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中国-东盟自由贸易区不仅是目前世界上第三大自由贸易区，也是由发展中国家组成的最大的自由贸易区。中国通过中国-东盟自由贸易区加强了与东盟国家在各个领域的合作，中国的资金、技术以及人才的流动从国内转向国际，“人才是关键”，这是中国与东盟国家已达成的共识。同时，伴随着东盟自由贸易区的快速发展，东盟自由贸易区对人才需求也将大大增加，人才需求的类型也由原来较为单一的翻译、经贸以及旅游等方面人才而转向更加多样化的人才。因此，关于东盟自由贸易区未来人才需求量的预测的研究就势在必行。作为与东盟国家临近的中国省份，自从中国-东盟自由贸易区建立以来，云南省由一个中国边疆省份成为对外开放的前沿，云南省也加强了与东盟国家的合作。随着东盟国家对人才需求量的增加，云南省外向型高级人才也十分紧缺，云南省与发达省区的差距最为明显的也是人才上的差距，这是云南面对种种挑战中最为严峻的挑战。基于此，本文选用BP人工神经网络模型对东盟自由贸易区人才需求趋势进行预测，并提出云南省在人才培养中的应对措施，具有一定的理论和现实意义。
一、相关研究文献回顾
人工神经网络理论是20世纪80年展起来的一个前沿研究领域，BP神经网络是人工神经网络的重要模型之一，拉皮得（Lapedees）等人（1987）首先采用非线性神经网络对由计算机产生的时间序列仿真数据进行了学习和预测，并将神经网络引入预测工作中。此后，神经网络预测模型的应用领域逐步扩大，被广泛应用于经济、管理以及工程等领域，取得了很好的预测效果[1]（P21）。
国内相关学者运用神经网络理论进行了大量的研究。常引（2008年）运用BP神经网络理论，找出影响农民收入的主要因素，建立了神经网络预测模型，在此基础上以陕西省历年农民收入数据为实例样本，对陕西省农民收入进行预测[2]（P3）；何永贵等（2005）分别使用多元线性回归、灰色相关方法和神经网络方法对某供电企业的人力资源需求进行预测，在此基础上将三种预测结果进行误差分析和比较，最后确定神经网络方法为比较理想的预测方法，该方法可以作为较好预测供电公司人力资源需求[3]（P80）；邹子建（2010）运用 BP 神经网络理论，结合衡水市历年经济总量数据，构造出区域经济预测模型，在此基础上借助MATLAB软件，对衡水市未来经济总量进行预测。本文作者对预测值和实际值进行了比较分析，证明BP 神经网络方法对经济总量预测具有较高的预测精度。因此，BP神经网络方法可以广泛运用到对某一区域的经济预测中[4]（P3）。
综上所述，基于BP人工神经网络理论的预测方法已经比较成熟，利BP人工神经网络模型应用的领域也越来越广泛。但是到目前为止，尚未发现将BP人工神经网络模型应用于东盟自由区人才需求量预测方面的研究成果。本文运用BP神经网络模型对东盟自由贸易区的人才需求量进行预测，在此基础上提出云南省的应对措施，以期对相关部门的决策提供理论支持。
二、基于BP人工神经网络模型的
东盟自由贸易区人才需求趋势
预测过程及结果 BP人工神经网络（Back Propagation Artificial Neural Network）也被称为误差反向传播神经网络，BP人工神经网络大量应用于经济管理、优化控制以及趋势预测等方面。从结构上讲，BP人工神经网络具有输入层、隐含层和输出层三层结构，同一层单元之间不存在相互连接，层与层之间多采用全连接的方式[5]（P38）。我们运用BP人工神经网络模型对东盟自由贸易区人才需求量进行预测如下：
（一）样本数据的选取和处理
首先，需要对东盟自由贸易区人才需求进行量化分析。因为受统计资料的限制，我们难以从统计资料中查找到历年东盟自由贸易区人才需求量数据 ，但是从东盟统计年鉴2011年中可以查找到历年东盟自由贸易区劳动力总数数据。我们可以将东盟自由贸易区劳动力总数的10%作为东盟自由贸易区人才需求量数据，这种替代方法也是具有一定道理的。
其次，需要对东盟自由贸易区人才需求量的影响因素进行分析。应用BP人工神经网络模型对东盟自由贸易区人才需求量趋势进行预测，需要找出东盟自由贸易区人才需求量的影响因素，这是至关重要的。目前学术界普遍认为，东盟自由贸易区比较紧缺的人才是外语人才、经贸人才、法律人才、文化人才以及宗教人才。而这些人才的紧缺是与东盟自由贸易区经济快速发展、进出口贸易总额快速增长、吸引外资量和吸引旅游者人数大大增加有着较为密切的关系。因此，我们将东盟自由贸易区人才需求量的影响因素定为人均GDP、吸引FDI量、吸引旅游者人数和进出口贸易总额。这些指标数据也可以从东盟统计年鉴2011年中查找到（如表1所示）。
最后，通过各解释变量的时间序列模型预测出各解释变量2011～2020年的数年。人才需求预测各解释变量的时间序列模型，包括人均GDP时间序列模型、吸引FDI量时间序列模型、吸引旅游者人数时间序列模型以及进出口贸易总额时间序列模型。通过对这些时间序列模型进行研究，可以对未来东盟的人才需求量进行简单的总结归纳。根据2000年～2010年的时间序列数据，运用普通最小二乘法（OLS），并利用EViews软件可得各时间序列模型的表达式如下：
其中，Xt表示各时间序列模型的被解释变量（i=2000，2001，…2010），t表示年份数（t=1，2，…，10），Ut表示随机误差项。
上述模型就是利用EViews软件得出的人才需求预测解释变量时间序列模型，将上述模型的自变量即（2011～2020年）代入上述模型，可得东盟自由贸易区人均GDP、吸引FDI量、吸引旅游者人数以及进出口贸易总额在2011～2020年的大体数据（如表2所示）。考虑到这些评价指标数据的量纲和数量级不一致，如果直接用这些数据进行计量分析，BP神经网络难以做出有效判断，因此，需要对这些数据进行无量纲化处理（无量纲化处理后的数据略）。
