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一、 研究进展情况
① 研究计划总体执行情况及各子课题进展情况
国家社科基金重大项目“金融复杂系统的演化与控制研究”项目于2013年7月参加了国家社会科学规划办进行的中期检查。 2013年7月以来，课题组按照项目研究计划，在已经取得研究成果的基础上，继续深入开展金融复杂系统的演化与控制的理论与应用研究。
在有关单位及各位课题组成员的通力合作下, 项目研究总体计划及各子课题研究进展顺利，较好地完成了项目预期的研究任务，取得了一批高水平的重要研究成果，完成了项目研究的预期目标。2013年7月以来，已经在国际重要刊物《European Journal of Operational Research 》、《Applied Soft Computing》、《Insurance： Mathematics & Economics》、《Computational Economics》、《Neurocomputing》、《Economic Modelling》和《IEEE Transactions on Image Processing》及国内重要刊物《系统工程理论与实践》、《中国管理科学》、《系统工程学报》及《系统管理学报》等发表（含录用）学术论文49篇，其中SSCI、SCI收录28篇（不重复计）。向全国哲学社会科学规划办公室有关部门提交成果要报4篇，完成专题研究报告2份，上报省部级有关领导。邀请国内外专家学者及金融部门实际管理者进行交流，举办各种形式项目研讨会10余次，派遣项目研究人员参加国内外相关学术会议10余次。各子课题进展情况如下：
子课题一：金融复杂系统结构、相互作用及关系
1、深入开展了多个主要金融市场（外汇市场、货币市场、股票市场）关联性及协调性研究。运用DCC-MVGARCH模型、SVAR模型、脉冲响应函数等方法研究主要金融市场动态关联性问题。分别从经济适应性、规模合理性、市场联动性、功能效率性四个方面研究金融市场发展的协调性问题，建立了一个完整的评价主要金融市场发展协调性的指标体系，包括经济适应值、配比值、动态条件相关系数、脉冲响应函数、储蓄率、投资-储蓄转化率、增量金融相关率、银行业利润等21个具体的评价指标。
2、利用金融市场发展协调性的评价指标体系，开展了中国与美国、英国、日本及巴西的比较研究。通过实证分析，客观评价出中国货币市场和股票市场发展水平与经济发展的适应性低，中国货币市场、股票市场及外汇市场结构不合理及市场间联动性较弱，融资结构不合理，我国储蓄向投资的转化过少，缺少流通资金渠道，金融市场促进实体经济发展的作用发挥不够等我国金融市场存在的问题。
3、开展了多元市场之间（外汇市场、货币市场、股票市场、债券市场、基金市场）的波动溢出效应及量价关系研究。运用独立成分分析（ICA）方法建立基于ICA的IC-EGARCH波动溢出扩展模型。实证分析了我国上证综指、上证基金、上证国债、美元兑人民币汇率和上海银行间同业拆借利率间的波动溢出效应。
4、开展了银行表外业务与货币政策信贷传导机制有效性研究。分析了商业银行表外业务的发展对于传统货币政策信贷传导机制的作用机理，构建了考虑银行表外业务影响的银行信贷传导模型，并应用我国16家主要商业银行2008年—2013年的实际数据对货币政策信贷渠道的有效性进行了实证检验。
子课题二：金融复杂系统的非线性系统分析
主要利用非线性范式深入分析中国货币市场、证券市场和外汇市场的演化过程，并提出具体的策略建议。首先，建立符合我国实际情况的非线性模型，对应建立新的量化指标。再进一步基于不同模型结构分析各个金融市场，以达到控制市场、预测市场的目的。从政策目标的角度看清以外汇市场为主导的市场格局，基于TVP-VAR模型研究货币政策的控制策略，基于DE-ELM模型预测股票市场。最后，从金融系统的环境、组成、关联、演化、稳定、风险各方面构建起应对复杂性的宏观管理框架。主要从以下几个方面展开工作：
1、在系统观指导下，利用复杂性理论研究由中国货币市场、证券市场、汇率市场这几个主要市场组成的金融系统，在非线性范式下拓展原有标准理论对复杂性的理解、丰富对金融市场的认识。结合已有的理论研究和经验证据，主要面向金融市场表现出的结构上的相关性、作用上的非线性、功能上的适应性三大机理进行分析并建模。进一步给出金融市场系统复杂性特征与演化机理间的表征关系。
2、基于我国的金融数据，采用人工智能算法(如差分进化(DE)算法)估计并建立了我国三个主要市场的演化模型，刻画了市场的非线性结构。课题组分别采用不同的模型进行研究。一类是自顶向下的模型构建方法，先设定一串解释变量，然后逐步排查以保证所建立的模型与现实保持渐近有效性。另一类是自底向上的模型构建方法。从仅包含三个解释变量的宏观模型入手，保证所建模型与现实的渐近一致性。
3、依照不同的模型构建方法，对应建立不同的市场指标。第一类是先选取能够反映各个市场特征的19个重要指标，进行了因果关系检验，选出了12个既反映所在市场状况又与另外两个市场紧密联系的决策指标，最后构建股票、货币及外汇市场的三个综合指数。第二类是从我国的实际情况出发，结合我国增持外汇储备的事实引入外汇干预指数，着重体现政府以外汇储备为手段对汇率稳定性的干预程度。两类指标从不同的角度理解三个市场的波动性。
4、根据由数据驱动估计出的非线性模型，利用非线性动力学工具对我国金融市场的基本态势进行判断。实证结果表明：在政策偏好上，我国注重维护汇率的稳定性、资本开放度与货币政策独立性渐近趋于中等的水平。它们之间存在着短期(约1年)与长期(约5年)不同结构的非线性均衡关系。短期内存在趋于一个稳定值的趋势，长期上因具初值敏感依赖性使其有可能趋于不同配比的情形，并由此构成各政策目标间的三难困境。进而结合金融市场复杂性观点提出具体的策略建议，并从金融系统的环境、组成、关联、演化、稳定、风险各方面构建起应对复杂性的宏观管理框架。
5、为了将研究成果充分地应用到市场实践中，结合极限学习机(ELM)与差分进化(DE)算法，对我国上证综合指数的预测问题进行了研究。结果表明提出的DE-ELM模型与另外两种模型(BP神经网络与ELM模型)相比具有更高的学习精度和预测精度，可为政府提供预警工具，并为投资者提供风险规避的工具。另外，运用以递推最小二乘法为基础的自适应模型对我国上证综合指数进行建模分析。同时，采用时变系数的VAR模型来构建中国的宏观经济模型，通过模型预测控制方法来研究货币政策的控制规则，并与基于线性二次型最优控制的“最优承诺”的控制效果进行了对比，仿真结果显示出较好的控制效果。
子课题三：金融复杂系统分形与混沌技术分析
利用分形理论、多分形理论、智能算法等理论研究由中国债券市场、汇率市场、利率市场和股票市场这几个主要市场组成的金融系统。针对金融市场的波动率预测、收益率序列预测、利率模型估计、衍生产品定价等问题，以证券市场、外汇市场、股指期货市场、权证市场为依托，深入探究了金融数据及其波动率的长记忆性、尖峰厚尾性、联动性和多重分形性的特征，在其基础上建立恰当模型，并分析其市场形成机制，结合人工智能算法 (子课题四)以达到预测市场的目的。具体开展的工作有
1. 对于波动率，在连续时间框架下，仅从离散观测到的资产价格出发，构建长记忆随机波动率模型参数的最小二乘估计。该统计量在大样本下具有一致收敛性和渐进正态性，通过Monte-Carlo模拟可以看出，该方法展现了较高的准确度和较好的大样本性质。另外，构建随机波动率的点估计，进而给出赫斯特指数的 -变差估计。对近三年的中国上证综合指数高频数据做研究，得出我国股票市场存在长记忆性的结论。
