非线性动力学毕业论文

金融学的历史在经济学中令人咤舌的短。经济学家们早就意识到信用市场的基本经济功能，但他们并未热衷到在此基础之上做进一步的分析研究。正因为如此，关于金融市场的早期观点大多非常直观，而且绝大多数都是由实业家们提出来的。而对金融市场进行开创性理论研究的 Louis Bachelier (1900) 似乎根本就被理论家和实业家们所忽视和遗忘了。 投资组合理论 以上事实并不意味着早期经济学家们忽视了金融市场。Irving Fisher (1906, 1907, 1930) 早就描述了信用市场在经济活动中的基本功能，尤其是其作为在时间上分配资源的作用－－他已经认识到风险在这一过程中的重要性。之后 John Maynard Keynes (1930, 1936), John Hicks (1934, 1935, 1939), Nicholas Kaldor (1939) 及 Jacob Marschak (1938) 在他们发展货币理论的过程中，也已经开始孕育不确定性 (uncertainty) 具有重要意义的投资组合理论了。 但是对于那一时期的很多经济学家来说，金融市场仍然被认为只不过是纯粹的“赌场”而非真正的“市场”。他们认为资产价值大多是由资本收益的期望和反期望决定的，因此它们是“自己被自己套牢”了。John Maynard Keynes 的“选美”类比是其中代表性的观点。 因为如此，很多人对投机行为的研究费了不少笔墨(投机行为即为今后零售所需而进行的商品或资产买入或短期卖出的行为)。比如说，John Maynard Keynes (1923, 1930) 和 John Hicks (1939) 在其对期货市场的开创性文章中论述道，商品交割的期货合同的价格通常要低于该商品未来现货交割价的期望值 (Keynes称之为“正常交割延迟”) Keynes 和 Hicks 认为这在很大程度上是因为套期保值者将他们的价格风险转让给了投机者以换取风险溢价(Cat 注：亦称风险贴水)。Nicholas Kaldor (1939)则分析了投机活动是不是能稳定价格的问题，这在很大程度上扩展了Keynes 的流动性偏好理论。 (后来 Holbrook Working (1953, 1962) 则认为套期保值者和投机者的动机没有任何区别。这一论点引发了早期的实证研究浪潮－－ Hendrik Houthakker (1957, 1961, 1968, 1969) 发现有利于正常交割延迟的证据而 Lester Telser (1958, 1981)则发现了不利证据。) John Burr Williams (1938) 是挑战经济学家对金融市场是“赌场”观点及资产定价问题的先锋之一。他认为金融资产的价格反映了该资产的“内在价值”，其可以用该资产未来预期股利现金流的折现价来表示。这一“基本派”观点与 Irving Fisher (1907, 1930) 的理论，以及诸如Benjamin Graham等实业家的“价值投资”方法不谋而合。 Harry Markowitz (1952, 1959)意识到当“基本派”观点依赖于对未来的预期时，风险因素必须要起作用，从而由Jonh von Neumann 和 Oskar Morgenstern (1944) 创立的预期效用理论可以得到非常有效的利用。Markowitzd 在风险-收益协调均衡的前提下系统阐述了最佳投资组合选择理论--该理论从此成为“现代投资组合理论”（简称“MPT”）的前身。 如之前所述，关于最优投资组合分配的早期观点早就已经在Keynes, Hicks, 及Kaldor等人的货币理论中被提及和考虑到，因而James Tobin (1958) 将货币因素加入Markowitz的理论中得到著名的“两基金分离定理”也是非常符合逻辑的一步。Tobin 有效的论证了经济个体将通过投资在一种无风险资产（货币）和唯一的风险资产组合（这一组合对所有人都相同）来分散其储蓄风险。Tobin 声称，对风险的不同态度，仅导致货币和该唯一风险资产的组合不同而已。 Markowitz-Tobin理论并不是非常实用。特别是估计风险分散化利益时要求实业家们计算每一对资产收益间的协方差。William Sharpe (1961, 1964) 和 John Lintner (1965) 在他们的资产定价模型(CAPM)中解决了这一操作性困难。他们论证了只要计算每一种资产和一个市场指数之间的协方差便可以得到和Markowitz-Tobin同样的结果。由于计算量大大减少到这一模型中少量的几项(betas,贝塔系数)，最优投资组合选择具备了计算上的可行性。很快的，实业家们就开始运用CAPM了。 CAPM后来受到了Richard Roll (1977, 1978)一系列实证上的批判。可以对其取而代之的改良理论之一为Robert Merton (1973) 的跨期资产定价模型。Merton的方法和理性预期假设引导了后来Cox, Ingersoll 和 Ross (1985) 的资产价格偏微分方程，他的模型可能离Robert E. Lucas (1978) 的资产定价理论仅一步之遥。 另一个更有意思的可以取代CAPM的理论是Stephen A. Ross (1976) 的“套利定价理论”(APT)。他的方法偏离了CAPM中风险与资产的逻辑，却全面发展了关于“套利定价”的观点。如Ross所声称的，套利的理论推导在他的这一理论中并不具有唯一性，但实质上却是所有金融理论中的基础逻辑和方法论。如下的著名金融定理解释了Ross的观点。 Fisher Black 和Myron Scholes (1973) 著名的期权定价理论及Robert Merton (1973) 的理论在很大程度上依赖于对套利的逻辑推导。直觉上来说，如果期权收益可以由一个由其他资产组成的投资组合复制的话，那么这个期权的价值一定等于该投资组合的价值，否则的话就会存在套利的机会。套利的逻辑还被M. Harrison 和David M. Kreps (1979), 及Darrell J. Duffie 和Chi-Fu Huang (1985) 用来计算多期(即“长期存在的”)证券。