（二）基于BP人工神经网络模型的东盟自由贸易区人才需求趋势预测过程
在建立模型过程中，我们确定将2000～2010年影响东盟自由贸易区人才需求量四个因素数据作为输入变量，将2000～2010年东盟自由贸易区人才需求量数据作为输出数据。在此基础上，要把样本分为训练样本和测试样本两部分。我们将2000～2009年东盟自由贸易区人才需求量数据作为训练样本，将2010年东盟自由贸易区人才需求量数据作为测试样本，用2000～2009年东盟自由贸易区人才需求量数据对BP神经网络进行训练，在这里我们假定2010年东盟自由贸易区人才需求量数据是未知的，然后将2010年东盟自由贸易区人才需求量影响因素输入到我们训练的神经网络模型中，得到预测值，再来看一下预测值跟实际值之间是否能达到预期的误差范围之内。
我们建立一个输入层（包括四个输入变量）、一个隐含层、一个输出层（包括一个输入变量）的三层BP神经网络结构。隐含层的节点数（神经元数目）方面，如果隐含层节点数过少，网络很难识别样本，网络的容错性差，导致网络预测能力下降。如果隐含层节点数过多，则会增加网络的迭代次数，从而延长网络的训练时间，也会导致网络预测能力下降。在具体设计时， 首先根据经验公式初步确定隐含层节点数， 然后通过对不同隐含层节点数的网络进行训练对比， 再最终确定隐含层节点数。通用的隐含层隐含层的确定经验公式有：
（三）基于BP人工神经网络模型的东盟自由贸易区人才需求趋势预测结果
运用BP人工神经网络模型对东盟自由贸易区人才需求趋势进行预测是一个多次训练过程，经过多次训练，终于得到训练好的BP人工神经网络，BP人工神经网络经过两步后收敛。运用训练好的BP人工神经网络可以得到2010年东盟自由贸易区人才需求量为1.216，与真实值（1.222）的偏离程度是（-0.5%），差距已经非常小了，可以较好预测2011～2020年东盟自由贸易区人才需求量。我们运用训练好的BP人工神经网络预测2011～2020年东盟自由贸易区人才需求量分别为：1.245、1.336、1.372、1.391、1.409、1.434、1.471、1.508、1.540、1.565。将这些数据还原后得到2011～2020年东盟自由贸易区人才需求量真实数据为：2661.773万人、2856.328万人、2933.295万人、2973.916万人、30124万人、3065.849万人、3144.954万人、3224.059万人、3292.474万人、3345.923万人。
三、基于BP人工神经网络模型
预测结果的云南省人才培养
存在问题及应对措施 本文运用BP人工神经网络模型对东盟自由贸易区的人才需求量进行预测，经过分析可以得出2020年东盟自由贸易区人才需求量达到3345.923万人，是2000年东盟自由贸易区人才需求量的1.56倍。随着中国与东盟诸国全方位、多层次、宽领域的合作与交往的日益增多，今后面向东盟的人才需求是大量的。没有各方面人才资源的支持，我们将会丧失很多的机遇。谁拥有人才，谁就会占有先机，并拥有广阔的发展空间，因此，中国应该制定好相应的人才应对措施。由于地缘关系，中国面向东盟自由贸易区的人才培养较积极的主要在西南一些省区，而这些省区工业基础相对薄弱，经济和教育发展水平不如东部省份。以云南省区为例，云南省经济不够发达，人才培养方面普遍存在着人才总量不足、人才结构不合理、高层次人才复合型人才不多以及人才流失严重等问题。此外，云南省虽然与东盟诸国是近邻，但过去对东盟诸国的研究并不多，这方面的人才储备也不足。尽管国家在政策上给予支持，但云南省现有人才总量以及结构不能适应中国与东盟各国在自由贸易区的经济交流和扩大经贸往来的需要。我们认为，为进一步应对东盟自由贸易区对人才的需求，以下几条措施可供参考：
（一）加快专业课程调整的步伐
如前所述，伴随着东盟自由贸易区的快速发展，东盟自由贸易区对人才需求的类型由原来较为单一的翻译、经贸以及旅游等方面人才而转向更加多样化的人才。因此云南省应该加快专业课程调整，以应对新形势下东盟自由贸易区对人才的需求。专业调整方面，云南省一些高校应该增加诸如：小语种、国际经济与贸易、国际文化交流、国际经济法、商贸外语、旅游管理以及宗教学等专业，已经设置这些专业的高校应该扩大招生规模。课程调整方面，可以向法律专业的学生设置经济类课程；可以向英语类专业的学生设置小语种类课程、经济管理类课程或者旅游管理类课程；可以向经济管理类的学生设置旅游管理类课程、小语种类课程或者国际法课程；可以向其他专业的学生设置小语种类课程、经济管理类课程、国际关系类课程、国际政治类课程、宗教类课程或者旅游管理类课程等等。
（二）加强开展与东盟国家的教育合作
本文预测结果表明，2020年东盟自由贸易区人才需求量达到3345.923万人，是2000年东盟自由贸易区人才需求量的1.56倍。因此，为了应对东盟自由贸易区人才需求量快速增加的势头，应该实施走出去请进来的教育合作方式，构筑中国与东盟国家教育交流与合作的平台，广泛开展云南与东盟国家教育合作。首先，要扩大留学生引进规模。云南省各高校应突出各自的学科专业优势，整合校际教育资源，通过多种形式的奖学金和国际通行的奖学金管理办法吸引东盟国家的留学生，尤其应向缅甸、柬埔寨和老挝等教育比较落后的国家提供政府奖学金，并且欢迎这些国家自费留学生到我国学习深造；其次，要扩大留学生输出规模。鼓励和支持国内学生到东盟国家尤其是新加坡和泰国等高等教育比较发达的国家留学，当前要加快培养中国-东盟自由贸易区建设所需的大量外语人才、科技人才、经贸人才，特别是熟悉东盟各国国情、语言以及国际经贸知识的复合型人才；最后，要完善学位制度。在学位、学分、证书相互承认方面制定若干办法，提高留学生学历以及学位教育水平和层次[7]（P38）。
（三）实施人才质量认证国际化战略