2. 对于我国外汇市场的波动率，建立了BEKK,CCC,O-GARCH,IC-GARCH模型。针对人民币汇率波动率的非对称性，改进了IC-GARCH模型，建立了IC-GJRGARCH,IC-IGARCH模型。给出了以上各模型的预测结果及评价，并分析IC情形下，残差类型及降维技术对预测效果的影响。人民币汇率波动率的预测实证表明，BEKK模型和IC-GJRGARCH模型比其他模型的预测效果要理想；残差类型为广义误差分布与t分布的预测效果都要优于高斯分布的预测效果；模型降维后预测效果与降维前的预测效果相差不大，甚至优于后者。对于外汇市场的预测，为提高多维人民币汇率预测的精度和降低网络的训练负担，建立了一种融合独立成分分析(ICA)与BP网络理论的多维时间序列预测模型。首先提取训练集的独立成分，在识别最优滞后期组合的基础上，分别对各独立成分训练得到稳定的BP 神经预测网络，然后结合转换矩阵，对测试集进行预测测试。以2008 年以来的多维人民币汇率数据为计算实例，研究结果表明IC-BP 网络具有较好的预测精度；基于降维技术的IC-BP 网络可降低模型整体的训练负担且具有良好的预测精度。该方法能够实现了ICA技术与BP神经网络预测模型的优势融合，在多维人民币汇率预测方面表现出较强的能力。
3. 分数Vasicek模型是主流的利率模型，其参数估计问题得到了广泛的研究，但是传统的参数估计研究都是在利率已知情况下，采用极大似然、最小二乘或者广义矩等方法对模型进行参数估计分析。由于零息票债券在随机利率的研究中起着举足重轻的作用，本研究利用零息票债券的价格，结合机器学习理论，给出了利用零息票债券的价值估计分数Vasicek模型参数的方法。最后采用蒙特卡洛模拟说明了方法的准确性和可行性.
4. 股本权证不同于普通的股票期权，其行权会对公司股票产生一定的影响，进而改变公司股票价格变化的行为模式和分布函数。考虑到股本权证行权时产生的稀释效应和金融资产的分形性，采用随机分析的方法求得了股本权证发行后，公司股票价格变化过程所满足的随机微分方程。进一步采用非线性变换和分形格萨诺夫定理求出了公司股票价格变化过程的分布函数
5. 通过MF-DMA 方法，本研究给出了中国证券市场三大股票指数（上证综指、深证成指和沪深300指数）在三种不同的时间标度下（5分钟、15分钟和25分钟）的广义Hurst指数、Renyi指数和多分形谱。所有的结果证实了股票指数具有明显的多分形性。收益率序列有标度标度不变性，多分形谱的形状不随时间标度的改变而改变。多分形强度会随时间标度在增加而减弱。通过破坏收益率序列的非线性时空相关性，我们发现长程依赖性对于股票指数收益率序列的多分形特征起了重要作用，并认为这种长程依赖性是由市场动态内生的。
6. 本文采用偏t分布推广了原有的MSM模型，使用极大似然法进行参数估计，并通过贝叶斯规则进行波动率预测。采用MF-DMA方法证实了我国上证综指收益率序列具有明显的多分形特征。通过实证研究发现，引入偏度和尾部分布参数的多分形模型可以更好的拟合上证综指收益率序列，其预测性能最强，并且这有时随预测步长的增加而更明显。这说明在预测波动率时有必要同时考虑收益率序列的多分形特征、厚尾分布以及有偏性。
子课题四：金融复杂系统下的人工智能技术
1、针对张量数据的半监督分类问题，基于支持向量机的理论框架，课题组提出了基于张量低秩近似的转导支持张量机模型。该模型有效克服了交替投影算法的不足，充分利用了凸优化的算法和张量的秩一分解，显著提高了模式识别的精度。在公开数据集上的大量实验验证了新算法的有效性。
2、加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM）是LS-SVM的一种改进模型，通过对样本损失赋予不同权值，控制噪声点和孤立点损失，以提高模型的鲁棒性。考虑到加权最小二乘支持向量机中的权重设置是一个困难的问题，课题组从WLS-SVM出发，基于截断最小二乘损失的思想，提出了既可以求解回归问题，又可以求解分类问题的鲁棒最小二乘支持向量机模型（RLS-SVM）。新模型的最大优点是不需要设置样本的权重。在大量公开数据集上的实验表明：从统计上来说，新模型的鲁棒性显著高于LS-SVM和WLS-SVM。
3、针对张量数据的高维性和高冗余性问题，一方面考虑到张量的秩一分解能更好地体现张量数据的结构信息和内在相关性，从而有效解决“过拟合”问题、“维度灾难”和小样本问题，课题组提出了基于遗传算法的特征选择方法。在大量的实验数据集上的结果表明：新算法能够很好地提取张量的结构信息，显著地提高了模型的识别率和计算速度。另一方面利用多线性主成分分析对张量进行降维，然后把降维之后的数据作为线性支持高阶张量机的输入，从而设计基于多线性主成分分析的支持高阶张量机算法。在多个人脸识别数据集和步态识别数据集上的实验表明：新算法在保持精度与原算法可比的情况下，显著地提高了学习的速度。
4、双边加权模糊支持向量机是针对银行信用卡欺诈问题提出来的，其主要缺点有两个：一是模型的计算复杂度比较高，二是隶属度设置比较困难。在早期，我们解决了模型的求解问题。针对第二个问题，课题组提出了一个基于双边截断损失的鲁棒支持向量机模型 （BTL-RSVM )。为了求解新的模型，课题组首先利用CCCP 策略和光滑损失的方法将其转化成迭代求解的凸二次规划问题。然后从理论上分析了BTL-RSVM模型和BW-FSVM模型的最优解关系，并通过实验来测试 BTL-RSVM模型的鲁棒性及其抗噪性。结果表明：新模型具有很好的鲁棒性。
5、针对大规模学习问题，基于低密度分割的树分解，课题组提出了一种新的解决方案。在大量公开数据集上的实验表明：在保持预测精度的情况下，新算法比传统方法具有更快的学习速度。针对张量学习中的核函数构造问题，基于张量的低秩分解，课题组提出了一种对偶结构保持核函数。新的核函数保持了原始张量的结构，在神经图像上的实验验证了所提核函数的有效性。
子课题五：金融复杂系统下计算机模拟实验与行为分析
1、利用复杂性系统研究中的人工金融市场、计算实验技术和平行执行（ACP）方法，建立了基于ACP的金融复杂性平行系统的研究框架，包括：构建人工系统，这里采用swarm软件构建证券市场的仿真系统；搭建平行系统，以完成真实系统与仿真系统之间的管理与交互；仿真实验，主要完成与市场运行相关的若干变量的调整；最终得到对市场进行控制的管理措施。并以证券市场为例进行了仿真分析。
2、采用数理经济分析法，从新的角度-投资者情绪-来研究我国金融复杂系统的控制和对策研究，结合中国证券市场投资者情绪与投资者行为，利用模拟法，构建基于投资者情绪的资本资产定价模型；利用基于情绪资本资产定价模型，构建符合中国资本市场特征的资本市场法。
3、开展了投资者情绪对资产价格影响实证研究，实证研究了混频投资者情绪对资产价格的影响。实证研究了股指期货情绪的期限结构。
4、研究了情绪投资者适应性学习与资产定价问题，考虑到情绪投资者的静态适应性学习行为，研究了情绪投资者的静态适应性学习行为对资产价格形成的影响。为进一步研究情绪投资者的动态性适应性学习对资产价格形成和资产价格变化的形成机理打下了研究基础。