所有这些还反映在由Roy Radner (1967, 1968, 1972), Oliver D. Hart (1975) 及其他经济学家等创立的关于(完全和不完全)资产市场一般均衡的新瓦尔拉斯理论中。 著名的关于公司金融结构与公司价值无关性的Modigliani-Miller定理(简称“MM”定理)也应用了套利的基本逻辑。这一由Franco Modigliani 和 Merton H. Miller (1958, 1963) 创立的著名定理可以看成是最初由Irving Fisher (1930) 创立的“分离定理”的一个推广。事实上，Fisher认为在完全和有效的资本市场上，私人企业主的生产决策和企业主自己多期的消费决定应当是相互独立的。他的意思是说，企业的利润最大化生产计划将不会受到企业主的借贷决定的影响，即生产决策和融资决策是相互独立的。 Modigliani-Miller 在套利假设下扩展了Fisher 的这一定理。将企业看作是资产，对具有不同融资政策的企业来说，如果它们基本的生产决策是相同的话，那么这些企业的市场价值就应当是相同的。否则的话就会存在套利机会。因此，不管公司的融资结构如何，套利机会的存在保证了公司的价值一定相同。 有效市场假说 金融学中重要性排在其次的系列工作是资产价格的实证分析。一个比较麻烦的发现是价格似乎是服从随机游走的。更具体点来说，最初根据Louis Bachelier (1900,研究商品价格)，其后由Holbrook Working (1934, 研究不同种的价格时间序列)，Alfred Cowles (1933, 1937,研究美国股票价格)，以及Maurice G. Kendall (1953,研究英国股票和商品价格)等人的工作表明，后继价格变化和资产市场之间似乎没有任何关联。 Working-Cowles-Kendall的实证发现带来了经济家的恐慌和质疑。因为如果资产价格是由“供给和需求力量”决定的话，那么价格的变化应当只向市场出清方向移动而不是随机游走的。但并不是所有的人都讨厌这一结果。许多人将其看作是论证“基本派”观点不正确的证据，即金融市场确实是无规则的“赌场”，因而不在经济学家应当考虑的合理对象范畴内。但还有其他人则声称这一结果表明企图用传统的“统计”方法来表达任何现象的做法是失败的。之后Clive Granger 和Oskar Morgenstern (1963)，及 Eugene F. Fama (1965, 1970) 等运用了更强大的时间序列方法但也得出了相同的随机的结果。 历史性的突破应当归功于Paul A. Samuelson (1965) 和Benoit Mandelbrot (1966)。Samuelson 不仅没有认为金融市场没有按照经济规律运作，相反地，他将Working-Cowles-Kendall的结果解释成为金融市场非常有效地在按照经济规律运作！他的基本观点非常简单：如果价格波动不是随机的(因而是可以预测的)话，那么任何一个寻求利润的套利者就可以通过适当的资产买卖来实现这一利润。Samuelson和 Mandelbrot 因此提出了著名的有效市场假说(简称“EMH”)：如果市场有效，则所有关于资产的公开(在有些版本中还包括不公开)信息将瞬间反映在价格上。(注意 “有效”一词仅仅是指市场参与者充分利用了他们所能知道的信息；与其他类型的“经济有效性”如生产资源分配的有效性无关。) 如果价格变化看上去是随机并不可预测的话，那是因为投资者们尽了他们应尽的职责：所有可能存在的套利机会都已经被发现并最大程度地利用了。 这一 “有效市场假说” 先因Eugene Fama (1970)而变成了著名理论，之后又被人与新古典宏观经济学派的理性预期假说联系起来。这一理论并未取悦实业家。“技术分析”交易家或是“图表主义者”认为他们可以通过观察价格变动的方式来预测资产价格的观点受到了挑战：EMH认为他们不能够“击败市场”因为任何可得的信息都已经融合到价格中了。这一理论也在无形中惹恼了基本派实业家：有效市场的观点依赖于“信息”和“看法”，因而至少在原则上排除了因谣言而形成的投机泡沫，错误信息及“人群疯狂症”等的可能性。 更加令人烦恼的是，EMH也没有令经济学家们感到高兴。EMH可能是比较适应现实情况的实证性假说之一 (即使Robert Shiller (1981) 对其有批判)，但它似乎并没有强有力的理论基础。同时该理论似乎对以下的反对意见无力反驳：如果所有的信息已经包含在价格之中，投资者是完全理性的话，那么不仅没有人可以通过信息获利，而且很可能根本不会有交易发生！Sanford J. Grossman 和Joseph E. Stiglitz (1980) 及Paul Milgrom 和Nancy Stokey (1982) 提出了这一理性预期的悖论。直觉上来说，这一悖论由以下的例子来解释 (这里我们稍稍简化了一点)。有效市场假说实际上意味着“没有免费午餐”，即不会有100块钱躺在路边等人来捡。因为如果有的话，别人早就已经把它们捡走了。因此，看路边有没有钱是根本没有意义的(尤其是在这一看的动作还有成本的情况下)。但是如果每个人都这么想，没有人会去低头看路边的话，那么在路边就可能会有还没被人捡起来的100块钱。但是现在确实有100块钱躺在路边，人们就应该低头看一看。但是如果每个人都意识到了这一点，那么他们就会低头看并捡起那些100块钱，那么我们就回到了最初的第一阶段，并且认为地上不会有100块钱 (因此看路边就没有任何意义，等等)。正是有效市场假说的理论基础并不是那么有力才导致了这一推断的死循环。 金融学前沿理论应用综述及其展望 摘要：行为金融学的兴起揭开了金融学前沿理论的主流---数理金融学正在发生新的飞跃，而实验经济学和金融物理学的出现进一步深化了这种变革。国外对金融学的基础研究和应用研究正日益蓬勃发展，而中国在这方面的努力尚属初步阶段。可以预料：中国学者的金融学基础研究和应用研究还有很长的一段路要走，其细化研究和综合研究还有待进一步拓展。 