针对东盟自由贸易区人才需求量增加及需求类型多元化的情况下，实施人才质量认证国际化战略势在必行。国际型人才的培养，毕业生质量需要得到各国认可，只有实施人才质量认证国际化战略，才能使毕业生在他国就业畅通无阻。目前ISO系列标准已经成为各国普遍承认的国际标准，一些国家的教育机构对他国毕业生质量的认定都采取ISO9000系列标准。云南省高等教育管理并没有完全跳出单一、僵化以及封闭的模式，如果云南省高等教育管理和质量评价不能与国际接轨， 其培养的毕业生就难以得到国际认可，在国际交流与合作中将难以取得主动。如果将ISO9000系列标准广泛应用于云南省高等教育管理，云南省高等教育的质量就会得到明显提高。目前国内许多高校都引入ISO9000质量标准体系，引入ISO9000质量标准体系，也是云南省高校与国际社会接轨的一个途径，能够明显改变目前云南省教学管理模式中存在的种种弊病，能够明显提高云南省高校教学管理水平，能够明显提高云南省高校培养人才的国际竞争能力。
（四）营造有利于国际型人才成长的环境
为了应对新形势下东盟自由贸易区对人才的需求，除了以上措施以外，营造有利于国际型人才成长的环境也是必不可少的。人才的成长需要一定的环境条件，培养国际型人才就需要运用国际国内两种资源，营造有利于国际型人才成长的环境。我们认为，首先应该举办和承办国际性学术会议，邀请国际学术界知名人士做学术报告，给广大教师与学生提供一个学习与交流的机会；其次应该组织教师与学生到东盟国家讲学、考察、参观以及实习等，通过这些活动亲身体验东盟国家的风土人情，并且学会国际交往的知识；最后应该在一些高校成立“中国-东盟自由贸易区研究所”“东盟研究所”以及“东盟研究院”等国际性和区域性研究机构，积极开展东盟问题的研究[8]29。
[参考文献][1]Lapedees.A.Farber.， Genetic Data Base Analysis with Neural Networks[J]， Neural Information Processing System-Nature and Synthetic，2002 （10），IEEE，1987.
[2]常引.基于BP人工神经网络的陕西省农民预测研究[D].西安：西北农林科技大学，2008.
[3]何永贵， 韩月娥，杨实俊，等.人力资源需求预测模型的优选[J].华北电力大学学报，2005，（6）.
[4]邹子建， 基于BP神经网络的衡水市经济预测研究[D].西安：西北农林科技大学，2010，（5）.
[5]傅荟璇，赵红.MATLAB神经网络应用设计[M].成都：机械工业出版社，2010.
[6]焦淑华，夏冰，徐海静，等.BP神经网络预测的MATLAB实现[J].哈尔滨金融高等专科学校学报，2009，（3）.
[7]杨行玉.中国与东盟国家高等教育合作及发展对策[J].东南亚纵横，2012，（7）.
[8]莫光政，适应中国-东盟自由贸易区发展需要的国际型人才培养的战略构想[J].东南亚纵横，2007，（9）.
The Forecast of Talent Demand Trend of the ASEAN Free Trade
Area based on BP Artificial Neural Network Model
――On the countermeasure of Yunnan Province Concurrently
YANG Jun-sheng1， XUE Yong-jun2
（1. Business School， Yunnan Normal University， Kunming， 650106， Yunnan， China；
2. School of Economics and Management， Yunnan Normal University， Kunming， 650500， Yunnan， China）
易经预测范文第2篇
人类正经历着从“野蛮”残杀转变为“文明”博弈的蜕变，但人的本性并没有改变，只不过是随着时间的其表现形式呈现为螺旋式推进。
在完全市场体系下，投机且唯有投机是遏制与化解人类这一“战争”危机的有效途径。其效果看起来就像人类正因为核武器的发明，以毁灭性的武器，最终达到了避免大残杀的效果。在混沌的世界里，人类的一切多么像自组织临界点的舞蹈！
摘 要：金融安全关系到国家经济发展、稳定、国防巩固，是国家安全的重要组成。在当前国际经济、金融一体化发展趋势中，金融交易市场安全的重要性尤为突出。特别是不断出现的金融风暴的和日益显著的金融交易市场波动的全球化趋势已使预测并控制大的金融风险成为各国政府和金融机构严重关注的，并且这个问题正在变得日益严峻。
，金融市场交易系统提供的各种高频数据与物体系在时空结构上具有相当程度的严格对称性，可反应出系统的演化过程和行为特征，并且数值模拟技术已经为金融市场数值预测研究提供了前所未有的技术基础，因此现在已经进入了探索和构造金融市场物理模型并用高频金融数据检验这些模型的模式辩识与市场演化趋势跟踪能力的时代。
尽管金融交易市场价格波动预测是一个举世公认的国际性难题，但在强化各种减轻金融交易市场风险问题措施的同时，仍须大力推进金融交易市场数值预测研究。为此，需要打破长期徘徊在以线性的、完全理性的均衡范式的（主流）金融学为基础的经验性预测局面，把注意力尽快转向研究以非线性动力学为基础的金融交易市场价格波动数值预测。
以金融交易市场数值预测为目标的非线性金融市场动力学的、模拟试验和实际观测，数据同化和软件的开发应成为今后研究的重点。现在的问题是，需要我们积极借助数值天气预报、物理建模地震预测和航位推算弹道导弹等学科领域的经验，强化多学科，多部门的组织协调，尽早在我国股市和期市开展金融交易市场价格波动动力学数值预测的科学试验。金融交易市场价格波动数值预测研究必将极大地促进我国金融市场基础研究和金融风险预警系统的进一步发展。
关键词：国家安全，金融安全，金融市场，价格波动，数据挖掘，数值预测
