标题 | 一类分数阶金融风险模型的混沌动力学行为分析及控制 |
范文 | 张文娟+张晓丹+张英晗 [摘 要]本文提出了一类分数阶的金融风险模型。首先,研究了风险模型对初始值的敏感依赖性;然后,研究了风险模型对风险传递效率及分数阶次的敏感性;最后,采用增加反馈增益矩阵的方法,构造了风险模型的受控系统,数值模拟结果表明该控制方法可以有效地控制混沌。 [关键词]一类分数阶;金融风险模型;混沌动力学行为 doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.14.069 [中图分类号]F832.5;O415.5 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194(2017)14-0-02 0 引 言 混沌是由确定性系统产生的随机现象,对初始条件的高度敏感性是其主要特征。混沌经济学也叫非线性经济学,它是基于非线性动力学方法来解释真实的经济现象的。因为金融风险总是存在于金融活动中,而且金融风险的存在会扰乱正常的金融秩序。所以,金融风险管理成为了一个热门的研究课题。 近年来,已经发表了不少关于金融风险管理的文章。然而,这些模型较少地考虑金融变量的长期记忆性,所以不能更好地反映风险管理过程的真实情况。与整数阶微积分相比,分数阶微积分最大的优势在于具有记忆效应。受此启发,本文提出了一类分数阶的金融风险传染模型。 1 分数阶金融风险模型的提出 其中,状态变量R,U,V,W分别表示风险发生值,分析值,控制值和传染值。而且R,U,V,W均是非负的。参数a>0表示风险分析效率,b>0表示风险传递效率,c∈R表示风险控制的失真系数,d>0表示风险强度和k∈R表示风险传染系数。 2 风险模型对初值的敏感依赖性 现在讨论模型(1)的初值敏感性。取分数阶次为α1=α2=α3=α4=0.95及参数为(a,b,c,d,k)=(10,28,8/3,36,0.5),当初始值分别取(10,10,10,10)和(10,10,10,10.001)时,模型(1)的时域图(见图1)。 由图1可知,从两个极其相近的初始值(10,10,10,10)和(10,10,10,10.001)出发而产生的两条轨道,一开始基本是重合的,但随着时间的不断推进,两条轨道之间的差异便显现出来并迅速分开。这说明风险模型(1)的动力学行为会随着初始值的微小变化而产生巨大变化,因此该系统对初始值具有高度的敏感依赖性。 3 数值研究风险系统对参数及分数阶次的敏感性 3.1 风险系统对参数b的敏感性分析 由图2a和图2b可知,当参数b<20时,模型(1)处于稳定状态;在2025时,模型(1)处于混沌状态,此时,无法对风险进行长期预测,市场风险处于一种失控的状态,因而需要及时给予宏观调控,以此來防止风险系统长期剧烈波动。 3.2 风险系统对分数阶次的敏感性 由图3可知,当α2<0.85时,风险模型(1)处于稳定状态;模型(1)在0.85<α2<0.9内的分岔点处发生Hopf分岔;当α2>0.9时,模型(1)处于混沌状态。 4 分数阶金融风险系统的控制 4.1 受控系统的构造 5 结 语 本文重点研究了金融风险随着风险传递效率b以及分数阶次的变化规律。数值模拟结果表明,风险系统会随着参数变化从稳定状态,通过Hopf分岔逐渐发生结构性改变,最终进入混沌状态。本文还运用增加反馈增益矩阵的方法,构造了金融风险受控系统,并通过数值模拟证明了该受控系统的渐进稳定性,同时分析了增加控制器后的受控系统产生的变化,观察混沌控制效果。 主要参考文献 [1]温红梅,姚凤阁.金融风险系统混沌效应的分析与控制[J].中国管理科学,2007(z1). [2]徐玉华,谢承蓉,王玉玲.金融系统风险的演化机理研究[J].统计与决策,2016(1). [3]杨凌,邱剑.金融市场的长期记忆性[J].广东经济管理学院学报,2003(3). [4]张晓丹,王启立.一类分数阶超混沌系统及其在扩频通信中的应用[J].工程科学学报,2015(5). |
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