自从戈森定律的兴起，再加上英国的杰文斯、奥地利门格尔和瑞士的瓦尔拉斯在19世纪70年代掀起“边际革命”以来，经济学基础理论便发生了第二次飞跃。经济学基础理论第一次飞跃是由传统的劳动价值论转到基数效用价值论的飞跃，第二次飞跃是基数效用论朝着序数效用论的转换。而序数效用论之萌发也即是人类开始重视心理效用在经济生活中的体现。 20世纪80年代以来，行为经济学的发展如火如荼。行为经济学的兴起与蓬勃发展标志着学者对经济生活中的心理效应的认识的深化和发展。与此同时，作为行为经济学主要的、成功的运用来看，行为金融学在对主流金融学(又称标准金融学)的批判与质疑中成长壮大，在股票市场实践中显示了强大的力量。行为金融理论认为，证券的市场价格并不只由证券自身包含的一些内在因素所决定，而且还在很大程度上受到各参与主体行为的影响,即投资者心理与行为对证券市场的价格决定及其变动具有重大影响。行为金融学的蓬勃发展离不开心理学分析所起的作用。行为金融学融汇了心理学基本原理，其主要表现在信仰（过度自信 、 乐观主义和如意算盘、代表性、保守主义、确认偏误、 定位、记忆偏误）以及偏好( 展望理论、模糊规避)在行为金融学的应用。从而，行为金融理论包含两个关键要素：（1）部分投资者由非理性或非标准偏好驱使而做出非理性行为；（2）具有标准偏好的理性投资者无法通过套利活动纠正非理性投资者造成的资产价格偏差。这意味着非理性预期可以长期、实质性地影响金融资产的价格。 从20世纪90年代至今，行为金融学在理论和实证方面的研究都取得了重大进展，从而逐渐为经济学的主流所接受。自诞生起就被奉为经典的现代金融理论受到的挑战一直未停过，主要是行为金融学对其理论前提“理性人假设”、“有效市场假说”的挑战甚为激烈。在对传统主流经济（金融）学的批判中，一大批行为经济（金融）学家成长起来，并获得了世人的承认。主流金融学的不足主要表现在：主流金融资产定价理论在实践和解释金融市场“异象”中遇到了巨大困难。主流金融学--资产定价理论主要包括现代资产组合理论、股票资产定价模型理论及套利定价理论。主流金融学中的资产定价理论是以有效市场假说为隐含前提，建立在数理模型和一系列假设基础之上，不能较好地说明实际投资过程，作为投资决策的依据在实践中也存在较大的不足。而行为金融理论对作为主流金融学理论基石的有效市场假说进行了有力的批驳与质疑。 黄树青在《行为金融学与数理金融学论争》一文中，提到De Bondt 和 Thaler(1985)、Statman(1995)、Berstein(1996)、以及Shiller(2000)等行为金融学家在不遗余力地为行为金融学呐喊。而行为金融学与数理金融学争论的起点是1973年——1974年纽约城市电力公司取消红利支付导致中小股东扬言采取暴力行动；其争论的核心是市场有效性---过度反应和滞后反应；其争论的新发展主要表现在：行为资产定价模型与资本资产定价模型的对立；行为金融组合理论与马柯维兹资产组合理论的对立；如何看待泡沫与风险补偿的对立等。而刘志阳在《国外行为金融理论述评》（载于《经济学动态》2002年第3期，页码：71——75）一文中，首先指出了EMH理论形成过程中，奥斯本和法玛的贡献最大。奥斯本提出随机游走，法玛在这基础上提出了有效市场假说。接着指出了行为金融理论的发展历史可以概括为以下阶段：（1）早期阶段（2）心理学行为金融阶段（3）金融学行为阶段。并认为行为金融理论的理论基础是：（1）期望理论；（2）行为组合理论。同时，指出了投资行为模型应分类为：（1）BSV模型；（2）DHS模型；（3）HS模型；（4）羊群效应。最后提出了行为金融实证检验：（1）小公司效应；（2）反向投资策略；（3）动态交易策略；（3）成本平均策略和时间分散化策略。而与此同时，学者卫珑在《关于中国资本市场问题的研究综述》（载于《经济学动态》2002年第3期）一文中总结了国内著名专家学者们诸如樊纲、吴晓求、梁定邦、吴敬琏以及厉以宁等人对中国资本市场（包括股票市场）的看法以及他们对其主要问题的研究。但在这一文中，没有丝毫迹象表明这些专家学者们运用行为金融学等基础理论对中国股票市场进行研究，而是总结了这些专家在这方面的定性分析。从中可以保守地推出：至少在中国著名的学者圈子里，引用比较前沿的数量方法来研究中国股票市场的数目不容乐观。换言之，我们还是将国外金融学前沿理论基本处于引入的初级阶段，基本上是对国外的金融学前沿理论做综述而简单介绍之，将其运用到中国资本市场（包括股票市场）的分析很少，做综合分析的就更少。目前，国内学者引入金融学前沿方法对中国股票市场研究的主要有：张本祥（《非线性动力学的理论及其应用——资本市场非线性分析》；吉林出版社2001年11月第1版）；孙博文（《中国股市波动的混沌吸引子的测定与计算》[J]，哈尔滨理工大学学报，2001，5）；金学伟（《用分形理论看当前股市》）等。 除了上面已经提到过的，国外学者运用行为金融学等前沿理论对资本市场（包括股票市场）的研究主要有： Kahneman和Tversky的期望理论；Kahneman和Tversky的遗憾论；Shefrin 和Statan的行为资产定价模型和行为金融组合理论；LeRoy 和 Porter 对过度反应的研究；Bernard 和Thomas 对反应不足的研究；Tversky 和 Shafir 对分离效应的研究；Tversky 和Kahneman 的可行性试探法的研究等。除此之外，实验经济学的兴起为行为金融学的基础研究和应用研究提供了又一强大武器。实验经济学对经济人理性假设提出了强烈的挑战，使得过去奉为经典的“大数定律”和“大拇指法则”遭受到根本的震撼，从而提出了一个假设：在不同的测度空间下，原有的经济研究将发生面目全非的变化。而这一假设与西方学者们大量引入鞅论、测度论和分形以及流形等理论到股票市场分析当中来是相互呼应的。我们知道，在Grassman空间下与在Hausdorff 空间下以及Wiener 空间下，同一事物采用不同的标量来刻度得出的结果是不同的，甚至迥然相异。正如在同一反馈函数，对初值的精度稍有不同或者迭代次数不同，得出的结果或许一个是收敛的，一个是混沌的。当然，金融物理学的兴起也促进了金融学研究的革命性变化。金融物理学对经济学的另一个基本假设（信息充分）提出了严重的挑战。