一、问题的提出
金融之威力可以从亚洲金融风暴看得很清楚。原本经济很有活力的东南亚，1997年的10月一夜之间数百亿美元被调得无影无踪，致使东南亚的经济陷于瘫痪，元气大伤。
由于近年来发生在全球一系列灾难性金融风暴预先没有察觉，引发了国际金融科学界关于“金融市场能否预测”，“是否应该把金融市场预测作为研究目标”的激烈争论。值得指出的是，我国学术界对如何推进金融市场预测研究尚无具体、明确的认识，甚至对是否应该把发展的重点放在金融市场预测也有不同的看法。
随着加入世贸组织过渡期的结束，随着国民待遇的实现，市场准入的逐步放松，金融业面临的国际竞争将进一步加大。这要求我国尽快建立全方位、多层次的金融市场体系。其中防御和减轻金融市场风险对我国来说是一个无法回避的重要问题。其发展战略和技术路线不但是专业部门的问题，同时也需要引起相关部门和相关学术领域的关注。这是因为金融市场孕育、发生的过程确实十分复杂。突破金融市场预测难关不但涉及若干金融学分支；甚至远超出金融学的范畴。开放的，而不是封闭或半封闭的研究和探讨，无论从那个角度来说都是绝对必要的。
近年来，金融学的基础研究得到了较大的关注，尽管多数研究给人以鞭长莫及的印象，但在金融市场数值预测方面已经有了实质性的突破。今后的发展方向和发展战略问题已经到了必须进一步深思和研讨的时候。为此，本文试图对今后我国金融交易市场价格波动数值预测（简称金融市场预测）研究的发展问题提出某些未必成熟的思考和建议，希望有助于打破某些固定的思维模式，有助于吸引其他部门领域的关注，有助于推进我国金融市场预测事业的发展。我们的讨论将从最基本的问题开始。
二、金融市场预测研究面临的社会需求和压力
当前，世界金融市场的表现与发展具有经济与、金融与贸易、投资与投机交错和复杂性扩大的特点与趋势。世界金融市场的研究特点和趋势是，在论方面，从原来线性的、完全理性的均衡范式、使用传统的统计学方法（主流金融学）向非线性[1]-[4]、有限理性的非均衡范式、分形维数理金融学方法（基于复杂系统理论的金融经济学，如金融物理学[5]、信息经济学和行为金融学[6]）转变；在空间方面，将市场宏观层面的研究与微观结构的研究结合起来向市场生态系统[7]（有机整体）的研究拓展；在技术手段方面，计算机技术的发展促进了实验金融学的产生和发展，目前能够获取的金融和经济的高频数据如同物理实验一样，提供了验证或推翻任何相关理论的手段。总的发展趋势是，将现代数理金融学[8]从现有架构基础上提升到分形维尺度的复杂系统层面。
当前，中国金融交易市场（股票、期货）日趋成熟，总体而言，进入到了一个“协同博弈”阶段。由于金融交易市场是一个非均衡的演化着的复杂系统，因此，股市和期市的交易价格波动显然是一个非线性动力学[9]问题。由此可知，对于这样一个混沌的金融市场，应用均衡范式的主流金融学方法，以及仅凭经验地、直觉地进行金融市场预测显然是不科学的，存在着很大的问题，其盲目性，不确定性因素太大，难以真正认识和发现金融交易市场价格波动的。而科学有效的方式方法是，基于复杂系统科学理论，以非线性动力学建模，可以面对更为多样且更真实的金融交易市场情况，是解决金融交易市场复杂问题和进行金融交易市场预测的有效途径和手段。
从复杂系统理论角度研究现代金融市场，一些学者进行了市场混沌特性、分形、分数布朗运动等实证研究，对市场的本质有了较深刻的认识，[10]-[14]但对金融交易市场的高频数据进行数据挖掘，建立与市场相适应的前瞻性的控制模型，特别是为管理决策者提供具有实用价值的金融市场数值预测，这方面的研究工作尚未见公开报道。
随着我国金融市场进一步对外开放，金融市场将变得更加活跃和复杂。这种基本的金融市场背景决定了我国必然长期面对大范围金融交易市场频繁活动和价格波动暴涨暴跌频发的局面。我们必须对我国面临日益增加的金融交易市场价格波动风险（简称金融风险）威胁有足够清醒的认识。
为抵御和减轻这些金融风险，最主要的措施可归结为两个方面：一方面从金融生态环境自身建设层面上加强相关政策制度的制定和实施，搞好金融风险设防，对于减轻损失具有极为重要的作用，这并没有异议。另一方面，从科学技术层面上加强金融风险的定量预测和控制，金融市场预测最重要的价值在于提前采取必要的防范措施，这对于减轻和消除金融风险，保持社会稳定具有重要意义。随着国民经济的快速发展，金融风险问题作为各类风险的集中表现显得尤为突出和重要，因此，必须进一步加大对金融市场预测研究的投入，其中股市和期市为其预测研究的重点。这是我们无法回避的现实。三、由市场能否预测争论引发的思考
首先，让我们来从层面对“预测”（Prediction）概念进行认识，预测特指由专家做出的科学的并给出确定性的结论，具体是指根据对象属性之过去观察值来推估该属性未来之值，为决策提供定性或定量的决策信息。如地震预测，用科学对未来地震发生的时间、地点和强度（震级和烈度）作预先的估计。预测的准确性（精度）取决于对所预测系统的认识程度及其所采用的预测物理模型及其方法。此外，在预测时间上，按照时间尺度的长短不同，可以(人为地)分为长期预测(年时间尺度)、中期预测(月、日时间尺度)、短期预测(时、分时间尺度)等，这是一个人为的工作分类，并无明确的物理意义，并且不同作者对于这些术语的意义也有不同的理解。
金融市场是一个演化着的复杂系统，类似于地震和飓风的科学现象。各类市场参与者共同构成了开放的市场生态环境，且在混沌的市场状况下不断调整彼此关系及局部的非线性相互作用，而自发地涌现出的系统总体性状、结构与动力学行为。金融市场预测的科学前提是认识金融市场孕育和发生的生态环境演化过程，包括各类市场参与者共同构成的市场的异常变化。但是人类对金融交易市场价格波动的成因及其发生的还知之甚少，主要是因为由人所出来的金融市场行为，不同于其它属于纯物理过程的自然现象，其因素过于复杂，还可能有人类未知的因素存在，可以说是更高层次的自然现象。不过，从金融物角度来看，价格涨落本质应该是在某一区域的构成介质（市场参与者）的非平衡定态发生失稳，并伴随有应变能的加速释放（响应发生：价格波动、暴涨、暴跌）。[15]这与地震发生的原理十分类似。
