护运价系统的稳定运行。

　　为了研究金融创新与监管同时对运价系统混沌特性的影响，假设金融监管与创新指数比为：

　　ρt=It/Mt

　　如此，运价系统的Logistic模型变成关于ρt的离散方程：

　　Yt+1=1ρtYt（1-Xt）

　　取运价系统初始稳定性为Yt=0.2，利用MATLAB软件对运价系统的Logistic模型进行仿真研究。

可看出随着金融监管与创新比值的不断增大，运价系统会从混沌区域走向稳衡区域。

　　结论分析

　　通过以上分析可得出结论，在国际干散货运输市场运价系统中：

　　金融监管程度一定时，随着金融创新程度升高，运价系统逐渐从稳定有序走向混沌。

　　金融创新程度一定时，随着金融监管力度加大，运价系统逐渐从混沌状态走向有序。

　　在一定时期，协调使用金融监管与创新手段，会降低运价系统进入混沌状态的概率；不同时期，金融监管与创新侧重实施哪一个，要视市场运行状况而定。

　　世界经济决定世界贸易，世界贸易决定航运市场，探究三者间深层次的关系，是今后航运市场研究的重点。