股票、货币和外汇市场作为我国重要的三个金融子市场,它们的发展状况与我国经济发展、金融市场的稳定息息相关。金融子市场并非完全独立运行,它们之间具有相互关联、相互促进、相互牵绊的特点。随着国内金融市场的发展,三者之间的关系展现出了非线性、复杂性、时变性等特点。而目前国内关于三个市场间的非线性演化关系的研究处于探索阶段,仍然没有完善的理论和体系形成。针对这一现状,本文在考虑我国宏观经济的基础上,探寻适当的模型和方法,研究股票市场、货币市场和外汇市场间的非线性演化关系,主要从以下几个方面开展研究:首先,基于经济含义和已有的研究入手,本文建立三个子市场和宏观经济指标备选库。备选库包含市场上多种重要指标,涵盖了市场上的大部分信息。为验证指标间的因果关系,本文利用两种因果关系检验方法对指标间的因果关系进行判断,筛选出相互间影响关系最为显著的部分市场指标。其次,根据“包含市场上的大部分信息”和“不同市场指标间具有明显的因果关系”原则,利用筛选后市场指标建立股票、货币、外汇和宏观经济市场综合指标。本文在考虑宏观经济的基础上,提出了基于常微分方程组的非线性演化模型来刻画三个市场间的非线性演化问题。考虑到金融市场的复杂性和时变性会产生大量的噪声信息,本文在原始模型中加入基数约束,减少模型中的干扰项。同时,由于传统的参数估计方法无法有效求解变量过多、带有基数约束的问题,引入COMDE智能优化算法作为参数估计方法。然后,本文利用综合指标和非线性演化模型,从双市场和三市场的角度对我国金融子市场间的非线性演化关系问题进行实证研究。实证结果说明带约束非线性演化模型能够有效地刻画了三个市场间的非线性演化结构,揭露了三个市场之间的相互影响关系,具有高精度、高清晰度的优点。最后,为验证智能优化算法在金融领域的适用性,本文利用DE-ELM模型对上证综合指数和S&P500指数进行预测,实证结果说明智能优化算法能够有效地应用在金融领域,为投资者提供了可行的投资决策支持。