5、建立了情绪资产定价模型研究。研究了两阶段情绪资产定价，该文研究了不同投资期限的资产定价模型；研究了情绪资产定价模型中的过度反应与反应不足；研究了情绪高阶期望对资产定价的影响。上述研究为本项目进一步研究随机投资者情绪、情绪投资者的适应性学习行为、理性套利者和情绪投资者的相互转化、乐观情绪投资者和悲观情绪投资者的相互转化对资产价格的形成和资产价格动态变化的影响打下了坚实基础。
子课题六：金融复杂系统的预警机制研究
1、结合我国国情，分别构造了描述汇率风险、流动性风险和股指风险的压力指数，从而刻画外汇市场、货币市场和股票市场的风险水平与分布状态。参考置信区间的构造方法，在现有研究的基础上将风险程度判断标准扩展为高、中、低三类。使用1997年1月至2015年3月我国金融市场数据计算压力指数，刻画了各市场风险的类型、程度及分布状态，并剖析了几次危机产生的背景事件。
2、金融市场的波动会通过一些金融指标的变化先行反映出来，因此可以通过选择先行指标对市场波动的转折点和未来的走向进行预警，发挥类似“报警器”的监测作用。通过时差相关分析在金融压力指数的基础上遴选出各风险变动的先行指标。在理清子市场间风险的先行作用的基础上，结合现实中资本流动的路线，总结出金融风险的传染路径和作用机理。
3、将先行指标进行短期（1-6个月）和中长期（7-12个月）分类，然后使用逐步回归剔除造成多重共线性的指标，得到预警指标并合成预警指数。由于先行指标体现了风险的传染特性，因此由先行指标选取的预警指标考虑了风险传染的因素。预警指数不仅能够对市场短期（1-6个月）和中长期（7-12个月）的风险状态进行预警，还可以对风险程度和类型进行区分，且具有较好的准确性。
4、基于独立成分分析方法，对宏观经济变量提取独立成分因子，构建基于ICA的动态Nelson-Siegel宏观金融模型，估计利率期限结构。实证研究表明：由于加入工业增加值、广义货币供应量和居民价格消费指数等宏观经济变量提高了利率期限结构的拟合效果，其中3年期、5年期和10年期的收益率曲线拟合效果在加入独立成分宏观变量后显著降低均方误差。
5、运用极值理论研究如何评估债券组合的信用风险问题。基于Black和Cox的违约方法，我们建立一个新的障碍违约模型且利用极值理论得到状态变量的分布函数。另外，考虑到同行业或同地区相对容易发生违约聚集现象，采用具有尾部相依性和能将债券依地区或行业进行分类的多元极值关联函数——分层Gumbel关联函数刻画状态变量之间的关系。研究结果表明，相对Credit Metrics和一般的Gumbel关联函数模型，所得的损失分布极端尾部更厚。就压力测试而言，更符合巴塞尔III对风险管理所持的更加审慎态度。
子课题七：金融复杂系统的风险控制与对策
在前面六个子课题的理论研究，根据我国金融市场发展现状，结合当前深化金融体制改革要求，开展了我国金融复杂系统的风险控制与对策研究。
1、根据我国与发达国家美国、英国、日本及发展中国家巴西主要金融市场发展协调性的比较研究，我国货币市场与股票市场在经济适应性、规模合理性、市场联动性、功能效率、融资结构等方面的发展存在不协调。在深入分析我国货币市场与股票市场发展不协调的主要问题及原因的基础上，提出了促进我国货币市场与股票市场协调发展的对策建议。
2、在客观分析我国资本项目自由兑换、汇率形成机制、人民币国际化的现状及相互影响的基础上，结合目前我国经济和金融体制深化改革的迫切需要，提出了我国资本项目开放、汇率制度改革及人民币国际化协调发展的对策建议。
3、防范我国金融市场系统性风险，需要准确把握有效防范系统性风险面临的主要问题，主动协调和完善监管模式，及时建立相配套的制度和措施，形成我国金融市场系统性风险防范体系。依据目前我国金融市场发展情况和监管现状，对建设金融市场系统性风险防范体系面临着的重要问题进行剖析，从统筹金融市场全局监管、建设预警机制和开发权威的官方数据平台三个方面提出防范金融风险的监管启示。
4、通过构建基于利率期限结构久期和收益率预测约束的债券组合风险管理模型，应用于上证国债组合实证研究表明，基于独立成分分析的动态Nelson-Siegel模型预测效果更好，基于利率久期和收益率预测的债券组合风险管理模型能够对冲标的债券的风险，且对于中长期到期期限的债券拟合效果优于短期。
5、由于股指期货具有交易成本低和违约风险小的特点，所以股指期货常常用来分散化证券市场投资组合的风险管理。展期套期保值策略主要用在商品的套期保值领域，较少使用在股指期货套期保值领域。本项目研究了分散化投资组合的长期风险管理问题，建立了一个新的展期套期保值模型，并采用等价转换技术和动态规划方法给出了最优解。
②调查研究及学术交流情况（调研数据整理运用、文献资料收集整理、学术会议、学术交流、国际合作等）；
（1）2013年11月1日—3日，课题组张卫国教授及成员刘勇军、张群博士参加了由首都经济贸易大学承办的“管理科学与工程学会2013年年会暨第十一届中国管理科学与工程论坛”，会议就“全球信息化与大数据背景下对金融风险管理的影响”展开对策讨论。
（2）2013年10月，课题组王晓晖博士赴美国普渡大学统计系开始为期一年半的访问交流。
（3）2013年10月，课题组刘玉芳博士赴英国卡迪夫大学开始为期一年的访问交流。
（4）2013年11月15日-17日，课题组张卫国教授、成员徐维军教授及刘勇军博士应邀参加了由中国量化投资研究院、清华大学深圳研究生院、上海交通大学安泰与经济管理学院、证券时报社联合主办的“第四届(2013秋季)中国量化投资国际峰会”。
（5）2013年11月22日—24日，课题组谷任副教授参加由华中科技大学张培刚发展研究院主办的“纪念 张培刚 先生诞辰100周年学术研讨会暨第七届中华发展经济学年会”，会议就经济学主要问题展开讨论。
（6）2013年11月30日—12月1日，课题组李家铭、杜谦硕士参加由中国运筹学会金融工程与金融风险管理分会主办，肇庆学院承办的“中国运筹学会金融工程与金融风险管理分会第三届学术年会”，会议就“运筹学方法在金融中的应用”方向进行讨论。
（7）2014年3月15日—16日，课题组张卫国教授及成员刘勇军、孟庆浩参加了同济大学主办International Conference on Financial Engineering and Innovation， 张卫国教授作为特邀嘉宾主持了专题会议，并且作了专题报告。
（8）2014年5月24日至26日，课题组杨晓伟教授在浙江省金华市参加第五届中国数据挖掘会议（CCDM2014），并宣读论文。
（9）2014年8月8日—10日，课题组张群、赵雪瑾博士参加了由中国科技大学主办的“第四届管理科学与工程高水平论文写作暑期培训班”，会议就“如何在交叉学科中选题”等方面展开讨论。
（10）2014年8月8日—10日，课题组张卫国教授及成员刘勇军博士、李家铭、杜谦硕士参加由中国系统工程学会金融系统工程专业委员会、中国运筹学会金融工程与风险管理分会、国家自然科学基金委员会管理学部主办、山西大学承办的“第十二届金融系统工程与风险管理国际年会”，会议就“复杂金融体系中的金融风险、金融创新及其监管”方向进行讨论。
（11）2014年8月14日—16日，课题组张卫国教授、徐维军教授应邀赴英国参加了由管理科学与工程国际协会主办的The 6th International Conference on Advanced Management Science (ICAMS2014) & 8th International Conference on Industrial Engineering and Management (ICIEM2014).