关于对这一假设的研究很早的时候就有肯尼斯*J*阿罗的经典著作《信息经济学》，随后又有斯蒂格勒等诺贝尔获得者对二手市场的信息占有的研究；接着到了信息滤波经济理论时代。其主要理论为维纳滤波理论和卡尔曼滤波理论。维纳滤波理论比较集中地表述在维纳——辛钦定理中，其主要是采用偏差反馈方法，用于滤波处理。卡尔曼滤波理论是本世纪60年代初提出来的。1960年和1961年，美籍匈牙利学者卡尔曼和美国学者布希提出了递推滤波算法，成功地将状态变量方法引进滤波理论当中来。目前，对滤波理论在经济学中的拓展做出突出贡献的学者主要有穆斯和卢卡斯等人。穆斯在弗里德曼持久收入基础上提出了信息滤波；卢卡斯在继承魏克塞尔价格理论基础上，考虑了信息滤波与混淆问题。而搜寻理论实际是滤波理论在现实中的一个具体体现；统计滤波理论是以国民经济核算为基础的一种滤波理论。而金融物理学引入纤维束等革命性工具对传统金融学进行改造，也是对原有信息理论分析的一种深化。金融物理学和实验经济学是推动行为金融学向前发展的两个轮子。因为，行为金融学的视角从是行为的角度来考察金融领域的。而分析人类行为，主要从物理的角度和心理的角度来刻画。而金融物理学正是从物理的角度来考察金融问题的，同时另一方面，实验经济学主要是从心理学的角度来考察的。总之，这些领域的基本原理基本上都能在数学上找到比较合适的表达方式，从而推进金融学研究和金融学前沿理论在股票市场的运用所采用的一般形式的数学化。 沿着这些大师们的足迹，我们可以判定：未来的金融实践活动将越来越超乎一般人的设想，金融学前沿理论的应用将越来越综合化。考虑到国内学者现在的研究趋势，对于金融学前沿理论在中国股票市场分析中的应用，大致可以做如下展望：（1）Shefrin 和Statan的行为资产定价模型和行为金融组合理论。采用Shefrin 和Statan的行为资产定价模型和行为金融组合理论来分析中国股市投资者的选股优化问题；（2）Arrow的风险配置和信息相互关系模型。采用Arrow的风险配置和信息相互关系模型来探析中国股票市场的风险和信息之间的非线性相关性；（3）采用金融物理学中的资金流动态模型来解剖中国股票市场定价问题；（4）利用遍历模型和最优停时模型来探求中国股票市场的漂移系数、股票价格优化以及股市政策效应分析；（5）利用数学模型、非线性模型和混沌模型以及分形模型考察中国股票市场的复杂性行为；（6）利用序方法、卡尔夫算子以及微分流形模型探索中国股票市场的局部均衡问题；（7）利用生物学和心理学基本原理来验证实验经济学在中国股票市场的分析效果。总之，中国学者将金融学前沿理论应用到实际经济工作分析当中来还任重而道远，有待不同学科领域的学者交流合作，去挖掘和探讨金融学前沿理论并将之运用到实践当中来。 金融投资如选美 金融系统已经构成了整个经济体系的心脏。老百姓手头有了点闲钱以后，也就不再满足于银行给的那点存款利息了。股票、债券、基金、期货等金融品种也逐渐进入了普通百姓的视野，大家不仅开始关注它们，不少人还拿着真金白银投身其中，把股票、债券等金融品种炒得热火朝天。 不管是买基金、债券，还是炒股票、期货，大家的心里都是想着一件事，那就是赚钱。但金融市场上的钱并不是那么好赚。炒股票的人常常是昨天还在为赚了一点小钱而窃喜，但一觉醒来却发现今天是个跌停板，不仅昨天赚的那点小钱没了，自己的本钱也折进去老多，昨日富贵像水蒸汽一样蒸发掉了，喜悦顷刻化做泡影，剩下的只有揪心的痛。 在金融市场上，怎样才能真正赚到钱，把期盼的富贵变为真实的沉甸甸的钞票？当然是要投资决策正确。金融学的一些代表性学者从理论和实证上分别注意到了投资者理性决策的重要性。阿罗（Arrow）通过对一般均衡框架中有价证券的研究发现，只要针对未来的每一种潜在的可能性设计出相应的应对条款，就能够构造出一种“阿罗证券”来确保总体经济的一般均衡。哈里·马克威茨（H·Markowitz）发展出的均值方差模型被广泛应用于资产组合决策。莫迪利亚尼（Modigliani）和米勒（Miller）的“MM定理”为复杂的公司金融活动分析提供了一个基本构架。布莱克（Black）和莫顿（Merton）等人在MM定理和资本资产定价模型的基础上发展出了金融产品的定价模型，不仅被市场人士广泛使用，还导致了金融产品的大量创新。 中国的金融市场交易参与者对赚钱的渴望尤其强烈。但要从金融市场赚钱，就必须学会对金融产品的走势做出正确的判断，这就需要掌握一定的金融知识和实用的金融分析方法。在目前的中国金融市场上，最受推崇、应用最广泛的金融分析方法还是基本面分析方法和技术分析方法。 基本面分析主要研究影响市场变化的各种经济因素和发展趋势，它最核心的步骤是市场参与者对资料数据进行理性的分析评估并一贯坚持利用它们。基本面分析方法从长期来看是一种有用的分析工具，但它在考虑诸多影响市场的经济因素的意外变化时不够灵活和及时，因为它对政治、经济因素产生影响的考虑经常有滞后性。另外，不同流派的经济学家面对同样的数据时，往往出现模糊不清甚至相互矛盾的结论。从另外一个角度来看，即使长期来看预测准确率很高的基本面分析，其预测的走势很对，但无法预测到一个准确的变化轨迹，所以市场参与者无法据此投资，即使投资了，也往往是“赚了指数，赔了钞票”。在需要进行定量分析时，基本面分析确实就有问题了。 技术分析弥补了短期分析中基本面分析的不足。技术分析仅依赖于对价格变化的观察和解释来做出分析结论，易学易用，有助于市场参与者对新的市场事件做出灵活反应。但技术分析成功运用的前提条件是市场供求双方必须自由发挥作用。这个条件不具备，对价格变化的解释就失去意义。由于金融市场上价格的噪音化或者故意扭曲，技术分析所倚赖的图形往往也被噪音化，图形所显示的意义大部分都不能实现，虚假突破成为经常发生的事情。如果按照实际上被噪音化的技术图形所显示的意义去进行投资，那就只有一个结果——竹篮打水一场空。 无论是基本面分析方法还是技术分析方法，其实都各有千秋，各有不足。可惜的是，确立和发展这些学说的经济学家们，无论是阿罗、马克威茨、莫迪利亚尼，还是布莱克和莫顿，他们都没有充分利用好自己的学说从金融市场上赚到大钱。