以下是引用剑月轩如梦在2006-12-22 4:42:00的发言：

混沌理论可能提得相对早些，大家似乎都没提，我传一篇原版的著作吧，作者wiley是《资本市场的混沌与次序》，此文从EMH的缺陷谈起，提出了不规则空间及时间(Fractal spatial and time series)，介绍了R /S分析工具的理论及应用，最后介绍了噪声混沌(Noisy Chaos)，不规则市场理论(FMH)是作者的理论基础，应该是混沌理论真正在金融中开始应用的比较好的文章吧。就是时间在90年代中期，稍微早了一点。

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版主评价:看过中文版的,翻译的比较烂,不过这本书的确是比较经典的.还有其02年的那本<分形市场分析>,FMH也称为分形市场理论


 
《资本》那本书混沌讲的太少，也不够专业。Fractal 应该是分形的意思吧。
混沌在时间序列的应用 可以看nonlinear time series analysis 有剑桥的edition 和 Tong 得都不多

我现在就在写这方面的论文，我们导师搞得也是分形，这个是一门新兴的学科，主要搞得是在证券方向的应用，这个是我参考的文章，怎么上传附件啊？

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这个主要是从有效市场的缺陷引入了分形市场假说，还有一篇是沪深指数的分析，来分析股票市场的长期记忆性


版主评价:对中国市场用R/S分析进行研究,可以当作国内的市场的案例来学习

[此贴子已经被垃圾树于2007-1-5 19:00:40编辑过]

刚才上传未成功。再传一次。

Artificial neural networks in accounting and finance- modeling issues。

关于人工神经元网络应用于会计与金融建模的综述。发表于International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance & Management。值得一看。
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Pan Heping 去年在国际预测和风险管理会议上的报告材料


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 详细介绍了如何从传统的economic finance quantitative finance, computational finance建模思路,转入到更高级intelligent finance建模.其中的核心是多层次动态预测技术,包括如何将分形技术,模式识别,多维滤波,金融物理,技术分析,基础分析,系统工程及其他金融理论融合在一起成为一种先进的金融分析技术

手边只有2篇论文，也来凑个热闹，不求加分，重在参与

股市预测中的小波神经网络方法

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基于人工神经网络的实物期权定价
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[此贴子已经被作者于2007-5-14 19:07:12编辑过]

金融时间序列的混沌识别,应用性文章

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现在提到金融上有一个水利工程学，但是这方面的资料很难找到

上次没贴上，不知为什麽！
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还有支持向量机（SVM）方法，，是在20世纪90年代由V.Vapnik等人研究并迅速发展起来的一种基于统计学习理论的机器学习算法。它通过寻求结构风险最小化来实现实际风险最小化，从而在样本量较少的情况下也能获得良好的学习效果。支持向量机算法是一个二次优化问题，因此，能保证所得到的解是全局最优的解。

推荐一本书，上财出版社出的《金融工程的支持向量机方法》，很不错的说