潘和平，张承钊

(1.重庆金融学院，重庆　400067； 2.电子科技大学经济与管理学院，四川 成都　611731；3. 成都职业技术学院，四川 成都　610041； 4. Swingtum Prediction，澳大利亚)

1　引言

本文研究金融市场价格的非线性预测模型。原则上，这里所论及的原理、方法、模型和实施应该适用于股市(股指、股指期货、个股价格等)、期货(以商品期货为主)与外汇等三大类主要金融市场。但作为实证研究的对象，本文只限于股票市场指数，简称股指。在具体选择实证对象上，这里选取了中国的沪深300股指(HS300)和澳大利亚的大盘指数(AXJO)。在时间框架上，日线预测在中国股市T+1的制度下具有典型的意义。因而，本文研究的主要目标就是在日线框架下股指预测的非线性建模与实证。

股指作为一国股票市场代表性股票群的价格加权平均，比个股价格变化具有更为复杂的行为模式，具有非线性、混沌、长记忆等特点。就因果关系而言，股指水平的波动受到政治经济、金融市场、社会情绪、自然环境等诸多因素的影响。这些影响因素之间有着复杂的交互过程，对市场波动的影响有着不同的时滞和强度。股票市场是现代市场经济的主体，是一个风险和利益共存的复杂系统。鉴于股市周期一般领先于经济周期几个月的时间，股市总是扮演着经济晴雨表的角色。股票市场的分析与预测建模研究有着多重重要意义：在宏观层面，若能有效地预测股市的股指走势和波动，对于国家层面制定宏观经济政策和国民经济发展计划具有重要的信息支持作用；……