当代证券市场研究的发展趋势
埃德加·E·彼得斯（Peters.E.E，1996）的研究提供了大量的证据表明证券市场确实存在分形、混沌特征。认为证券价格并不是随机游动的，而是受到某种确定性趋势的作用，并具有对初始波动的高度敏感性，换言之，股价运动具有混沌性质。据此，彼得斯（1994）提出了分形市场假说，认为：（1）市场是由很多具有不同投资预期的投资者组成的；（2）与每一个投资预期相联系的信息集是不同的。只要市场维持这种分形结构，并且没有特征时间标度，市场就会保持稳定。当市场的投资预期变得一致时，市场就会变得不稳定，因为每个人都基于同样的信息集进行交易（Peters，1994）。
近年来，非线性动力学在证券市场研究领域的应用主要集中在两个方向上，一个是证券市场是否存在混沌、分形等非线性特征的检验以及检验方法的研究，在证券市场应用混沌分形理论的前提是数据是否具有混沌性质，这就需要进行有关的统计检验。对股指数据是否具有混沌分形特征的统计检验也是当前股票市场非线性研究的热点。这些检验包括：长记忆与 R／S分析、BDS检验、Lyapunov指数检验等。
另一个方向便是建立非线性动力学模型来描述股价的动态行为，探寻证券市场价格波动行为的形成机理。最近几年，不少学者进行了大量研究，如Arthur、Holland、LeBaron、Palmer和Taler（1997），Brock（1993，1997），Brock and Hommes（1997，1998），Brock and LeBaron（1996）， Chiarella（1992）， Chiarella and He（2000），Gaunersdorfer（2001），Gaunersdorfer and Hommes （2000），Lux（1995），Taisei Kaizoji（2000）等等。这些模型都是基于异质投资者上的，即投资者是有限理性的，他们之间是有差别的，而非传统的金融研究将投资者简化为典型的理性人。
Brock和Hommes（1997，1998）（简称BH）提出了一个信念自适应系统（Adaptive Belief Sys tem简称ABS）的理论框架，其基本思想是：市场上的投资者是千差万别 （投资者的异质性），其对未来的信念也是各不相同（信念的异质性），为适应环境，投资者的信念是变化的。人们通过不断的学习，选择业绩好的预测规则 （信念）， 以适应不断变化的复杂的环境，这样就导致了不同类型的投资者比例的变化，进而影响着资产价格的变动，而价格的变化反过来影响投资者对预测规则的选择，形成了二者相互作用的进化系统。ABS模型给出了一个易于处理的理论框架，而且理性预期均衡作为一个特例包含在该系统中。在ABS中有两个重要的噪声源，即模型近似的误差和经济基本面内在的不确定性。ABS能产生一些重要的实证研究和观察到的市场特征现象，如收益的不可预测性、厚尾、投机泡沫和波动集群性等。Brock、Hommes和Gaunersdorfer在接下来的研究中对最初提出的模型进行了更深入的研究和扩展，Brock、Hommes和Wagener（2001）又提出了Large Type Limit（LTL）的概念来描述有多种类型投资者的适应性进化系统的平均行为。 Chiarella and He（1999，2000）也对ABS系统进行了一定程度的扩展。
Lux（1995）模型企图刻画市场上投资者的“从众”行为或相互模仿的传染现象，描述了对基本面不完全知情的投资者的预期的形成。这些预期主要依赖于其他投资的预期和行为，模型刻画了投机者之间的相互模仿传染（递）的过程。模型通过投资者的态度（即买入和卖出）的变化来描述市场供需状况，而供需状况进而影响价格的变化，投资者买和卖两种态度的转变的概率引入了协同学的方法。Lux模型较好地刻画了市场中的从众行为，能很好地解释股市泡沫的形成、破灭（过度波动）和均值回复。Kaizoii（1998）模型与Lux模型相似，区别在于后者为微分方程，而前者为差分方程。 TaiseiKaizoji（2000）又引入了统计物理学中平均场理论来研究股市泡沫和暴跌。