尽管在金融市场预测的研究和实践方面开展了大量有价值的工作，但我国金融市场预测主要仍是基于线性的、理性的均衡范式的（主流）金融学系统下，人们所能做的是对一些基本面信息进行和观测，或者一些有限的手段对已发生的行情进行所谓的技术分析和观测，这种分析和观测通常是不完全的和不完善的，其认识必然都带有很强的局限性和主观性。我们不难发现，各种统计方法充斥于现有的金融市场预测。这是经验预测合乎逻辑的必然结果。统计方法虽可用于寻求宏观规律或某种因子关系，并在研究的初级阶段具有某种价值和意义，但进一步的深入则有赖于对问题本质的揭露。总体上，定性的金额市场成因研究较多，定量的金融市场动力学研究相对不足，对今后的发展缺少明确、具体的突破方向。如果不能建立金融市场预测的新，金融市场预测的效果和水平将会长期停滞在的状况，难以适应我国金融风险威胁日益增大的形势。
不可否认，金融市场预测的确是一个国际性的科学难题。正因为如此，金融学界至今对金融市场能否预测仍没有统一的认识，某些学家甚至以非常率直的语言表达了明确的否定意见。应该说这些为经院学者们所不屑的“金融市场数值预测”，的确不是传统的金融学的。但换个角度来看的话，又确实是金融投资市场中的一场博弈（信息经济学）。我们很遗憾地发现，长期以来学者对市场“技术分析”人士的工作内在原理（物理学、动力学）没有足够的重视，尽管价格波动问题困惑着包括学者们在内的所有人。然而，金融市场的高速发展又促使我们从理论原则的高度，重新审视价格波动预测面临的困难和问题。所幸，复杂系统理论，非线性动力学（混沌、分形、孤子）在新世纪已受到人们越来越多的关注，会不会出现金融学的新纪元？
长沙非线性特别动力工作室基于复杂系统科学，应用非线性动力学原理，进行了“金融交易市场价格波动数值预测建模”研究开发，即对现代金融交易市场数据，如价格、成交量、时间区间等，进行多种特定的相空间重构和时间序列处理；在重构的高维空间中，构造非线性特别动力因子——金融孤子；将无规则可寻的锯齿状价格波动映射成较光滑的函数曲线；运用鞅方法和不动点理论，以动力因子处理连续时间的市场价格波动（即所谓布朗运动），实现对金融交易市场价格波动进行跟踪逼近和预测。该模型具有气象预报一样的数值分析、地震预测一样的物理建模、弹道导弹一样的航位推算的特点。[16]
显然，对于如此重要、如此复杂的金融市场来说是十分需要这样数值预测的，能作出有实用价值预测，即同时报出发生时间、市场（指数或品种）和强度（幅度），且越准确越好，越早越好。但是，要达到这一点对科学家来说挑战很大，你要知道，预测未来，特别是预测比较长的未来，预见发生一个实际上概率很小的事件发生的未来，这个风险是很大的。但这并不意味着对金融市场预测的否定，而只是对金融市场预测的提法要更加科学、合理。
首先，应该认清金融市场动力学系统到底是完全混沌系统还是“弱混沌”系统，这是一个非常重要的问题。
完全混沌系统是指不稳定和无序的体系存在一个时间尺度，超过这个时间尺度，就不可能对其行为进行预测。如地球大气的时间阶段是以五天为单位的，也就是说，每五天空气在地球上流动一次。人们在五天的时间段中可以精确地推算出天气变化的情况。但是，要预测出更长时间的天气变化就需要精确地掌握当前的大气状况并要进行几乎是不可能的复杂计算。我们不可能超越季节平均值预测六个月以后的气候变化。据此，金融交易市场价格波动是不可长期确定性预测的。
弱混沌系统，即自组织临界状态的系统，不存在这样一个时间尺度，因而可以对其行为进行长期预测。[17]据此，金融交易市场价格波动是可长期确定性预测的。
不管将非线性金融市场动力系统看成完全混沌系统，还是将其看成“弱混沌”系统，确定性的短期（有限时间内）预测都是有效的，这里的预测有效不是一个精确值，而是一系列的逼近值。因为，混沌的初始条件敏感性使得对于未来的测量不存在精确的办法。长期预测成为不可能，但只要有足够好的模型和对初始条件的精确观察，它的确定性却使之在预测能力消失以前可以进行短期预测。要准确地预测金融交易市场价格波动发生应该包括四个要素(具体时间、具体指数或品种、具体价格涨落幅度以及具体成交量)，显然这是不可能的事情。由此可知，对于金融交易市场价格波动发生的具体时间、波动幅度以及成交量是不能事先预测的。看来，对于金融交易市场价格波动的预测更加科学和合理的提法是趋势的跟踪逼近，类似于代数中“无穷小”概念，某些曲线可以无穷接近坐标轴，但永远不会与坐标轴重合或相交，也就是永远会有误差存在。然而，即使就是这样的跟踪逼近也是一件十分困难的事情，即金融市场的凯恩斯选美难题，这是一个世界性科学难题。
要开展金融市场预测研究工作，必须具备和完善以下条件和基础。
（1）有必要进一步深入分析不同时间尺度金融市场预测的主要难点，并应遵循先易后难的原则，确定金融市场预测的突破方向，恰如其分地确定金融市场预测的内涵和阶段性目标。如长沙非线性特别动力工作室对金融交易市场的高频数据，运用多种数理原理进行数据挖掘，得出了一些不同于主流金融学的结果，即价格波动的有限尺度布朗运动，它是指在证券期货市场中，追踪价格波动的一种操作性概念，具体来说，是根据交易市场高频数据所构造的空间时序结构，选择与其相匹配的尺度并进行划分和变换，应用分形原理发掘标准布朗运动中的关联增量过程，从而发现相应尺度的有偏随机游走的趋势（上鞅或下鞅）。
（2）必须充分重视不同时间尺度金融市场预测研究的科学基础，不能把追逐不同时间尺度的涨跌前兆指标作为发展金融市场预测的基本思路。金融市场的形成必然伴随非平衡定态的积累和失稳过程。因此，相应的动力学研究应是解决金融市场预测难题最根本的科学基础，并应作为我们集中力量研究的重点。