这使我们难免要怀疑：如果不是这些理论和分析方法存在致命的问题，那这些金融学家们为什么没有利用他们自己的学说和分析工具赚到钱？ 但有一位经济学家依靠自己的理论赚了大钱，他就是凯恩斯。1908-1914年间，凯恩斯在大学里教书，为了日后能够潜心从事学术研究而不为五斗米的事情费神，他什么课都讲，指望靠赚课时费积攒些钱财。后来终于发现，靠赚课时费，讲到吐血也积攒不了几个钱。于是，凯恩斯先生就借了几千英镑干起了远期外汇投机的营生，4个月赚的钱相当于他讲10年课的收入。初战告捷后，凯恩斯先生觉得这钱赚得太痛快了，于是继续投资。3个月以后，却把借来的钱和赚到的钱一起亏了个精光。凯恩斯先生心有不甘，就像赌徒总想把从桌子上输掉的钱赢回来一样，他决心哪里跌倒哪里站起来。他7个月后涉足棉花期货交易，大获成功。受此鼓舞，他一鼓作气把期货品种挨个儿做了个遍，还嫌不过瘾，又开始炒股票。在十几年的金融市场投资生涯中，凯恩斯先生赚得盆满钵满，积攒了一辈子享用不完的巨额财富。更为关键的是，他还留下了更为宝贵的财富，那就是他创立的关于金融市场投资的理论——选美理论。

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1绪论1.1研究背景与研究目的意义中国互联网络信息中心（CNNIC，2018）发布了截至2018年12月的第43次中国互联网发展统计报告。根据该报告，截至2018年12月，中国互联网用户数量为8.29亿，并且每年保持在5000多万增量。而且这种趋势将在未来几年继续保持。5G时代的来临将会加快促进互联网与其他产业融合，网络规模必然会进一步增大。传统的网络管理系统以分布式网络应用系统为基础，采用软件和硬件相结合的方式。SNMP协议是目前网络管理领域运用最为广泛的网络管理协议，它将从各类网络设备中获取数据方式进行了统一化，几乎所有的网络设备生产厂商都支持此协议。然而传统的基于SNMP的网络管理软件大多基于C/S架构，存在着扩展性和灵活性差，升级维护困难等缺点，对网为网络的管理带来了一定程度的不便。因此，基于三层的网管系统己经成为发展趋势，随着Web技术迅猛发展，诞生了以Web浏览器和服务器为核心，基于B/S ( Browser/Server)架构的“Web分布式网络管理系统”，它具有不依赖特定的客户端应用程序，跨平台，方便易用，支持分布式管理，并且可动态扩展和更新等优点。本文将重点研究基于BP故障诊断模型，实现了一种以接口故障为研究对象的智能网络管理系统模型，并以此为基础，设计与实现基于web的智能网络管理系统，不仅可以通过对网络数据实时监控，而且基于BP网络故障诊断模型可以诊断通信网中的接口故障，在一定程度上实现网络故障管理的自动化。该系统在保证网络设备提供稳定可靠的网络服务同时，也可以降低企业在维护网络设备上的成本。1.2国内外研究现状网络设备管理是指对各种网络设备(如核心层、汇接层、接入层路由与交换设备、服务器和计算机)进行各种操作和相关配置，管理服务器（Manager）用来处理网络信息，配合管理服务器对网络信息处理并管理的实体被称为代理服务器（Agent），被管对象是指用于提供网络服务或使用网络服务等设备的全部资源信息，各种不同的被管对象构成了管理信息库。在实际的网络管理过程当中，管理服务器和代理服务器以及代理服务器和被管对象三种实体之间都是通过规范的网络管理协议来进行信息的交互（王鹤 2015）。相比国外的网络管理系统及产品，国内相应的网络管理系统和产品起步比较晚，但是随着互联网技术的发展网络管理软件发展势头迅猛，诞生了很多优秀的网络管理软件，这些软件已经广泛运用在我国网络管理领域。1.2.1国外研究现状目前国外大型网络服务商都有与其产品相对应的网络管理系统。从最初步的C/S架构逐步过渡到现在的B/S架构。比较著名的:Cabletron系统公司的SPECTRUM,Cisco公司的CiscoWorks，HP公司的OpenView,Tivoli系统公司的TH NetView。这些网络管理产品均与自家产品相结合，实现了网络管理的全部功能，但是相对专业化的系统依旧采用C/S架构。NetView这款管理软件在网络管理领域最为流行。NetView可以通过分布式的方式实时监控网络运行数据，自动获取网络拓扑中的变化生成网络拓扑。另外，该系统具有强大的历史数据备份功能，方便管理员对历史数据统计管理。OpenView具有良好的兼容性，该软件集成了各个网络管理软件的优势，支持更多协议标准，异种网络管理能力十分强大。CiscoWorks是Cisco产品。该软件支持远程控制网络设备，管理员通过远程控制终端管理网络设备，提供了自动发现、网络数据可视化、远程配置设备和故障管理等功能。使用同一家产品可以更好的服务，因此CiscoWorks结合Cisco平台其他产品针对Cisco设备可以提供更加细致的服务。Cabletron的SPECTRUM是一个具有灵活性和扩展性的网络管理平台，它采用面向对象和人工智能的方法，可以管理多种对象实体，利用归纳模型检查不同的网络对象和事件，找到它们的共同点并归纳本质。同时，它也支持自动发现设备，并能分布式管理网络和设备数据。1.2.2国内研究现状随着国内计算机发展迅猛，网络设备规模不断扩大，拓扑结构复杂性也随之日益增加，为应对这些问题，一大批优秀的网络管理软件应运而生。像南京联创OSS综合网络管理系统、迈普公司Masterplan等多个网络管理系统。华为公司的iManager U2000网络管理系统，北京智和通信自主研发的SugarNMS开源网络管理平台，均得到较为广泛应用。Masterplan主要特点是能够对网络应用实现良好的故障诊断和性能管理，适用于网络内服务器、网络设备以及设备上关键应用的监测管理。SugarNMS具有一键自动发现、可视化拓扑管理、网络资源管理、故障管理、日志管理、支付交付等功能，并提供C/S和B/S两种使用方式。iManager U2000定位于电信网络的网元管理层和网络管理层，采用开放、标准、统一的北向集成，很大程度上缩短OSS集成时间，系统运行以业务为中心，缩短故障处理时间，从而减少企业故障处理成本。近些年来，随着人工智能技术的崛起，越来越多的企业开始将人工智能技术应用在网络管理上面，替代传统的集中式网络管理方式。