资本市场及其风险管理问题一直是世人瞩目的焦点问题。无论是学术界、监管层,还是实际从业人员,都一直对资本市场股价行为及其本质特征饶有兴趣。学术界不惜花费了大量的时间与资源来研究股票价格波动行为;监管层当然对资本市场的有效性倍加关注;对于投资者而言,他们则希望从股票价格行为中挖掘出有价值的信息。迄今为止,对资本市场的研究与分析基本上都是在经典资本市场理论的线性分析范式下展开的。在标准的分析框架下,研究人员假定投资者是理性的,市场是有效的,股票价格是“公平价格",已经反映了所有可获得的公开信息,价格的变化即收益率服从随机游走过程,金融市场的波动性来自于外部随机事件(白噪声)的干扰。 然而,经典资本市场理论的线性化分析方法有其内在的局限性,它不能解释现实金融市场资产价格的复杂多变行为,更不能用来分析像美国股市“1987年股灾"等市场突变行为。在这样的背景下,资本市场的研究出现了从线性转向非线性分析,从均衡走向演化的新趋势。而事实上,资本市场普遍存在的“蝴蝶"效应、“诺亚”效应、收益分布的“胖尾”现象与金融时间序列的高度自相关等也清楚地表明了市场非线性力学特征的存在性。因此,认识到资本市场的非线性(混沌)动力学特性,将为资本市场研究人员与风险管理人员提供一个全新的视角。本文正是从这一角度展开研究工作。 首先,本文全面地考察了股票价格行为特征。研究结果表明,基于有效市场的传统理论假设:正态分布、随机游走与独立性并不能准确刻画股票价格行为,而基于分形市场的理论假设:非正态稳定分布、分数布朗运动与长期相关性能够很好地描述实际资本市场的价格行为。实际的金融时间序列服从一个有偏的随机游走过程,具有显著的分形特征与长期记忆效应。同时,本文的研究结果还表明资本市场存在低维混沌,我们从股票市场发现了正的李雅普诺夫指数与约为2.55的分数维。这说明资本市场的随机性与波动性具有内在确定性,使我们的认识超越了外部随机性的局限。 基于资本市场作为虚拟经济系统的内在特性,本文提出了资本市场的非线性动力学分析原理,并形成了风险的整体观、内生观与过程观。在非线性动力学分析原理的指导思想下,本文系统地考察了风险的来源以及市场非线性特征产生的内在机理:正反馈机制、投资者的异质性与相互影响,并提出了包括风险识别、风险测度、风险的控制与管理三大过程在内的资本市场风险管理创新体系。