股票市场投资的目的是为了获取最大投资收益,然而收益与风险相伴,在收益与风险之间决策常常是不容易的。传统的股票投资理论认为股票市场是有效的、均衡的,收益是风险的线性函数,收益的波动符合布朗运动,收益服从独立同分布,具有稳定的方差和均值。实际情况却是股票市场影响因素以及各因素之间相互作用关系复杂,受投资者个人及群体心理因素影响明显。股票的波动以及收益与风险的关系常常是非线性的,非均衡的,收益的方差和均值是自相关的、不稳定的,收益的波动符合分形布朗运动,表现出分形和混沌的特征。证券市场的运行表现为突出的复杂性、波动性和自组织临界性。本文在对复杂性科学新范式理解、探索的基础上,将其方法论及其已有研究成果运用到证券市场(特别是股票市场)研究中,对股票市场交易指标通过模型分析来刻画市场的运行特征。论文主要内容及创新包括:研究了经典的投资理论及发展趋势,同时系统地研究了复杂性系统科学及其在金融、证券市场的运用;引入检验金融时间序列系统特征的R/S分析方法、Hurst指数的求解模型,并应用R/S分析方法对沪深股市的实证研究,验证中国证券市场的有效性。为运用复杂性科学建模提供理论及实证依据;构造了股票系统的非线性动力模型和自组织演化模型,并对模型分析求解,得出结论及实际意义。 通过本文对中国股票市场的R/S分析方法的实证研究和证券市场运行特征的模型研究,期望能为复杂性科学在金融、证券的运用起到一定的促进作用。