（3）天气变化、地震形成和金融交易市场价格波动都是自然界中的非线性复杂过程。就非线性复杂过程的预测本身来说，金融市场与地震和天气一样，应是有可能做出某种时间尺度的预测。对金融市场预测研究来说，天气预报和地震预测的经验值得借鉴。在现阶段，没有必要把金融市场形成过程中的非线性混沌现象作为金融市场预测研究的障碍，而应把研究和发展金融市场动力学预测作为今后金融市场预测发展开拓的主要方向。四、市场数值预测的可能性
所谓数值预测指的是根据数据记录中的其他变量预测某个连续变量的值，实质上就是根据物理的数学模型对系统的演变过程作出定量化的结论。
金融市场数值预测包括了对金融市场具体指数或品种价格波动成因及其动力学过程的。金融交易市场价格波动是由金融市场的内部、外部等因素之间复杂的关系。外部因素有国家的政策、方针、上市公司的各种行为、产品的销售、竞争中的优劣等，内部因素是市场参与者的心理预期和操作策略等，它的变化直接产生系统的波动。即使是同一国家甚至同一地域的两个市场，都可能有明显的不同。但金融市场的某些观察量，如：交易价格、成交量、交易频率和市场指数值的统计性质对于十分不同的金融市场看起来却有令人惊讶的相似性。这意味着金融市场作为复杂动力学系统可能存在“普适”的行为与。这些都构成了进一步深入开展金融市场非线性动力学预测研究的和技术基础，而数值则是揭示金融市场的涨落规律，发现能够导致涨落和变化的因素与动力学机制以及推进金融市场动力学预测最根本的途径和手段。
与天气、地震系统一样，金融市场的孕育和形成并不是一种孤立现象，而是多种因子相互作用的结果，可视为相互作用的多粒子体系，并表现为一种复杂过程。因此，任何孤立因子的研究都不可能对金融市场的孕育和形成过程作出有效的预测。数值预测的优势恰恰在于对金融交易市场价格波动的完整过程进行系统的，而不是孤立的研究。
根据天气数值预报的经验，对某种系统演化过程进行数值预测的必要条件：(1)必须对研究的系统有较为充分的理论认识，即能够建立起充分反映问题本质的数学－物理模型；(2)必须能够对该系统进行符合客观实际的参数化；(3)必须具备相应的数据处理能力。金融市场数值预测的必要条件如下：
1．金融市场数学－物理建模
金融市场数值预测能否可行的最大疑问首先在于是否能够建立相应的物理模型和数学模型。关于金融市场与物理时空结构对称性研问题，应该说已有的研究成果已经为此提供了相当的理论和实验基础。[18]-[24]长沙非线性特别动力工作室金融孤子(非欧几何)构造规范变换建模。
应用非Abel定域规范变换方程
，
(1)
其中， 为非线性动力特征函数， 为对数的底， 是虚数单位， 是孤子的特征量， 是描写该变换的参量。进行多种时空、规范对称变换，特别是非Abel定域规划变换，辨识孤子。[25]
价格波动的自组织临界性决定了转捩点（皮卡不动点）的存在，因此，应用不动点理论
，
(2)
可以对价格的波动峰、谷值可推算逼近、辨识和确认，判别临界点（峰不动点），指导买卖交易。[26]
鞅为带预期的最优消费选择，运用杜布半鞅分解定理跟踪价格变化趋势
，
(3)
当谷不动点测出，跟踪上升趋势时，这里 ；当峰不动点测出，跟踪下降趋势时，这里 。本实验应用上鞅方程 跟踪波动趋势。[26]
当前人类对价格波动形成过程认识的不足并不应该成为进行金融市场数值预测研究的障碍。恰恰相反，金融市场数值预测的实践将会进一步检验和有力地推进人类对金融市场复杂过程的认识，并将在很多方面弥补单纯理论研究和实证实验的不足。如长沙非线性特别动力工作室基于复杂系统，以非线性动力学原理建模，应用鞅与不动点理论对金融交易市场进行数值预测，关注动力学的时间关联和非平衡态性质，在实践中已经有了较好的结果。由此可知，进行价格波动数值模拟研究，首要的问题并非来自物理模型本身的缺陷，而常常是因为缺乏对金融市场复杂性的数据挖掘，以至于以往的动力学数值模拟研究不得不限于的或者定性的研究阶段。
2．金融市场高频数据参数化
机手段处理下的股票、期货等交易市场，提供了巨量的市场参与者的交易数据，高频数据这为开展金融市场复杂介质结构及其动力学响应奠定了前所未有的技术基础，并对以价格波动数值模拟为目标的模型参数化无疑具有重要意义。
金融市场的模拟离不开边界条件的确定，但边界条件的确立可以看成是一个金融交易市场价格波动数据的反演过程[27]。价格波动的连续观测提供了不断修改边界条件，并逼近真实情况的可能性。金融交易市场数据可以提供金融市场即时数据。通过相应的数据的数值模拟可以获得研究区域内价格波动过程及其能量释放的各种信息和数据，以及参与者的行动过程。因此，可以对实时交易市场的数据，如价格、成交量、时间区间等，进行多种特定的相空间重构和时间序列处理，在重构的高维空间中，构造非线性特别动力因子（金融孤子）。通过对金融交易市场数据挖掘，可以得到相关动力学的行为特征。
3．数据处理系统
实时跟踪逼近金融交易市场，包括价格波动的孕育和形成过程无疑是一项复杂和艰巨的任务。强大的数值计算能力是不可缺少的支撑条件。幸运的是，现在我国证券交易市场和期货交易市场上所使用的计算机系统已经为此提供了前所未有的技术基础，并仍有巨大的潜力。例如我国证券和期货交易所均拥有适用可靠的计算机交易系统，通过高容量光纤及数据专线、双向卫星、联网等通讯手段确保前台和远程交易的实时和安全可靠。同时，通过中心数据库实现结算、资金、交割、异地交割仓库、风险监控等系统数据的实时同步传送和交换。因此，对于金融市场数值预测来说，计算和数据处理能力应该并不存在不可逾越的技术障碍。