为了减小企业维护网络的成本，提高网管人员工作效率，智能化、自动化的网络管理系统成为许多学者研究的热点。1.3神经网络在网络管理中的适用性分析网络管理的功能就是对网络资源进行管控、监测通信网络的运行状态以及排查网络故障。管控网络资源，本质上就是管理员为了满足业务需求下发相关设备配置命令改变网络设备状态，以保证稳定的服务；监测网络运行状态一般是指周期的或者实时的获取设备运行状态进行可视化，以方便管理员进行分析当前设备是否正常运行。排查网络故障是管理员通过分析网络设备运行数据与以往数据进行比较或者根据自身经验进行分析，确定故障源头、故障类别、产生原因、解决方法。故障排除是针对前一阶段发现的网络故障进行特征分析，按照诊断流程得出结果，执行特定的指令动作来恢复网络设备正常运行（洪国栋，2016）。神经网络具有并行性和分布式存储、自学习和自适应能力、非线性映射等基本特点。当下最为流行的神经网络模型就是BP(Back-Propagation)神经网络，是一种按照误差逆向传播算法训练多层前馈神经网络，属于监督式学习神经网络的一种。该模型分为输入层、隐含层以及输出层，网络模型在外界输入样本的刺激不断改变连接权值，将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反转，使得网络输出不断逼近期望输出，其本质就是连接权值的动态调整。BP神经网络拥有突出的泛化能力，善于处理分类问题。BP网络是目前常用的误差处理方式，在众多领域得到了广泛的应用，它的处理单元具有数据量大、结构简单等特点，并且神经网络以对大脑的生理研究成果为基础，模拟大脑某些机制与机理组成十分繁杂的非线性动力学系统，其在处理网络设备运行中的数据时以及在比较模糊信号问题的时候，能够自主学习并得出需要的结果。能够将模型中输入输出矢量进行分类、连接、来适应复杂的传输存储处理。因此，本文会基于现有网络管理技术结合BP神经网络去解决网络故障问题。1.4本文主要研究目标1.4.1本文研究目标针对传统网络管理中故障方案的问题与不足，本文探究基于BP神经网络的方法来构建基于通信网接口故障诊断模型。通过构建的通信网接口故障诊断模型可以有效的诊断接口故障并判别出故障类型。推动现有网络管理系统更趋近于智能化。以此为基础，分析、设计、实现基于三层架构的智能网络管理系统1.4.2技术路线智能网络研究首先要确定该系统的开发技术路线，课题研究的主要过程首先是在查阅相关科研资料的基础上，搭建实验环境。在保证网络正常通信的前提下采集各个端口的流入流出流量，记录设备的运行状态并对设备进信息进行管理。同时布置实验环境相应故障，包括：改变端口状态、更改端口ip地址、子网掩码，采集通讯网络接口故障发生时网络拓扑中产生的异常数据。查阅BP神经网络在故障在诊断方面的相关论文，基于网络通讯设备接口的常见故障以及相关故障文档构建BP神经网络故障模型，并判断故障模型的有效性。逐步地实现系统的全部功能。最后进行系统测试，得出结论，应用于实际。1.5本文组织结构本文主要由六个章节构成，各章节主要内容如下：第一章绪论。本章首先简要介绍了网络管理系统当前的发展及应用现状从而进一步分析出建立智能网络管理系统的重要意义。阐述了网络管理系统国内外研究现状。最后论述了本文研究目的与组织结构。第二章相关概念及相关技术。本章对SNMP的相关技术进行详细介绍，SNMP组织模型 、SNMP管理模型、SNMP信息模型、SNMP通讯模型。然后对前端框架Vue和绘图插件Echarts技术进行介绍，其次介绍了常见的故障分析技术，专家系统、神经网络等，最后对神经网络基本概念和分类进行简要描述。第三章基于BP神经网络故障推理模型。介绍了BP神经网络的基本概念、网络结构、设计步骤、训练过程，以接口故障为例详细介绍了BP神经网络故障模型的构建过程。第四章智能网络管理系统分析与系统设计。首先进行了需求分析，其次对体系结构设计、系统总体模块结构设计进行说明，对系统各个功能模块分析设计结合活动图进行详细说明，最后对数据库设计进行简要说明。第五章智能网络管理系统的实现。对整体开发流程进行了说明，对用户管理模块、配置管理模块、设备监控模块、故障诊断模块实现流程进行描述并展示实现结果。第六章系统测试与结论。并对系统的部分功能和性能进行了测试，并加以分析。第七章总结与展望。总结本文取得的研究成果和存在的问题，并提出下一步改进系统的设想与对未来的展望。2相关概念及相关技术2.1网络管理概述网络管理就是通过合适手段和方法，确保通信网络可以根据设计目标稳定，高效运行。不仅需要准确定位网络故障，还需要通过分析数据来预先预测故障，并通过优化设置来降低故障的发生率。网络管理系统的五大基本功能，分别为:配置管理、性能管理、故障管理、计费管理和安全管理：1）配置管理：配置管理是最重要和最基础的部分。它可以设置网络通讯设备的相关参数，从而管理被管设备，依据需求周期的或实时的获取设备信息和运行状态，检查和维护设备状态列表，生成数据表格，为管理员提供参考和接口以更改设备配置。2）性能管理：性能管理是评估系统网络的运行状态和稳定性，主要工作内容包括从被管理对象获取与网络性能相关数据，对这些数据进行统计和分析，建立模型以预测变化趋势、评估故障风险，通过配置管理模块修改网络参数，以确保网络性能最优利用网络资源保证通信网络平稳运行。3）故障管理：故障管理的主要功能就是及时辨别出网络中出现的故障，找出故障原因，分析并处理故障。故障管理一般分为四个部分：（1）探测故障。通过被管设备主动向管理站发送故障信息或者管理站主动轮询被管设备两种方式发现故障源。（2）发出告警。管理站发现故障信息之后，会以短信、信号灯等方式提示管理员。（3）解决故障。对故障信息进行分析，明确其故障原因和类型，找到对应方法得以解决。（4）保存历史故障数据。对历史故障数据进行维护备份，为以后的故障提供一定依据，使得处理网络故障更为高效。4）计费管理：计费管理主要功能是为客户提供一个合理的收费依据，通过将客户的网络资源的使用情况进行统计，例如将客户消费流量计算成本从而向客户计费。5）安全管理：目的就是保证网络能够平稳安全的运行，可以避免或者抵御来自外界的恶意入侵，防止重要数据泄露，例如用户的个人隐私泄露问题等。