（12）2014年9月，课题组张群博士赴瑞士联邦理工学院管理、技术与经济学系开始为期一年半的访问交流。
（13）2014年10月17日—20日，课题组张卫国教授参加了由中国优选法统筹法与经济数学研究会、中国科学院科技政策与管理科学研究所主办，山西大学承办的 “第十六届中国管理科学学术年会”。
（14）2014年10月18日—20日，课题组高丽、赵雪瑾和任玉超博士参加由国家自然科学基金委员会管理学部和中国系统工程学会金融系统工程专业委员会主办，华东理工大学商学院承办的 “第十一届金融系统工程与风险管理国际年会。会议的主题为“新经济金融环境下的金融系统工程与风险管理”。
（15）2014年10月23日，课题组张卫国教授应邀在西安电子科技大学做学术报告，题目：多阶段投资组合与套期保值问题研究。
（16）2014年10月24日—26日，课题组杨春鹏教授、徐维军教授、刘勇军博士、李家铭、杜谦硕士参加了由中国量化投资研究院、上海交通大学安泰经济与管理学院、证券时报社主办，中国科学院深圳先进技术研究院承办的“第六届(2014秋季)中国量化投资国际峰会”，会议就“大数据在金融行业的运用”方向进行讨论。杨春鹏教授作题为“科研型大学—量化投资专业建设”大会报告。
（17）2014年11月11日15：00，课题组张卫国教授应邀在广东外语外贸大学“著名教授论坛第248讲暨广外金融论坛第一讲”做学术报告“金融工程与风险管理的若干问题”。
（18）2014年11月19日，课题组张卫国教授应邀在广东省惠州市东江大讲堂之六十六期做大会报告，主题：金融工程与风险管理的理论与应用研究
（19）2014年11月21日，课题组张卫国教授应邀在华南师范大学做了题为“金融工程与风险管理的若干问题及应用”的学术讲座。
（20）2015年3月21—22日，课题组赵雪瑾博士、参加由西南交通大学主办的“2015年金融工程与金融创新会议”。会议的主题为关注金融工程领域的最新理论和实证研究成果进展、金融模型及相关决策、金融衍生品价格模型和定量风险管理、金融市场及其稳定性的度量，以及相应的业界新问题和新挑战。
（21）2015年4月11日—12日，课题组张卫国教授参加了西安交通大学主办的首届中国“改革试点探索与评估协同创新”高端国际论坛。
③成果宣传推介情况（成果发布会、《工作简报》报送情况、国家社科基金专刊投稿及采用情况等）；
（1）2013年7月以来，课题组定期召开研讨会以报告研究进展。
（2）2014年12月13日，召开“金融复杂系统的演化与控制研究成果发布会”。邀请中国社会科学院何德旭研究员、中山大学李仲飞教授、湖南大学马超群教授、香港城市大学王军波教授及广东省哲学社会科学规划办公室领导等专家学者对于课题组研究进行评价咨询。
（3）已撰写成果要报《我国应加快建设金融市场系统性风险防范体系》，2014年5月14日上报全国哲学社会科学规划办公室，投往《光明日报》国家社科基金专刊。
（4）已撰写成果要报《我国资本项目开放潜在问题与解决对策》，2014年8月28日上报全国哲学社会科学规划办公室，投往《光明日报》国家社科基金专刊。
（5）按照修改要求，将已投成果要报《我国应加快建设金融市场系统性风险防范体系》的修改稿《加快建设我国金融市场系统性风险防范体系的思路》于2014年11月5日上报全国哲学社会科学规划办公室，投往《光明日报》国家社科基金专刊。
（6）已撰写成果要报《我国资本项目开放和汇率制度改革及人民币国际化协调对策》，2014年12月31日上报全国哲学社会科学规划办公室，投往《光明日报》国家社科基金专刊。
（7）已撰写成果要报《我国货币市场与股票市场协调发展的问题及对策》，2015年1月14日上报全国哲学社会科学规划办公室，投往《光明日报》国家社科基金专刊。
④研究中存在的主要问题、改进措施，研究心得、意见建议；
本课题的研究对象涉及证券市场、货币市场、外汇市场等多个金融市场，研究问题涉及管理科学与工程、数学物理、金融学、经济学、统计学及计算机信息科学等多个学科领域，因此项目研究的问题多，复杂性高、难度大。课题组不畏惧困难，刻苦钻研，通力合作，取得了一系列高水平研究成果，较好地完成了项目预期的任务和目标。存在的问题是研究成果多数以论文为主，因多数期刊杂志审稿周期较长，部分成果未能如期出版以发挥其作用。但是论文的结论与研究成果能够与现阶段我国金融市场的现状基本吻合，体现了研究的合理性与有效性。另外，虽然课题组撰写了4篇成果要报上报全国哲学社会科学规划办公室，其中1篇被要求修改，并投往《光明日报》国家社科基金专刊，但是未能录用。以后进一步提高成果要报的质量，发挥为党和政府提供决策服务。
二、 研究成果情况
三、 代表性成果简介
1、Evaluating the Default Risk of Bond Portfolios with Extreme Value Theory，Computational Economics，2015，45:647-668. SSCI收录
如何管理信用风险是银行或者投资者在风险管理实践中面临的重要问题。本文旨在运用极值理论研究如何评估债券组合的信用风险。基于Black和Cox的违约方法，我们建立一个新的障碍违约模型且利用极值理论得到状态变量的分布函数；这个新模型一定程度上可以看做基于Merton方法的Credit Metrics模型的“对手”。根据多元极值理论，多元关联函数适用于建立状态变量之间的相依性；另一方面，考虑到同行业或同地区相对容易发生违约聚集现象，我们采用具有尾部相依性和能将债券依地区或行业进行分类的多元极值关联函数——分层Gumbel关联函数刻画状态变量之间的关系。研究结果表明，相对Credit Metrics和一般的Gumbel关联函数模型，本文模型所得的损失分布极端尾部更厚。因此，就压力测试而言，本文模型相对更保守，从而更符合巴塞尔III对风险管理所持的更加审慎态度。
2、Fuzzy pricing of geometric Asian options and its algorithm. Applied Soft Computing, 2015, 28:360-367. SSCI 、SCI收录
由于金融市场的波动性，传统的固定参数期权定价模型可能导致较大的定价误差。本文我们考虑了考虑到无风险利率、股票价格、股价波动率的模糊性，并在Kemna和Vorst亚式期权定价理论的基础上，运用模糊集合论对可亚式期权进行了定价，推导出基于模糊集合论的亚式期权定价模型。进一步采用二分法对定价模型进行了求解，并采用数值例子说明了算法的有效性和可靠性。最后，采用金融市场的实际数据进行了实证研究，结果表明本文提出的定价模型可靠性与实用性。本文所建立的方法增强了投资者在亚式期权投资决策中的灵活性，可避免因忽略其模糊不可确定性所造成的风险。实证结果表明：该方法比传统的亚式期权定价方法更加合理且实际可操作性更强。伴随着我国金融体系的逐步完善以及未来金融市场的快速发展，我国证券市场对期权的定价理论要求越来越高，市场参与者要求定价模型有较高的计算精度，同时对模型结果的灵活性以及可操作性也提出了要求，因此该模糊定价模型必将在期权定价中有着更为广泛的应用。
3、融合ICA的BP网络在人民币汇率预测中的应用. 系统工程学报, 2014, 9(3):344-352.