这实际上是长沙非线性特别动力工作室开展的，命名为金融市场数值预测计划——金融交易市场价格波动数值预测建模。该工作室的同仁们发现这些高频数据有效地描述了市场参与者的行动过程，而行为心理的原理表明，这些交易活动就是群体的高阶逻辑思考过程（信息）的反映，即发现了金融交易市场非线性特别动力因子（金融孤子）存在，并且根据孤立波是非线性方程的行波解，孤子具有粒子的特性，通过孤子可以观察跟踪一些非线性变化，从而为金融市场（股票、期货）交易价格波动行情进行跟踪、预测提供依据。该项研究的主要目标是要利用股市和期市的交易数据，研究金融市场预测的数值方法。该项研究已经完成无交互作用模拟操作实验（表1），以及股票、期货实盘交易（附件1），尽管在为管理决策者提供金融市场数值预测方面仍面临着一系列理论和技术的问题仍然需要解决，但这标志着金融市场预测研究将开拓数值分析的新纪元。如果我国的金融市场预测研究仍然固守原有的研究思路而裹足不前，那末我们将面临失掉机遇的危险。
表1
中国联通600050数值分析及交易报告
Table 1
numerical analysis and trading report of China Unicom 600050
基本面 大盘、电信、指标股
流 动 性 评 估 1.流通盘 (总持仓量) M＝ 500，000 万股/仓单
2.流通市值 Q＝H×M＝ 1，555，000 万元，今日收盘价H＝ 3.11 元/股
3.区间统计
类型 时间 成交万元 换手率% 振幅% 均价元
长期 021011～030918 6，724，076 425.57 35.50 3.16
中期 030319～030918 3，771，463 233.53 25.88 3.23
短期 030725～030918 287，610 17.92 7.44 3.21
价格波动模式识别 不动点类型 时 间 价格元 成交额万元 换手%
逼近 谷 (谷/峰)不动点 030912 3.17 8，976.0/日 0.56
辨识 谷 (谷/峰)不动点 030930 3.10 5，480.6/日 0.35
确认 谷 (谷/峰)不动点 031119 3.41 7，842.5/日 0.64
辨识、确认 上 (上/下)拐点 040113 4.89 90，760.5/日 3.56
波 动 曲 线 模 式 图
交易结果 买入：
共 32日 交易单位（分、时、日）
最高价 3.64 元/股，最低价 3.07 元/股，振幅 18.56 ％
均价 3.37 元/股，换手率 52.12 ％
总交易量 26，060万股，总交易金额 878，336 万元
总 买入 （买入/卖出）量 260，600，000 股
总发生金额 878，336，000 元 卖出总结：
共 10日 交易单位（分、时、日）
最高价 5.36 元/股，最低价 4.61 元/股，振幅16.26 ％
均价 5.00 元/股，换手率 36.06 ％
总交易量 180，300 万股，总交易金额 902，786 万元
总 卖出 （买入/卖出）量 260，600，000 股
总发生金额 1，303，000，000 元
结果统计 交易成本：(87，833.6+130，300)×0.8％=1745.7万元
收
益：130，300-87，833.6-1745.07=40，721.33万元
收 益 率：40，721.33÷87，833.6=46.36％
运 作 期：030930-040205共计127天。
报告人： 马非特
签收人： 马金龙
五、结论和讨论
金融市场数值预测的重要价值是不可否认的。为了解决发展对金融市场预测的需求与金融市场预测水平处于徘徊不前状况的矛盾，我们必须对我国金融市场预测研究发展的方向和重点作出新的战略决策。其根本出路在于必须尽快开拓以金融市场数值预测为导向的发展道路。固守经验预测的后果将严重制约金融市场数值预测研究的发展，难以改变金融市场科研与预测实践脱节的状态。
金融市场预测研究应该充分吸收和借鉴气象预报、地震预测和弹道导弹等学科领域的成功经验，谦逊地吸纳人类的最高智慧，如数学、物理理论，建立模型来指导自己的实践活动。应用非线性动力学原理充分对金融交易市场数据进行挖掘，建立的金融市场数值预测系统，随着该系统的建设，实际观测经验的积累和相关理论研究的深入，金融市场预测问题将会不断取得实质性的进展。最后，建立由金融市场系统概念的产生并形成数值模式。应该指出的是，金融市场是由这么一群人构成的一个时空世界，比起那些相对缺乏生命活力的物理世界来，自然还要复杂得多，因此，应上升到一个新的层面来对待。长沙非线性特别动力工作室的最新研究表明，现代金融市场这一战场，早已从原始的TNT“炸药”进入了原子“核”时代。所以，战争的成败恐怕将取决于“核”能的威力，而不是简单的炸药吨位的多少。在这个问题上必须要有清醒的认识。
鉴于金融市场数值预测的技术特点，当前金融市场数值预测突破的目标无疑应首先主要集中在金融市场的中、短期预测。根据我国的具体情况，在股市和期市的有关指数或品种作为研究的重点。现阶段的当务之急在于选择某些流动性好的品种作为试验对象，建立相应的研究开发组织，开展理论和方法研究，开发相应的技术软件，通过实时模拟（或实盘）同步交易操作实践，尽快取得经验和实效。
在金融市场数值预测研究的带动下，价格波动失稳的过程的阵列连续跟踪观测，金融市场的属性及性质，金融风暴的触发条件，金融市场的孕育和失稳过程的理论、模拟试验和实际操作，非线性金融市场动力学等都将成为研究的重点。在推进金融市场预测取得实质性进展的同时，这也必将有力地推动我国金融学及非线性动力学的快速发展，并在一系列关键性科学和技术问题的研究方面走向深入。
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易经预测范文第3篇
2009年全年,500篇次海关监测预警分析报告被中共中央办公厅和国务院办公厅采用,大量监测预警成果被中央电视台、《人民日报》等国内主流媒体广泛刊发或转载,海关统计成为科学决策、应对危机的重要辅助依据。
受访人:海关总署综合统计司司长郑跃声
《中国海关》:在《2009年中国外贸200强》的榜单上,进、出口200强上榜门槛为何首次出现下调?
