金融市場學的複雜性與金融風險管理論文
摘 要：金融市場在現代經濟社會中佔有極為重要的地位，從系統複雜性的角度研究金融市場開闢了深入認識金融市場的一個新視角.邏輯方法論和實證方法論作為最重要的兩大科學方法論。在金融市場研究中分別遭遇到可預測時限極短、經驗不收斂等種種難題，顯示出金融複雜性不僅在認識論意義上，而且在本體論意義上是與人腦複雜性、混沌複雜性一樣的較高階的複雜性。它不但會誤導金融投機者每每做出錯誤決策而造成“七虧二平一贏”的結局，也會使包括資深研究者在內的相關人士形成關於金融市場的種種認知誤區.釐清這些誤區的複雜性含義，聚焦於金融理論與金融實踐以及金融科學與金融藝術的邊界，在理論構建與應用中更多地結合“地方性知識”等實踐性因素，充分拓展人腦特有的整體及“取巧”特徵，也許正是金融複雜性研究突破固有方法論限制、逐步取得深入的方法論階梯.
關鍵詞：財政金融論文
一、引言
金融市場及其風險管理問題一直是世人矚目的焦點問題。無論是學術界、監管層，還是實際從業人員，都一直對金融市場股價行為及其本質特徵饒有興趣。學術界不惜花費大量的時間與資源來研究股票價格波動行為;監管層當然對金融市場的有效性倍加關注;對於投資者而言，他們則希望從股票價格行為中挖掘出有價值的資訊以獲取更高的回報。迄今為止，對金融市場的研究與分析基本上都是在經典資本市場理論的線性分析正規化下展開的。在標準的分析框架下，研究人員假定投資者是理性的，市場是有效的，股票價格是“公平價格”，已經反映了所有可獲得的公開資訊，價格的變化即收益率服從隨機遊走過程，金融市場的波動性來自於外部隨機事件(白噪聲)的干擾。
然而，經典資本市場理論的線性化分析方法有其內在的侷限性，它不能解釋現實金融市場資產價格的複雜多變行為，更不能用來分析像美國股市“1987年股災”等市場突變行為。1987年美國股市的“黑色星期一”是經典均衡理論失效的一次有力例證。在該日，訊息面上風平浪靜，事後的多項調查表明當日確實沒有任何有價值的外部事件(外部衝擊)可以引起股價的波動。事實上，許多股價波動的背後也並沒有明顯的訊息變化。那麼，問題就出來了，究竟是什麼因素本質上影響著股價的波動呢?Chen(陳平，2000)等的研究表明，內部而非外部的不穩定性造成了1987年10月的股市崩潰…。決定論的混沌模式是取代隨機遊走模型來分析金融市場的一種可行選擇方案。事實上，金融市場的“大起大落”、股災甚至金融危機(比如1997年的東南亞金融危機等)普遍具有“突發性、不連續性”的特徵，這不僅僅是對外部影響因素(如國際投機資本)的反應，更是對內部不穩定性的一種典型非線性反應。長期以來，金融經濟學理論將金融市場波動歸咎於外部隨機擾動因素，忽略了金融市場作為複雜系統的非線性相互作用機制以及由此產生的內生不穩定性，因而對於重大金融風險或金融危機的預警與控制無能為力。因此，從非線性的、動態演化的角度研究金融複雜系統將是解決金融問題的必由之路。
以金融混沌理論為代表的非線性金融理論自上世紀90年代以來在國際金融學術界與金融實務界獲得了日益廣泛的研究與應用。在應用領域，最為典型的成果屬美國著名投資基金PanAgora公司研究部負責人彼得斯(Peters，1996)的著作《資本市場的混沌與秩序》，該書全面論述了混沌理論在金融領域的作用與應用，被美國《商業週刊》譽為“市場混沌學家的聖經”。在學術研究層面，金融市場的複雜動力學特徵與混沌效應(或稱“蝴蝶效應”)也獲得了大量實證研究的支援(Peters，1994，1996;Chen，2000;李紅權，2006)。在非線性金融理論的分析視角下，我們將視金融市場為一個複雜的、互動作用的和適應性的系統，金融市場是整體秩序性與區域性隨機性的統一體。新的正規化將視市場的不穩定狀態為常態，容納市場的混亂、複雜性與更多可能性;金融市場遵從一個有偏的隨機遊動(分數布朗運動)過程，具有長期記憶效應，並擁有迴圈與趨勢兩重特徵;資訊並沒有像在有效市場假說中描述的那樣被立即反映在價格中，而是在收益率中體現為一個偏倚，分形分佈更是一般情形下的分佈狀態，正態分佈只是其中的特例。