为提高多维人民币汇率预测的精度和降低网络的训练负担,建立了一种融合独立成分分析(ICA)与BP网络理论的多维时间序列预测模型.首先提取训练集的独立成分,在识别最优滞后期组合的基础上,分别对各独立成分训练得到稳定的BP神经预测网络,然后结合转换矩阵,对测试集进行预测测试.以2008年以来的多维人民币汇率数据为计算实例,研究结果表明IC-BP网络具有较好的预测精度;基于降维技术的IC-BP网络可降低模型整体的训练负担且具有良好的预测精度.该方法能够实现了ICA技术与BP神经网络预测模型的优势融合,在多维人民币汇率预测方面表现出较强的能力.
4、A multi-period fuzzy portfolio optimization model with minimum transaction lots，European Journal of Operational Research，242 (2015) 933–941. SSCI 、SCI收录
根据证券市场的实际交易情况，考虑了具有最小交易手数的多期模糊投资组合选择问题。依据可能性理论，我们构建了一个均值-半方差投资组合选择模型，模型以追求终端财富最大和最小化整个投资期限的风险为决策目标。在所提出的模型中，我们考虑了资产收益、风险、交易成本、分散化程度、基数约束及最小交易手数目。为了反映投资者对两个目标的偏好水平，我们利用模糊决策技术来将所提出的模型转换为一个单目标混合整数非线性规划问题。然后，我们设计了一个遗传算法来对模型进行求解。最后，我们给出了一个中国证券市场中的实证应用来说明所提出模型的思想及所设计算法的有效性。
5、Parameter Estimation for Long-Memory Stochastic. Volatility at Discrete Observation. Abstract and Applied Analysis, 2014:1-10. SCI收录
应实证金融的需要，在连续时间框架下，仅从离散观测到的资产价格出发，研究了长记忆随机波动率模型的参数估计方法。在赫斯特指数已知的假设条件下，本文构建了服从分数O-U过程的长记忆随机波动率模型的最小二乘估计。该参数统计量在大样本下具有一致收敛性和渐进正态性。由Monte-Carlo模拟结果可验证，该方法具有较高的准确度和较好的大样本性质。
6、Pricing Convertible Bonds with Credit Risk under Regime Switching and Numerical Solutions，Mathematical Problems in Engineering，DOI:10.1155/2014/381943，2014. SCI、SSCI收录
研究了状态转换环境下在可转换债券市场中具有违约风险的可转换债券定价问题。我们获得了可转换债券价格满足的Black-Scholes类型的偏微分方程，提出了具有回售条件和赎回条件的可转换债券定价模型。我们探讨了稀释效应和债务杠杆对于可转换债券价值的影响,也给调整方法。此外,我们提出了求解可转换债券定价模型的两种数值解的方法，并证明其一致性。最后,定价结果通过比较有限差分法和三叉树的结果，显示状态转换对可转换债券的影响程度取决于生成矩阵或状态转换的强度。
7、中国股市暴涨暴跌的交互作用及其预测，系统管理学报，2014年05期
运用互相刺激的Hawkes过程研究中国股市暴涨和暴涨之间的交互作用。结果表明,在暴涨和暴跌幅度都服从广义帕累托分布的情形下,Hawkes过程能很好地拟合两者之间的相互作用。由模型可得,无论发生暴涨还是暴跌事件,都将显著地刺激下一个暴涨和暴跌的发生,这说明,中国股市体现出很明显的大波动聚集特征;此外,暴涨和暴跌都对同类事件的刺激持续更长时间。最后,运用该模型对中国股市未来发生暴涨和暴涨的时间进行相应预测。
8、基于多元分析的人民币汇率波动率预测. 数理统计与管理, 2014, 33(3):467-477.
对人民币汇率波动率建立了BEKK,CCC,O-GARCH,IC-GARCH模型。针对人民币汇率波动率的非对称性,改进了IC-GARCH模型,建立了IC-GJRGARCH,IC-IGARCH模型。给出了以上各模型的预测结果及评价,并分析IC情形下,残差类型及降维技术对预测效果的影响。人民币汇率波动率的预测实证表明,BEKK模型和IC-GJRGARCH模型比其他模型的预测效果要理想;残差类型为广义误差分布与t分布的预测效果都要优于高斯分布的预测效果;模型降维后预测效果与降维前的预测效果相差不大,甚至优于后者。
9、Stock Market Interactions Driven by Large Declines, Emerging Markets Finance and Trade,(50):159-171, 2015. SSCI收录
本文旨在研究中国（大陆）股市暴跌和美国、英国、日本、香港股市暴跌之间的关系，同时试图预测中国股市未来发生的暴跌。本文采用互相刺激的带标记Hawkes过程研究不同股市之间的交互作用，其中发生暴跌看作Hawkes过程刻画的事件且暴跌幅度服从广义帕累托分布。研究发现，不同市场间的暴跌交互作用是不对称的。中国股市发生的暴跌会刺激美国、英国和日本股市发生暴跌，尤其是刺激香港股市的暴跌。然而，仅仅香港股市的暴跌会较显著地刺激中国股市发生暴跌。
10、基于ICA的多元金融市场波动溢出及实证研究，系统工程，2015，已录用
开展了多元市场之间（外汇市场、货币市场、股票市场、债券市场、基金市场）的波动溢出效应及量价关系研究，运用独立成分分析（ICA）方法建立基于ICA的IC-EGARCH波动溢出扩展模型。实证分析了我国上证综指、上证基金、上证国债、美元兑人民币汇率和上海银行间同业拆借利率间的波动溢出效应。
11、The valuation of equity warrants under the fractional Vasicek process of the short-term interest rate. Physica A, 2014, 394(15), 320-337. SCI收录
已有的关于股本权证定价模型的研究都是在固定无风险利率下进行的，然而股本权证相比期权，存续期较长，因此采用随机模型刻画无风险利率的变化行为模式更合理。为了考虑随机利率的长期记忆性，本章通过假设标的资产价格服从几何布朗运动，且随机利率服从分数Vasicek模型下的股本权证定价问题。利用风险对冲、随机分析和偏微分方程技术推导了分数Vasicek随机利率模型下股本权证的定价公式。进一步，为了将定价模型应用于实践，本文讨论了定价模型的参数估计问题，并利用我国权证市场的实际数据，进行了实证研究。实证研究表明：分数Vasicek模型下的定价结果较其他模型更接近于真实值。这说明分数随机利率模型的引入对定价结果有所改善，体现了定价模型的优越性。
12、Parameter identification for the discretely observed geometric fractional Brownian motion. Journal of Statistical Computation and Simulation, 2015, 85(2): 269-283. SCI收录