郑跃声:毫无疑问,国际金融危机是导致2009年我国外贸200强进、出口上榜门槛双双出现下调的最主要影响因素。这种影响主要体现在以下两个方面:一方面,金融危机导致全球经济出现“二战”以后的首次衰退,市场消费需求大幅萎缩,国际市场对我国产品的吸纳能力随之下降。另一方面,金融危机蔓延导致国际商品市场交易萎缩,大宗原材料产品价格均从高位急剧下挫。
《中国海关》:国际金融危机对我国进出口造成了巨大影响,作为国家进出口统计的主管部门,海关在统计监测预警方面做了哪些应对工作?
郑跃声:国际金融危机爆发以来,海关统计重点开展了四方面应对工作。一是建立进出口监测预警应急机制,对进出口状况进行实时监测,及时向国务院领导提供进出口情况分析。同时,完善了海关分析方法,在国内首创季节调整法,更加客观地反映了外贸实际情况。二是加强了对重点领域的监测分析,跟踪监测国际市场份额变化,并加强贸易指数分析和专题分析、调研,集中反映国际金融危机对我国重要产业进出口的影响等。三是加强趋势预警,重点关注金融危机的发展动向,利用贸易指数子系统和预测子系统,对进出口形势作出预测和趋势预警,对实际进出口规模及其影响因素进行动态分析和量化判断。四是加强信息公开,通过网站以及广播电视、报刊杂志等新闻媒体向社会公众海关数据和监测预警信息。
《中国海关》:在当前经济形势下,您认为加强海关进出口监测预警有何重要意义?
郑跃声:当前,尽管我国经济最困难的时期已经过去,但是世界经济形势仍然阴晴不定,外需复苏的基础并不稳固。从以往我国经济遭受外部冲击情况来看,无论是1998年的亚洲金融危机,还是这次国际金融危机,都是首先通过外贸和外资等渠道对我国经济发展造成不利影响的。为了避免国内经济遭遇二次探底和通胀预期对平稳发展的影响,我们须加强对经济形势和外贸走势的研判,及时提出进出口监测预警信息,为国务院领导同志的科学决策提供准确的第一手资料。同时,在当前特殊的经济形势背景下,针对我国外贸发展出现的一些新情况和新变化,如在全球范围内,我国出口率先企稳回升,顺差规模虽然明显缩小,但外汇储备余额持续上升,人民币汇率问题成了热门话题;2009年我国出口规模成为“世界第一”,进口规模位居世界第二,贸易地位的变化使我国遭受贸易保护的风险明显上升等问题。我们将及时跟进,用数据说话,充分利用国际贸易数据,对我国产品在全球市场份额的变化等情况进行跟踪监测,适时提出政策建议。
易经预测范文第4篇
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易经预测范文第5篇
为了说明用经济学知识无法预测的经济现象，可以列举股票市场上交易的股票价格和不同货币间的相对汇率变动的例子。如果经济知识能拿来预测这些变量的变化，那么当今的很多经济学家都会成为富豪。事实上，经济学理论告诉我们，这些都属于无法预测的变量。经济学的有效市场假说认为，一旦市场上存在能通过贱买贵卖赚钱的机会，交易员就会立刻用这些机会牟利。当所有的交易员都能高效地利用套利机会的时候，套利交易就无利可图了。如果一名交易员掌握了其他交易员不了解的内部信息，那么这名交易员仍然能够在特定的股票或外汇交易上获利。企业的管理人员有可能掌握某些内部信息，比方说本企业的特殊发明，并据此预见到企业的股价将上涨。当然，如果他利用这样的信息去买股票，就会触犯法律。某些政府官员可能知道本国货币短期内将升值，但是法律禁止他利用这样的消息卖空外币，买入本币。
同样，我再列举一些微观经济学和宏观经济学的例子，以说明能用经济理论加以预测的领域。在微观经济学里，消费需求理论能解释和预测对消费产品的需求。例如，在汽车需求上，经济学理论告诉我们汽车的相对价格和消费者的实际收入是决定汽车需求的主要变量。汽车需求常用汽车保有量来衡量。汽车需求的收入弹性告诉我们当消费者收入变化1个百分点时汽车需求变化多少个百分点；汽车需求的价格弹性与此类似，告诉我们当汽车价格变化1个百分点时汽车需求变化多少个百分点。我们可以用某个经济体的历史数据和计量经济学方法来估计这些弹性。如果一个人能够比较准确地估算出未来几年中国收入的增速，那么他就能用模型计算出来的收入弹性预测中国的汽车需求。鉴于中国过去多年间收入增速的平均值都相当稳定，我们就完全能用模型计算的收入弹性估计未来几年的中国汽车需求。以美国为例，我曾在1958年使用这种方法准确地预测出1968年的汽车销量，该于1960年。近年来，中国的汽车需求快速增长，也能用这一方法预测未来的汽车需求量。
另一个宏观经济学的例子是对通货膨胀的预测。解释通货膨胀有三个重要变量：货币供给相对产出的比率、去年的通胀率和去年的纠错变量。计算纠错变量时，要先对价格指数和货币供给与产出比率分别取对数，并计算两个经过对数化处理的变量之间的关系。实际的价格对数和用这关系求出的价格对数之差就是纠错变量。我于2010年在《经济通信》发表了《中国通货膨胀水平的实证研究》，文中详细记录了这个等式。我曾在2002年到2010年间用这个等式成功地预测了中国的通货膨胀。而这个等式最早在1985年就估算出来了。1984年中国的货币供给大幅增长，流通中货币增加了50%，当时的中国总理很关心通货膨胀的形势，并要求我估算1985年的通货膨胀，我在1985年7月估算了这个等式。我后来又使用2009年及以往年度的数据修正了这个等式，并发现自1978年的经济改革以来，等式中的参数一直没有发生过变化。这些在上面提到的文章里都有记载。
总的来说，当经济理论能解释我们关注的现象时，经济学家就能做出准确的预测。正如良医能成功治愈病人的疑难杂症一样，好的经济学家也能够做出精准的经济预测。