雖然金融市場的非線性動力學行為與混沌效應的存在性在國內外大量的文獻中得到了證實，然而由於混沌的奇異特性，特別是“蝴蝶效應”，長期以來人們誤解混沌是不可控的、不可靠的，因而被視為無法駕馭的“怪物”，在應用及工程領域曾經一度被迴避。但是，1990年出現了“柳暗花明又一村”的轉機，混沌同步及混沌控制同時取得了突破性進展。混沌同步是由美國海軍實驗室和科學家Pecora和Car-roll開創，他們在實驗電子線路上首先應用驅動一響應方法實現了混沌同步。混沌控制則是由美國馬里蘭大學三位物理學家Ott、Grebogi和Yorke從理論上提出了引數小微擾方法(簡稱OGY方法)，使混沌控制引起了世界性的廣泛關注。迄今為止，已提出了許多駕馭混沌(包括混沌的同步、控制與反控制)的方法，大大推進了各方面的研究，諸如在物理學、數學、電子學、保密通訊、密碼學、鐳射、化學、生物醫學與工程技術等眾多領域，顯示了極大的`應用潛力。比較有遠見的學者(Burlando，1994)也提出了將混沌控制思想用於金融風險管理的設想，他認為混沌的因果關係揭示了傳統上認為的風險根源問題是不全面的，風險發生的根源在於事件發生的奇怪吸引子，風險管理的關建在於混沌吸引力的駕馭;也有許多管理精英嘗試透過駕馭企業面臨的混沌環境來建立市場競爭優勢。本文在金融市場混沌效應的已有研究基礎上，依據混沌控制的一般原理，將探索金融市場風險調控的有效解決之道。
二、混沌控制的一般原理
由於非線性動力學系統的混沌現象是由某些關鍵引數的變化引起的。因此，關於控制或誘導混沌的一種十分自然的想法是直接控制或調整這些引數。早在1950年，現代電子計算機之父馮諾伊曼(John Von Neumann)曾設想利用小微擾實現大氣湍流的控制，他針對天氣問題預言：人類可以十分小心地、有計劃地對大氣進行擾動，將有可能在一定時間後導致大範圍的氣候變化，達到所期望的天氣。他的思想可以說是小微擾控制混沌策略的先導。基於這一思想的啟迪，Pettini在1988年用計算機模擬，透過觀察最大Lyapunov指數的方式得到：適當的引數擾動可以達到消除Duffing系統的混沌現象的目的。之後，美國馬里蘭大學的三位學者提出了系統的引數擾動方法即OGY方法。
迄今為止，科學界已經發展出幾類用於混沌控制的方法。第一類就是小微擾控制方法，針對混沌系統的不同物件進行不同的小微擾，達到所需的控制目標，其中對混沌係數的引數進行連續小微擾，簡稱引數小微擾法，他的代表就是OGY方法及其變形方法，直接利用“蝴蝶效應”的小微擾“打靶法”，以及外部週期微擾法。第二類是變數反饋控制法，將混沌系統的某些變數的一小部分或與目標變數的偏差反饋到系統本身中去，達到控制目標，包括：偶然正比例變數反饋、連續變數反饋、脈衝變數反饋、延遲反饋等等，各種反饋方法還可適當結合應用，以達到較佳效果。第三類是最小能量控制法，根據物理學的一個
基本原理，即所有物理系統在系統最小能量下具有最穩定的狀態，透過控制系統能量達到穩定系統的所需狀態。第四類是所謂傳輸一遷移控制法和外部噪聲(隨機力)驅動法，這是一類非反饋控制方法，前者假定目標軌道與給定動力系統具有相同的數學方程，利用混沌吸引子相空間中自身的收斂區域，對控制目標進行傳輸和遷移來實現，它適用於由常微分方程組描述的動力學系統，還可以與反饋方法相結合，達到某些控制任務。第五類是自適應控制方法等等。
三、金融市場混沌控制的原理與方法
金融市場是一類複雜巨系統，它本質上是一個由眾多要素組成的、開放的、遠離平衡態的極其複雜的非線性系統。在這類高度複雜系統中，隨著各種引數(比如市場基本面、投資者行為與心理預期等)的變化，市場可以處於相對穩定的狀態，更可能演變為亞穩定狀態(混沌邊緣)，甚至出現混沌或崩潰等市場高度不穩定狀態。市場的複雜動力學過程是與風險狀態緊密相連的。但是混沌行為具有高度不穩定性，對於實際金融系統，混沌的出現往往是不希望的、有時甚至是有害的，它可能伴隨著金融市場的“虛假繁榮”或後果嚴重的金融危機。因此，從市場混沌動力學的角度深刻揭示市場演化的過程與風險演變的機制，尋找市場狀態的形成條件與轉移臨界引數，從而制定合理有效的風險控制與風險管理措施以防範金融動盪或危機、維護金融市場的穩定發展，這無疑具有重要的理論價值與實踐意義。
對金融市場進行混沌控制的依據在於市場混沌的出現也是有條件的。只有當市場控制引數在一定域值時，金融市場才會出現混沌效應。來自人工金融市場(Artificial Financial Market)的實證研究(Brockand Hommes,1997，1998;Lux,1999，2000;Chen andLux,2001)也證實了這一事實[8-141。Brock和Hommes(1997，1998)認為金融市場是一個自適應性的動態演進系統，其研究結果表明金融市場價格行為呈現出複雜多變的特徵，隨著模型中引數p的增大，市場開始出現分叉與混沌行為。瓦加(Vaga，1991)提出一個市場的非線性統計學模型――協同市場假說(Coherent Market Hypothesis，CMH)，並以美國股市作了實證研究，研究結果也表明了金融市場的複雜多變狀態，並且這些狀態依基本引數的變化而變化，提供了我們研究金融市場混沌控制問題的可行思路。