T.Vaga（1991，1999）提出的协同市场假定认为，市场价格的概率分布是基于以下两类因素在时间上的变化：基本的或经济的环境；市场中存在的情形偏倚量或“集体思维”的水平。随着两个因素组合的变化，市场状态也变化，可以达到四个不同的相：随机游动、过渡市场、混沌市场、协同市场。这样就把市场价格的随机变动与可能的混沌性质统一到一个框架下。换言之，把有效市场理论与分形市场理论统一为一体。这种理论虽然还缺乏实证检验，但对市场价格变化具有很好的描述能力。
三、从宏观到微观——市场微观结构理论
市场微观结构理论研究的是证券市场的交易机制和信息传导、价格形成机制，它对于全面深入了解证券市场交易过程，制定正确的投资决策及有效监管市场有着重要意义。由于微观结构理论主要研究股票市场的价量关系及相互作用机制，它可以被用来建立技术分析的理论基础，为股票价格预测服务。Ananth Madhavan（2000）把市场微观结构理论研究内容归纳为四个方面： （1）价格形成，包括价格吸收信息的动态过程； （2）市场结构与设计，包括价格形成与交易规则之间的关系；（3）市场透明度，市场参与者观察交易过程信息的能力；（4）其他金融领域应用，包括资产定价、国际金融、公司财务。
金融市场微观结构理论与以前的金融理论相比，有两个特点：一是以前的金融理论注重的是宏观分析和总量的分析，而市场微观结构理论注重微观分析和变量分析；二是以前的金融理论多用演绎法，而市场微观结构理论则主要运用计量经济模型来进行实证分析，同时也注意运用演绎推理方法和行为分析方法。这两个特点实际上是反映了当代金融理论非常注重对“人”这一金融和经济活动中的主体的研究，这是当代金融理论也是经济理论发展的一个重要表现。市场微观结构理论中关于存货模型的分析、价格行为的分析等，都着重突出了对人的理性行为和非理性行为的发生及其原因的分析，从而使得对市场上的价格变动的分析更加深入。
四、计算机技术的应用——实验金融学
随着计算机技术，特别是人工智能技术的飞速发展，对金融市场的定量仿真与实验成为了可能，于是一门新的分支学科——实验金融学便产生了。
Santa Fe Institute（SPl）研究人员Authur， W.B.，J.H.Holland，B.LeBaron， R.G.Palmer， P.J.Taylor使用基于Agent的计算机模型来研究资本市场，建立人造股票市场ASM（Artificial Stock Market），本质上开了实验金融学的先河。他们从1990年开始到1997年论文“Asset Pricing Under Endogenous Expectations in an Artificial Stock Market”的发表标志着金融学中又一分支——基于Agent的计算实验金融学的诞生。
实验金融学是指应用计算机技术来模拟实际金融市场，如股票市场、外汇市场、期货市场等，在既定的市场结构下，通过研究市场微观层次Agent（投资者）的行为来揭示市场宏观特性形成原因的一门金融学分支。
目前实验金融学研究领域主要集中于股票市场与外汇市场。在股票市场研究上，主要有美国 SFI研究所的人工股票市场ASM，台湾ChengChi大学人工智能与经济研究中心的人造股票市场 AIE-ASM，它们都是在Grossman & Stiglitz如理性预期均衡模型所描述的市场结构基础上发展起来的， 目前两者都能产生与实际股票市场具有相同统计特性的时间序列。不同的地方是在Agent学习机制上，前者是个体学习，后者是社会学习。在外汇市场研究上，主要的成果是由加拿大Si- mon Fraser大学经济系的Jasmina Arifovic教授作出。J.Arifovic在继承了Karehen&Wallace （1981）关于外汇市场一般均衡理论的基础上，提出了价格空间中的多点均衡理论（详见张维和刘文财等，2002）。
总之，证券市场研究发展的大趋势将是：股价动力学与投资决策行为相结合的研究、证券市场的非线性动力学、证券投资者的非理性行为等的研究将会是未来证券市场的热点。可以相信卡尼曼教授和史密斯教授的获奖，必将进一步激发人们对主流经济、金融学的反思，探索新的理论和方法，可以预见现代经济、金融学将会面临一场前所未有的冲击和革命。