本文在离散大样本情况下，采用二次变差和极大似然法相结合，对几何分数布朗运动模型的参数进行了估计研究。然后。采用Mallivan随机变分法对参数估计量的性质进行了分析，证明了估计量的收敛性。并利用蒙特卡罗模拟进行数值模拟实验，说明了本文方法的可行性和正确性。进一步将本文方法与已有的方法进行了对比分析，说明了本文方法的有效性。最后，针对我国金融市场的实际，进行了实证研究。
13、Parameter identification for drift fractional Brownian motions with application to the Chinese stock markets. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 2015, 44(8):2117-2136. SCI收录
尽管带飘移项分数运动参数估计问题的研究已有不少成果，但是本文给出了估计带飘移项分数运动模型的新方法。通过二次变差理论和遍历理论，本文提出了基于二次变差和遍历定理的参数估计量，并证明了参数估计量的收敛性。然后，利用蒙特卡罗模拟进行数值模拟实验，说明了本文方法的可行性和正确性。进一步将本文方法与已有的方法进行了对比分析，说明了本文方法的有效性。最后，针对我国金融市场的高频数据，进行了实证检验，说明模型的准确性和可靠性。
14、Two-period trading sentiment asset pricing model with information, Economic Modelling,36：1-7,2014. SSCI收录
本文提出了一个两期交易的情绪资产定价模型，拓展了Kyle (1985)的噪音理性预期模型。考虑了一类非理性的情绪投资者，使得我们可以分析理性投资者和情绪投资者权衡博弈时资产价格的变动情况，得到了情绪均衡价格的解析解，并且以期初价格为锚定点描述了价格的时间路径。不同于以往的情绪资产定价模型，我们模型的主要结论如下：首先，情绪与信息的线性相关程度越大，信息融入价格的部分越多。其次，情绪需求的强度越大市场的深度越大，因此情绪交易增强了市场的流动性。第三，投资者情绪的温和高涨，使风险资产的价格回归理性预期价值，会增加市场的有效性；而当投资者情绪剧烈膨胀时引起资产价格的过度反应，降低市场的有效性。最后，各时期风险资产的价格走势取决于理性投资者和情绪投资者各期选择的最优交易量的大小，当情绪需求的强度大于某一固定数值时，会造成资产价格的过度反应，连续的过度反应导致资产价格短期的动量效应，长期的反转效应。
15、Investor sentiment, information, and asset pricing model, Economic Modelling, 35：436-442, 2013. SSCI收录
在传统的噪音理性预期模型框架下，我们加入了一类不知情的情绪投资者，构建了一个一般化的静态的情绪资产定价模型。模型中，情绪和信息是相对应的。理性投资者利用有价值的信息进行交易，另一方面，情绪投资者误把情绪当作信息，对风险资产的认知价值包含有个人的主观信念，基于情绪进行交易。我们分析了不同类型的投资者的相互作用如何维持错误价格，并且分析了情绪投资者通过观测价格学习信息时金融资产如何定价。我们的模型得到以下有意义的结论。
首先，当市场仅存在理性投资者时，市场完全有效；当市场仅存在情绪投资者时，市场完全无效，同时情绪敏感性系数随着情绪的增大而减小，存在明显的非对称性。其次，当情绪投资者的人数比例小于某一固定数值时，在信息到达及到达之后资产价格的变动方向相同，短期内表现为资产价格的动量效应；当情绪投资者的人数比例大于某一固定数值时，在信息到达及到达之后资产价格的变动方向相反，长期内表现为资产价格的反转效应。第三，理性投资者比重越大，信息质量越高，情绪膨胀系数越小，市场越有效。第四，当情绪投资者通过观测价格学习信息时，使得信息全部融入了价格之中，在此情形下，信息的质量不再发生作用。最后，在存有众多情绪投资者的市场中，资产的均衡价格具有人数比例加权的平均结构。不论是代表性的情绪投资者模型，还是包含理性投资者和情绪投资者的模型，均表明均衡价格的情绪部分使得资产的价格偏离其内在价值。
16、Higher Order Expectations in Sentiment Asset Pricing Model, Economic Modelling, 2014,39：95-100. SSCI收录
传统理性定价模型在解释资产价格路径的时候表现得较为单一，这与现实市场的表现并不相符，大量实验实证金融研究已证明投资者情绪定当对资产价格有影响，此外，选美竞赛思想也有相关文献证明其在资产定价模型中具有一定作用。基于以上观点，本文首先构建基于选美竞赛的静态理性定价模型，然后以此理性定价模型为基础构建了更具解释能力的静态情绪定价模型，以此体现情绪模型的优势并分析情绪和阶数变化时对资产均衡价格的影响，模拟结果显示投资者情绪越高，则资产均衡价格将越大，并且情绪对价格的影响具有非对称效应，高涨的情绪对资产价格的影响程度要比低落情绪大，其次，在同时引入选美竞赛思想和采用高阶期望的模型中，由于高阶期望的存在，均衡价格曲线将趋于平缓，使 1 期的均衡价格“惰性”地停留在初始价格，投资者情绪对资产价格的影响因而受到抑制。最后，本文构建一个异质性投资者共存情况下的模型来说明采用高阶期望比一阶期望更具优势，能够获得更多的财富，以此来说明选美竞赛理论即使在行为定价模型中仍具有合理性。总而言之，在静态情绪定价模型中，投资者情绪及高阶期望对均衡价格有重要的影响。
17、The term structure of sentiment effect in stock index futures market, The North American Journal of Economics and Finance, 2014, 30： 171-182. SSCI收录
本文在构建理论模型方面：以股指期货情绪为切入点，构建基于股指期货情绪的股指期货定价模型，包括静态股指期货定价模型。推导过程中主要采用的是最优化方法和对数近似方法。在数值模拟方面：利用Matlab数学软件对所构建的情绪股指期货定价模型的数值解等进行数值模拟，得到情绪-价格敏感系数和情绪如何影响交易量等各种图形。在实证分析方面：利用SAS统计软件和Matlab软件，主要采用多元统计分析、主成份分析，混频数据抽样模型和面板数据分析检验等分析方法，利用现实金融市场数据，研究股指期货情绪与股指期货收益和波动的联动性关系。本文的股指期货资产定价模型的构建有助于金融衍生品的产品设计，有利于结合投资者情绪为投资者提示风险，有利于金融监管部门及时监控风险，制定合理的保证金水平，具有重要的现实指导意义, 为下一阶段基于中国资本市场特征的金融复杂系统的控制测量模型与对策研究提供了坚实的理论模型基础。
18、Multi-period portfolio optimization under possibility measures. Economic Modelling, 2013, 35(9):401–408. SSCI收录.