協同市場假說是一個非線性動力學統計模型。它的基本假設是市場機率分佈(市場狀態)基於以下因素，在時間上變化：
●基本環境偏倚(引數h)：代表基本面或經濟的環境。
●群眾行為度(引數k)：代表市場中存在的投資者情緒偏倚量。
在這兩個引數的組合變化下，市場狀態不斷變換。
市場可以達到四個不同的相(狀態)：
1 隨機遊動(引數臨界水平：h=0，k=1.8)。瓦加認為，真正的隨機遊走確實存在，投資者相互之間完全獨立地決策，並且資訊很快地反映到價格之中。
2 過渡市場(引數臨界水平：h=0，k=2.0)。隨著“集體思維”水平的提高，投資者情緒中的偏倚可以使資訊的影響持續多個時間區間。
3 混沌市場(引數臨界水平：h=0，k=2.2)。投資者情緒對於集體思維有很強的傳導力，但基本狀況是中性的或不確定的，集體情緒可能出現大的搖擺。
4 協同市場。強有力的正面基本狀況(h=0.02)或負面基本狀況(h=-0.02)與強烈的投資者情緒(k=2.2)相結合，將可能導致協同牛市或協同熊市。在協同熊市中，強有力的負面趨勢將導致風險劇增甚至市場危機(我國股市目前的狀態類似於協同熊市)。
瓦加的這一市場統計模型提供了我們調控金融市場的理論依據與可行方式，即透過各種調控舉措改變市場模型的引數值，使之向我們理想的市場狀態演進。比如，市場混沌這種高度不穩定狀態(特別是協同熊市)是金融活動參與各方不希望出現的情形，那麼我們的目標就在於使h>0(營造利好的基本面狀況)，k<2.2(降低市場中“集體思維”的水平)。
根據中國金融市場目前的實際情況，可以採取的主要措施有：(1)採取有力的經濟刺激計劃，爭取保持國民經濟穩定、快速地發展;深入推進企業市場化與國際化改革程序，提高企業的核心盈利能力與誠信品質，說到底高質量的上市公司才是金融市場發展的根本保障。(2)由於歷史原因，我國股市存在先天性不足，所以應重點加強以制度為核心的金融市場基礎建設，繼續積極穩妥地推進股權分置改革、發行與上市程式的市場化改革，營造公平競爭的市場制度環境，為金融市場的健康發展營造良好的基本面預期。(3)進一步加強資訊的披露和監督機制，降低廣大投資者獲取真實資訊的成本，這有助於人們理性思維的形成，從而降低“盲目跟風”行為，減弱“羊群效應”的危害性。(4)引導投資者的學習過程，培育投資者的自主決策能力與理性投資意識，這樣投資者群體才能對影響股價的各種資訊形成正確、無偏的理解，從而最終形成市場的“公平”價格，達到提高我國金融市場的效率、降低股市風險之目的。(5)穩定市場預期的重要性。我們的分析表明，投資者的情緒偏移量與市場的不穩定狀態緊密相連。如果想營造一個長期向上看好的證券市場，必須形成良好的、穩定的市場預期。
四、結束語與展望
綜上所述，金融市場的混沌理論表明：金融市場是一類複雜系統，風險是一個不斷演變的過程;市場可以處於相對穩定的狀態，更可能演變為亞穩定狀態(混沌邊緣)，甚至出現混沌或崩潰等市場高度不穩定狀態。市場的複雜動力學過程是與風險狀態緊密相連的。然而，混沌行為具有高度不穩定性，對於實際金融系統，混沌的出現往往是不希望的、有時甚至是有害的，它可能伴隨著金融市場的“虛假繁榮”或後果嚴重的金融危機。
因此，金融市場混沌控制的目標是：抑制或消除非線性系統中的混沌狀態，穩定而有效地控制混沌吸引子中不穩定的週期態，積極引導市場混沌向所需要的方向轉化，實現人們所期望的系統行為，亦即改變原經濟系統的行為而達到新的時空有序結構。金融市場混沌控制不僅有其合理的理論依據，而且在實踐中也是可行的。當然，在理論層面，由於金融市場的複雜性及其經濟建模的挑戰性，對金融市場的複雜混沌性質以及混沌控制方法仍待深入研究;對於操作層面，我們的研究表明金融混沌是可控的，但需要重申的是市場行為“蝴蝶效應”的高度敏感性與市場中投資者情緒偏移的重要性，這意味著金融市場風險調控行為的複雜性與風險性(調控行為可能會急劇地改變並長期影響股市行為)，所以市場調控行為不僅應該依據金融學理論，還應以全域性性的系統觀為科學指導，遵循謹慎性原則並充分認識到投資者心理情緒偏移可能造成的市場後果。