依据市场某产品价格趋势曲线的3阶拟合模型的零点分布分析文献综述

文献综述：

1 本课题的意义及研究目的

当前，某些商品价格波动对企业的生产有着重大影响，尤其对企业的决策者需要有前瞻性的估计有很重要的意义。本课题，以某上市公司为对象，以价格为被控量，从控制理论应用的角度，探讨价格趋势模型，研究三阶模型拟合价格均线的函数的方法，着重解决拟合模型中三项权系数的变化与实时曲线的影响问题^[1]。在此基础上，以股市价格波动为研究对象建立三维模型，探讨影响股市价格的主要因素，并通过讨论模型的权系数对真实对象拟合的准确性问题，通过一定的算法程序得出最终有效的成果。本课题试图通过这种研究方法，预测股市价格的未来走势^[2]。

股票，作为证券投资的重要组成部分，在现代金融中起重要作用。股票市场自建立以来一直是众多学者和投资者的研究对象，因为对政府而言面临着如何有效地对市场进行监管，防范金融风险，充分发挥其积极一面：对投资者而言则面临着如何在最小化投资风险的同时最大化投资收益。这些问题无不依赖于对股票的准确预测。预测就是“鉴往知来”，就是利用过去和当前的观测值估计未来值，这实际上基于这样一个假设：即未来值与过去值存在某种函数关系^[3][4]。

2 国内外现状分析

在经济全球化、市场一体化和资产证券化的大背景下，21世纪全球经济体系之间将更加开放、更富有流动性。财富的物质形态逐渐淡出，资产或财富的虚拟化倾向日益明显，在资产或财富的快速流动中，财富或在流动中增值，或在流动中消失，股票投资更是其最显著的代表^[5]。

事实上预测学在金融领域是一个引人入胜也是极富挑战性的课题，预知未来有助于人们在今天提前做好准备，对投资的成败有重要意义。国内外不断有学者对股票预测方法进行研究，特别是对技术分析方法进行研究的论文大量出现在刊物上，用传统的预测方法诸如回归分析法、时间序列法、统计概率法、相关分析法、移动平均法、鲍克斯-詹金斯法、趋势外推法、指数平滑法、蒙特卡罗法等均在论文中有体现，为股票的预测做出了历史性的贡献。但是应该看到，由于这些方法与股票市场实际的偏离较大，因此其预测的偏差较大，有时达到不能容忍的程度也就不足为怪了^[2]。

股票价格的频繁波动是股票市场最明显的特征之一。在国内外长期的金融时间序列实证分析中，人们发现金融时间序列通常带有一些明显的特征：金融时间序列波动的集聚性，即在某些时间内波动十分剧烈，而在另一些时间内波动又相对平静^[6]。

基于Agent的计算金融学（Agent-based computational finance）是指应用计算机技术来模拟实际的金融市场。在限定三维市场结构下，通过研究市场微观层次Agent（投资者）的行为来解释市场规律的一门金融学分支^[7][8]。

股市中，交易者的行为最直接的决定股票价格的变动。交易者的瞬时供求关系主导股价的瞬时波动，交易者的长期供求关系在根本上决定股价。但从影响股票价格行为的作用来看，可以将交易者分为两大类：一是具有价格影响力的机构投资者，这类投资者既是股票价格的接受者，同时又是价格的影响者；二是价格接受者，他们对股票价格的影响力是微乎其微的，该类投资者在仿真中又被细分为3子类：一子类是消息者，其收集周围投资者的信息，并只根据收集的信息投资；其余两子类则分别为技术投资者和基础投资者^[9]。