根据网络管理系统的体系结构和ISO定义的基本功能，基于Web的网络管理系统基本模型如图基于Web的网络管理系统基本模型所示，整个模型包括六个组成部分:Web浏览器，Web服务器，管理服务集，管理信息库，网络管理协议，被管资源。 2.2 SNMP协议简单网络管理协议SNMP(Simple Network Management Protocol)，既可以作为一种协议，也可以作为一套标准。事实上SNMP己经成为网络管理领域的工业标准，从提出至今共有八个版本，在实践中得到广泛应用的有三个版本，分别是SNMPv1, SNMPv2c和SNMPv3（唐明兵2017）。最初的SNMPv1主要是为了满足基于TCP/IP的网络管理而设计的，但是随着网络管理行业的迅猛发展，第一版本的SNMP协议已经不适应网络行业的发展，身份验证、批量数据传输问题等暴露导致SNMPv1难以支持日益庞大的网络设备。第二版本就演变成了一个运行于多种网络协议之上的网络管理协议，较第一版本有了长足的进步，不仅提供了更多操作类型，支持更多的数据类型而且提供了更加丰富的错误代码，能够更加细致的区分错误，另外支持的分布式管理在一定程度上大大减轻了服务器的压力。但是SNMPv2c依旧是明文传输密钥，其安全性有待提高。直到1998年正式推出SNMPv3，SNMPv3的进步主要体现在安全性能上，他引入USM和VACM技术，USM添加了用户名和组的概念，可以设置认证和加密功能，对NMS和Agent之间传输的报文进行加密，提升其安全性防止窃听。VACM确定用户是否允许特定的访问MIB对象以及访问方式。2.2.1 SNMP管理模型与信息模型SNMP系统包括网络管理系统NMS（Network Management System）、代理进程Agent、被管对象Management object和管理信息库MIB（Management Informoation Base）四部分组成.管理模型图如图所示：1）NMS称为网络管理系统，作为网络管理过程当中的核心，NMS通过SNMP协议向网络设备发送报文，并由Agent去接收NMS发来的管理报文从而对设备进行统一管控。NMS可以主动向被管对象发送管理请求，也可以被动接受被管对象主动发出的Trap报文。2）Agent相当于网络管理过程中的中间件，是一种软件，用于处理被管理设备的运行数据并响应来自NMS的请求，并把结果返回给NMS。Agent接收到NMS请求后，通过查询MIB库完成对应操作，并把数据结果返回给NMS。Agent也可以作为网络管理过程中的中间件不仅可以使得信息从NMS响应到具体硬件设备上，当设备发生故障时，通过配置Trap开启相应端口，被管设备也可以通过Agent主动将事件发送到NMS，使得NMS及时发现故障。3）Management object指被管理对象。一个设备可能处在多个被管理对象之中，设备中的某个硬件以及硬件、软件上配置的参数集合都可以作为被管理对象。4）MIB是一个概念性数据库，可以理解为Agent维护的管理对象数据库，里面存放了被管设备的相关变量信息。MIB库定义了被管理设备的一系列属性：对象的名称、对象的状态、对象的访问权限和对象的数据类型等。通过读取MIB变量的值， Agent可以查询到被管设备的当前运行状态以及硬件信息等，进而达到监控网络设备的目的。Agent可以利用修改对应设备MIB中的变量值，设置被管设备状态参数来完成设备配置。SNMP的管理信息库是树形结构，其结构类型与DNS相似，具有根节点且不具有名字。在MIB功能中，每个设备都是作为一个oid树的某分支末端被管理。每个OID（object identifier，对象标识符）对应于oid树中的一个管理对象且具有唯一性。有了树形结构的特性，可以高效迅速地读取其中MIB中存储的管理信息及遍历树中节点，读取顺序从上至下。目前运用最为广泛的管理信息库是MIB-Ⅱ，它在MIB-Ⅰ的基础上做了扩充和改进。MIB-Ⅱ结构示意图如2.3图如所示：（1）system组：作为MIB中的基本组，可以通过它来获取设备基本信息和设备系统信息等。（2）interfac组：定了有关接口的信息，例如接口状态、错误数据包等，在故障管理和性能管理当中时常用到。（3）address translation组:用于地址映射。（4）ip组：包含了有关ip的信息，例如网络编号，ip数据包数量等信息。（5）icmp组：包含了和icmp协议有关信息，例如icmp消息总数、icmp差错报文输入和输出数量。（6）tcp组：包含于tcp协议相关信息，例如tcp报文数量、重传时间、拥塞设置等。应用于网络拥塞和流量控制。（7）udp组：与udp协议相关，可以查询到udp报文数量，同时也保存了udp用户ip地址。（8）egp组：包含EGP协议相关信息，例如EGP协议下邻居表信息、自治系统数。（9）cmot组：为CMOT协议保留（10）transmission组：为传输信息保留（11）snmp组：存储了SNMP运行与实现的信息，例如收发SNMP消息数据量。2.2.2 SNMP通讯模型SNMP规定了5种协议基本数据单元PDU，用于管理进程与代理进程之间交换。（1）get-request操作：管理进程请求数据。（2）get-next-request操作：在当前操作MIB变量的基础上从代理进程处读取下一个参数的值。（3）set-request操作：用于对网络设备进行设置操作。（4）get-response操作：在上面三种操作成功返回后，对管理进程进行数据返回。这个操作是由代理进程返回给管理进程。（5）trap操作：SNMP代理以异步的方式主动向SNMP管理站发送Trap数据包。一般用于故障告警和特定事件发生。SNMP消息报文包含两个部分：SNMP报头和协议数据单元PDU。根据TCP/IP模型SNMP是基于UDP的应用层协议，而UDP又是基于IP协议的。因此可以得到完整的SNMP报文示意图如下：（1）版本号表示SNMP版本，其中版本字段的大小是版本号减1，如果SNMPv2则显示的字段值是1。