本文基于可能性均值-方差方法对多阶段模糊投资组合选择问题进行了讨论。首先，推导出一定周期后的终端财富的可能性均值和可能性方差的表达式。进一步，在每个阶段起始点，针对不断变化的条件，通过购买和出售两种形式进行投资组合调整。由于市场摩擦这样的调整会产生购买和销售交易费用，我们推导出考虑交易费用的一定周期后终端财富的可能性均值和可能性方差的表达式，并进一步提出了带交易费用的多阶段可能性均值-方差模型。在风险资产是对称三角模糊变量和区间变量的假设下，我们还给出了模型的具体表达式。同时修改粒子群优化算法以求解所提出的交易费用的多阶段可能性投资组合选择模型。数值例子说明了提出的模型和算法的有效性，并表明交易费用对投资策略有着显著的影响。
19、Hedging Long-Term Exposures of a Well-Diversified Portfolio with Short-Term Stock Index Futures Contracts，Mathematical Problems in Engineering，2014年，DOL：10.1155/2014/843240. SSCI收录
由于股指期货具有交易成本低和违约风险小的特点，所以股指期货常常用来分散化证券市场投资组合的风险管理。采用股指期货进行风险管理的关键问题是如何确定最优的股指期货合约数量来达到最优的风险管理效果。目前的研究假设最优的股指期货合约数量在套期保值期限内是不变的，另外未考虑如何采用展期策略来管理分散化投资组合的长期风险，并且展期套期保值策略主要用在商品的套期保值领域，较少使用在股指期货套期保值领域。本论文研究了分散化投资组合的长期风险管理问题，建立了一个新的展期套期保值模型，并采用等价转换技术和动态规划方法给出了最优解。
20、A Low-rank Decomposition Based Transductive Support Tensor Machine for Semi-Supervised Classification, IEEE Transactions on Image Processing, 2015. 24(6):1825-1838. SCI收录
针对张量数据的半监督分类问题，基于支持向量机的理论框架，课题组提出了基于张量低秩近似的转导支持张量机模型。该模型有效克服了交替投影算法的不足，充分利用了凸优化的算法和张量的秩一分解，显著提高了模式识别的精度。在公开数据集上的大量实验验证了新算法的有效性。
21、A robust least squares support vector machine for regression and classification with noise, Neurocomputing, 2014, 140: 41-52. SCI收录
加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM）是LS-SVM的一种改进模型，通过对样本损失赋予不同权值，控制噪声点和孤立点损失，以提高模型的鲁棒性。考虑到加权最小二乘支持向量机中的权重设置是一个困难的问题，课题组从WLS-SVM出发，基于截断最小二乘损失的思想，提出了既可以求解回归问题，又可以求解分类问题的鲁棒最小二乘支持向量机模型（RLS-SVM）。新模型的最大优点是不需要设置样本的权重。在大量公开数据集上的实验表明：从统计上来说，新模型的鲁棒性显著高于LS-SVM和WLS-SVM。
22、A GA-based feature selection and parameter optimization for linear support higher-order tensor machine, Neurocomputing, 2014. 144: 408-416. SCI收录
针对张量数据的高维性和高冗余性，考虑到张量的秩一分解能更好地体现张量数据的结构信息和内在相关性，从而有效解决“过拟合”问题、“维度灾难”和小样本问题，课题组提出了基于遗传算法的特征选择方法。在大量的实验数据集上的结果表明：新算法能够很好地提取张量的结构信息，显著地提高了模型的识别率和计算速度。
23、A bilateral-truncated-loss based robust support vector machine for classification problems, Soft Computing, 2014. DOI: 10.1007/s00500-014-1448-9. SCI收录
双边加权模糊支持向量机是针对银行信用卡欺诈问题提出来的，其主要缺点有两个：一是模型的计算复杂度比较高，二是隶属度设置比较困难。在早期，我们解决了模型的求解问题。针对第二个问题，课题组提出了一个基于双边截断损失的鲁棒支持向量机模型 （BTL-RSVM )。为了求解新的模型，课题组首先利用CCCP 策略和光滑损失的方法将其转化成迭代求解的凸二次规划问题。然后从理论上分析了BTL-RSVM模型和BW-FSVM模型的最优解关系，并通过实验来测试 BTL-RSVM模型的鲁棒性及其抗噪性。结果表明：新模型具有很好的鲁棒性。
24、集成有限个专家意见的在线投资组合策略，系统工程理论与实践，2015年01期
基于弱集成算法的在线学习特征,该文探讨了它在在线投资组合选择中的应用,考虑了根据有限个专家意见进行决策的情形.首先将弱集成算法应用到投资于单只股票的专家意见,得到了在线投资组合的单一集成策略,并给出了该策略的竞争性能分析,证明了单一集成策略能够追踪最好的股票,实际投资决策中,投资者可能会选择多只股票进行组合投资,进一步将弱集成算法应用到投资于不同股票数目的专家意见,得到了在线投资组合的混合集成策略;证明了混合集成策略实现的累积收益与最优专家意见实现的累积收益相当.在长期投资组合上的数值算例表明了该文给出的单一集成策略能够实现与最好股票相当的收益;混合集成策略能够实现与最优定常再调整策略相当的收益,且与泛证券投资组合策略相比,能够获得更多的收益,具有较好的竞争性能。
25、次分数布朗运动下带交易费用的备兑权证定价，中国管理科学，2014年05期
为了体现金融资产的长记忆性,采用次分数布朗运动刻画备兑权证标的资产价格变化的行为模式。利用随机分析理论和偏微分方程方法,建立了次分数布朗运动下带交易费用的备兑权证定价模型,进一步研究了定价模型的参数估计问题。最后,采用我国权证市场实际数据进行了实证分析,通过比较不同定价模型的结果说明了长记忆性和交易费用对定价结果有着显著的影响。
26、基于EEMD的投资者情绪与股指波动的关系研究，系统工程理论与实践，Vol.34, No.10, 2014
基于集成经验模态分解（EEMD）对非线性、非平稳性金融时间序列的有效处理，运用EEMD方法分别将投资者情绪和股指价格序列分解成若干个独立的、不同尺度的IMF分量和一个残余项，提取出序列在不同时间尺度下的波动特征，并将得到的IMF和残余项按照高低频重构为序列的短期波动项，中期重大事件影响项和长期趋势项，进一步结合计量模型考察投资者情绪和股指价格序列在不同时间尺度下的波动关联性。实证结果表明，投资者情绪与股指价格波动在不同时间尺度下呈现出不同的波动关系：短期投资者情绪与股指价格波动存在双向影响，中期投资者情绪波动领先于股指价格波动，而长期则转变为股指价格领先投资者情绪波动。
27、国金融市场系统复杂性的演化机理与管理研究，投稿《管理科学学报》，第2次返修
