农产品期货市场作为调节市场价格、减缓农产品价格波动的重要场所，其价格波动直接关系到市场价格的走势。尤其具有用途广、产业链长等特点的豆粕产品，正确把握豆粕期货市场运行特征，对维持农产品价格稳定、规避市场风险、实现套期保值具有重要的现实意义。考虑到期货市场运作的复杂性，而混沌理论作为非线性科学的重要组成部分，能够很好的揭示隐匿在貌似随机的经济现象背后的有序结构和规律，这为豆粕期货市场运作特征的考察提供了新的切入点。本文立足于非线性科学，主要从混沌识别和混沌预测两个方面对我国豆粕期货市场的混沌性做了相关研究。在混沌识别方面，在相空间重构基础上，选取分形维和最大Lyapunov指数两大指标，分别运用G-P法和小数据量法对其进行了计算，得到分数形式的分形维和正的最小Lyapunov指数，从定性的角度论证了我国豆粕期货市场的混沌性。混沌系统具有对初始条件的敏感性，会表现出局部的不稳定性和暴涨暴跌的波动现象，长期不可预测，这为我国豆粕期货市场“市场异象”的存在提供了解释。而混沌系统中的混沌吸引子又保证了系统的整体稳定性，因而，短期内我国豆粕期货市场的波动可以实现一定的预测把握。同时，文章还从混沌现象具备的三个关键点角度出发，即从我国豆粕期货市场的非线性、秩序与随机性、短期预测与长期不可预测并存等方面，对我国豆粕期货市场具有混沌性的原因作了考察。在混沌预测方面，一方面，从最大Lyapunov指数的计算中，得到豆粕期货市场周期为251天的短期预测时间，这是对豆粕期货价格时间序列预测性的笼统估计；另一方面，基于神经网络模型对非线性系统的无限逼近的优点，通过建立混沌—神经网络模型，实现了对豆粕期货价格时间序列运行趋势的定量预测和论证，结果表明，对豆粕期货市场的预测在250天之后预测精度将大大降低，验证了混沌系统的短期预测性。同时，在与其他非线性预测模型的比较中，神经网络模型也表现出了较高的预测精度，在方法论意义上，为混沌时间序列预测模型的建立提供了参考。总之，通过对我国豆粕期货市场混沌性的识别和预测的考察，论证了豆粕期货市场的混沌特征，并联系实际进行了原因分析，得到了如下启示：对于投资者而言，在对具有混沌性期货产品的投资中，投资者应多加关注短期经济冲击，做好套期保值和风险规避的操作；对于政府监管者而言，应当为资本市场营造一个健康的竞争环境，保证信息的透明度，减少市场摩擦，提高市场运行效率；对于学者而言，神经网络技术在对具有非线性特征的时间序列的研究中具有较为理想的效果，在混沌研究中，可以先通过对非线性时间序列的混沌识别，得到对时间序列运作规律和预测尺度的客观把握，进而运用引入混沌信息的神经网络对该系统进行拟合预测，可大大提高对非线性系统运行趋势预测的精准度和可信度。