（2）团体名（community）本质上是一个字符串，作为明文密钥在管理进程和代理进程之间用于加密传输的消息，一般默认设置成“public”。 （3）请求标识符(request ID)用于消息识别。由管理进程发送消息时自带一个整数值，当代理进程返回消息时带上该标识符。管理进程可以通过该标识符识别出是哪一个代理进程返回的数据从而找到对应请求的报文。（4）差错状态(error status)表示出现错误时由代理进程返回时填入差错状态符0～5中的某一数字，数字对应相关错误信息。差错状态描述符如下表：（5）差错索引(error index)表示在通信过程当中出现上表2.2的差错时，代理进程在应答请求时设置一个整数，整数大小对应差错变量在变量列表中偏移大小。（6）变量名-值对以key-value的方式存储变量名称和对应值。（7）trap报文是代理进程主动向管理进程发送的报文，不必等待管理进程下一次轮询。SNMPv2的trap报文格式较SNMPv1的trap报文格式更趋近于普通的SNMP响应报文，更加统一化。以SNMPv2为例的trap报文格式如下：trap类型已定义的特定trap共有7种，后面的则是由供养商自己定制。Trap类型如下表所示：2.2.3 SNMP组织模型SNMP代理组织分成分散式和集中式模型。在分散模型中，每一个服务器对应一个SNMP代理，可以理解为一一对应的关系，管理站分别与每个被管服务器上的代理进行通信。集中模型当中，在管理服务器上只创建一个SNMP代理。管理站只与管理管理服务器上的SNMP代理进行通信， SNMP代理接收来自某一固定区域的所有数据。如图2.6所示：2.3 Vue为实现前后端分离开发的理念，Vue应运而生。作为构建用户界面框架的Vue.js简单易上手使得前端开发人员不必再编写复杂的DOM操作通过this来回寻找相关节点，很大程度上提高了开发的效率。通过MVVM框架，可以自动完成视图同步数据更新，在对实例new Vue（data:data）进行声明后data中数据将与之相应的视图绑定，一旦data中的数据发生变更，视图中对应数据也会发生相应改变。Vue.js基于MVVM框架实现了视图与数据一致性，MVVM框架可以分为三个部分：Model、ViewModel、View。MVVM框架模式：Vue.js的理念是“一切皆为组件”，可以说组件是Vue.js的最强大功能。组件可以扩展HTML元素，将HTML、CSS、JavaScript封装成可重用的代码组件，可以应用在不同的场景，大大提高效率。它与传统的JavaScript相比，采用虚拟DOM渲染页面。当有数据发生变更时，生成虚拟DOM结构与实际页面结构对比，重新渲染差离部分，进一步提供了页面性能。2.4 EchartsEcharts（Enterprise Charts），它是由百度公司研发的纯JavaScript图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上。ECharts兼容当前主流浏览器，底层依赖轻量级Canvas库ZRender，Echarts提供直观、生动、交互性强、高度自定义化的可视化图标。ECharts包含了以下特性：1）丰富的可视化类型：既有柱状图、折线图、饼图等常规图，也有可用于地理数据可视化的热力图、线图等，还有多维数据可视化的平行坐标。2）支持多种数据格式共存：在4.0+版本中内置的dataset属性支持直接传入包括二维表中。3）多维数据的支持：可以传入多维度数据。4）移动端优化：特别针对移动端可视化进行了一定程度优化，可以使用手指在坐标系中进行缩放、平移。5）动态类型切换：支持不同类型图形随意切换，既可以用柱形图也可以用折线图展示统一数据，可以从不同角度展现数据。6）时间轴：对数据进行可视化的同时，可以分为周期或者定时进行展示，所有利用时间轴可以很好的动态观察数据的变化。2.5目前常见的故障诊断方法2.5.1基于专家系统的故障诊断方法专家系统是目前最常使用的诊断方法。通俗来讲，专家系统就是模拟人类专家去解决现实中某一特定领域的复杂问题。专家系统接收用户界面数据，将数据传递到推理引擎进行推理，做出决策并执行。专家系统作为人工智能的前身，从上世纪60年代开始到现在专家系统的应用已经产生了巨大的经济效益和社会效益，灵活可靠、极高的专业水平和良好的有效机制使得专家系统已经成为最受欢迎、最活跃的领域之一。2.5.2基于模糊理论的故障诊断方法在实际的工业生产过程当中，设备的“故障”状态与“正常”状态之间并没有严格的界限，它们之间存在一定的模糊过渡状态，并且在特征获取、故障判定过程中都中存在一定的模糊性。 因此，该方法不需要建立精确的数学分析模型，本质上是一个模式识别问题。 根据建议的症状参数，得出系统状态。 通常选择“择近原则”和“最大隶属原则”作为基本诊断原理（尤海鑫，2012）。2.5.3基于免疫算法的故障诊断方法通过模拟自然生物免疫系统的功能，即快速识别外来生物和外来生物，最后通过自我排斥将异物排出体外。生物免疫系统还建立了一套算法来测试各种条件，主要是在线检测，通过不合格的自我和外部组织消除系统来实现故障识别的能力。免疫算法的故障诊断方法属于并行处理能力，可以进行很多复杂的操作和处理。同时可以与遗传算法等其他智能优化算法结合使用，以增强自适应能力和自学习能力。从公开的文献中，学者们并不热衷于这种原理的方法。一般来说，在故障诊断领域，目前人工免疫理论的研究尚处于萌芽阶段。2.5.4基于神经网络的故障诊断方法神经网络是由大量简单的神经节点组成的复杂网络，以网络拓扑分布的方式存储信息，利用网络拓扑分布和权重实现对实际问题的非线性映射调整，并运用使用全局并行处理的方式，实现从输入空间到输出空间的非线性映射。该方法属于典型的模型诊断模式，不需要了解内部诊断过程，而是使用隐式方法完全表达知识。在获取知识时，它将自动生成由已知知识和连接节点的权重构成的网络的拓扑结构，并将这些问题完全连接到互连的网络中，有利于知识的自动发现和获取。并行关联推理和验证提供了便利的途径；神经网络通过神经元之间的交互来实现推理机制。

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