论文以货币、证券及外汇三个主要子市场及构成的整体金融市场为主要对象，探究其在结构、作用和功能方面的演化机理与管理问题。论文把市场在结构、作用和功能方面的演化机理解读为相关性、非线性和适应性。首先，面向相关性提出了三个市场间的三体“束缚”模型，涵盖了“三元悖论”的结构并具体讨论了市场波动的情形。将该模型推至整个市场时，把这一复杂关系看作是一个能隐映彼此的复杂动态网络。其次，面向非线性提出了基于朗之万方程的动力学一般模型，分析了市场自组织演化结构并划分了内生演进及外生随机两类非线性作用，给出了相关的应对策略。再者，面向适应性提出了包含输入、输出和反馈的动态模式，反映了不同非线性作用下金融市场演化的路径及动态适应的能力，揭示了市场绝对运动与相对静止后所表现出的简单、混沌、以及介于两者之间的复杂状态。以相关性、非线性和适应性为新的基准视角，进一步给出其与系统复杂性特征间的表征关系，并图示中国金融市场的时空演变结构。由此结合“靴袢”等理念，从金融系统的环境、组成、关联、演化、稳定、风险各方面构建起应对复杂性的宏观管理框架。
28、银行表外业务与货币政策信贷传导机制有效性研究，投稿《经济研究》，第2次返修
商业银行表外业务的发展改变了传统货币政策信贷传导机制的作用机理，不仅使货币政策信贷渠道的传导更加复杂化，同时影响了货币政策的调控效果。本文构建了考虑银行表外业务影响的银行信贷传导模型，并应用我国16家主要商业银行2008年—2013年的实际数据对货币政策信贷渠道的有效性进行了实证检验。研究结果显示银行通过表外业务缓冲紧缩性货币政策对表内信贷增长的影响。表外业务不仅对表内信贷产生了替代效应，满足了部分表内受限的信贷需求，同时也通过提供新的资金来源产生了互补效应。紧缩性货币政策条件下，银行流动性、监管资本要求对信贷增长的约束效应在表外业务的影响下约束效果下降。
29、股票市场、货币市场和外汇市场动态演化研究，投稿《系统工程学报》，在审
论文研究了我国股票市场、货币市场及外汇市场之间的动态演化问题，基于我国金融市场2000年1月至2014年5月的月度数据，选取了能够反映各个市场特征的19个重要指标进行因果关系检验，选出12个既反映所在市场状况又与另外两个市场紧密联系的决策指标。在此基础上，构建了股票、货币及外汇市场的三个综合指数，建立了两个以数据驱动的三市场动态演化模型，并结合COMDE算法提出了模型的求解方法。实证结果表明：所构建的综合指数能较好反映三个市场的波动性；带约束动态演化模型较好地刻画三个市场的动态演化结构，得出三个市场之间的相互影响关系。该研究成果提供了另一种研究动态演化问题的方法，同时突破主要以分析性质为主的动态演化问题研究，可为政府和投资者提供及时调控三个市场和规避风险的决策咨询服务。
30、基于三元悖论的金融政策目标的非线性结构分析，投稿《系统工程理论与实践》，在审
论文结合我国增持外汇储备的事实引入外汇干预指数，基于1998年1月至2014年4月的数据，采用差分进化算法估计我国货币政策的独立性、外汇干预指数与资本开放度各政策目标间的非线性演化关系。动力学结果表明：在政策偏好上，我国注重维护汇率的稳定性，资本开放度与货币政策独立性渐近趋于中等的水平。它们之间存在着短期(约1年)与长期(约5年)不同结构的非线性均衡关系。短期内存在趋于一个稳定值的趋势，长期上因具初值敏感依赖性使其有可能趋于不同配比的情形，由此构成各政策目标间的三难困境。最后，依据市场间相互“束缚”的态势提出具体的协调性策略和稳定性策略。在理论研究上，论文不仅将我国三个主要金融市场置于新的格局并提出新的逻辑关系，还以此反映了不同市场政策目标间的权衡。在实际应用方面，对于三个量化指标演化方程的估计及实证分析回答了：三个政策目标之间存在怎样的正负反馈路径，各自间又处于怎样的非线性结构关系；各个政策演化阶段经历了怎样的结构性改革，是打破了市场短期反应的趋势还是在较长的时间内顺应了变化的趋势；对于外汇储备增持的事实，需要政府逐步退出还是继续保持干预的态度等一系列具体问题。
31、我国金融市场的风险测度、传染路径与预警机制，已经投稿金融研究杂志
针对外汇市场汇率风险、货币市场流动性风险和股票市场股指风险，从风险测量、风险传染和风险预警三个方面对金融风险进行了深入系统的研究。结合我国国情，分别构造了描述汇率风险、流动性风险和股指风险的压力指数，从而刻画外汇市场、货币市场和股票市场的风险水平与分布状态。金融市场压力指数在属性上属于反映市场运行和风险变化的同步指标，同时也是判断其他金融指标先行或滞后属性的基准指标。参考置信区间的构造方法，在现有研究的基础上将风险程度判断标准扩展为高、中、低三类。使用1997年1月至2015年3月我国金融市场数据计算压力指数，刻画了各市场风险的类型、程度及分布状态，并与实际相结合深入剖析了几次危机发生的背景事件。压力指数显示，2015年3月我国外汇市场处于低风险状态，货币市场处于流动性短缺的中风险状态，股票市场处于涨势的高风险状态。
金融市场的波动会通过一些金融指标的变化先行反映出来，因此可以通过选择先行指标对市场波动的转折点和未来的走向进行预警，发挥类似“报警器”的监测作用。通过时差相关分析在金融压力指数的基础上遴选出各风险变动的先行指标。在理清子市场间风险的先行作用的基础上，通过验证资本流动对风险传染的载体作用，结合现实中资本流动的路线，总结出金融风险的传染路径和作用机理。风险的传染路径剔除了研究中发现的间接传染路径，仅保留直接传染路径，将复杂的风险传染问题简单化。研究为金融市场监管者、参与者理清了金融风险的起源和传播规律。研究结果表明，跨国和跨市场的资本流动是风险在不同子市场间传染的载体和媒介。金融市场存在以外汇市场汇率风险与信贷市场信用风险为起源的两条传染路径。具体传染路径为，一、外汇市场（汇率风险）→货币市场（流动性风险）→信贷市场（额度风险）、股票市场（股指风险）；二、信贷市场（信用风险）→货币市场（流动性风险）→外汇市场（汇率风险）、股票市场（股指风险）、信贷市场（额度风险）。
将先行指标进行短期（1-6个月）和中长期（7-12个月）分类，然后使用逐步回归剔除造成多重共线性的指标，得到预警指标。并使用CI合成法将预警指标合成预警指数。由于先行指标体现了风险的传染特性，因此由先行指标选取的预警指标考虑了风险传染的因素。预警指数不仅能够对市场短期（1-6个月）和中长期（7-12个月）的风险状态进行预警，还可以对风险程度和类型进行区分。从准确率、误报率和漏报率三方面对预警指数进行检验，结果表明预警指数表现良好。2015年3月预警结果表明我国外汇市场短期面临贬值的中风险，中长期处于低风险状态；货币市场短期和中长期均处于低风险状态；股票市场短期面临涨势的高风险、中长期面临涨势的中风险。预警结果与我国现实情况基本吻合。
32、加快建设我国金融市场系统性风险防范体系的思路，作为成果要报上报，2015.
防范我国金融市场系统性风险，需要准确把握有效防范系统性风险面临的主要问题，主动协调和完善监管模式，及时建立相配套的制度和措施，形成我国金融市场系统性风险防范体系。依据目前我国金融市场发展情况和监管现状，对建设金融市场系统性风险防范体系面临着的重要问题进行剖析。问题如下：一、我国现行的分业经营、分业监管的金融模式，难以满足金融市场一体化、综合经营发展趋势及有效监管系统性风险的现实需要。二、我国对金融风险的监管目前主要采用单项指标进行监测和风险管理，难以防控金融市场系统性风险的传染，难以对金融风险进行系统性的预警监测。三、我国监测金融市场系统性风险的指标数量少、数据量小，难以及时收集金融市场数据信息和掌握变动情况。解决我国金融市场系统性风险防范体系建设主要问题的思路和对策如下：一、设立统筹金融市场全局监管的金融监管部门。二、建立我国多层次垂直型的金融市场系统性风险预警机制。三、开发权威的金融市场官方数据平台。
课题组供稿
