摘要：金融理论的研究范式随着相关科学的发展而不断革新。系统科学能够全面有效解决非线性、复杂性、动态性问题，20世纪80年代系统科学理论逐步应用于金融研究中。为发展金融理论、指导金融实践。有必要构建完善的系统科学范式下的金融理论体系。系统金融理论采用非线性、复杂性和系统动力学的方法，能够更加准确地揭示金融系统的演化规律，因而较现代金融理论和行为金融理论更加接近于实际情况，是金融理论研究范式未来的发展方向。
关键词：金融理论；有效市场；行为金融；系统科学
JEL分类号：B4 中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1006-1428(2012)05-0027-09
随着数学、信息科学、心理学、物理学、系统科学等相关科学的不断发展。金融理论的研究范式也在不断地革新，其动力来自于人们对效用最大化(收益最大化、市场效率最大化等)、风险最小化的追求，以及对金融体系的运行和演化规律了解的渴望。
从金融理论研究范式的发展状况来看，建立在有效市场假说基础上的现代金融理论，由于其假设基础的局限性使得研究结果与实证检验往往相背离，不能对“小市值效应、日历效应、新股谜团”等异常现象作有效解释。行为金融理论仅对“理性人”假设作了有条件的放松，能够解释异常现象，发展了现代金融理论，但同时又增添了现代金融理论所没有的缺陷，如运用心理偏差过于随意等。
与现代金融理论和行为金融理论的研究范式相比，系统科学能够全面有效解决非线性、复杂性、动态性问题，而经济系统恰恰具有非线性、复杂性、动态性等特性，因此应该将系统科学逐步应用到经济研究中。现代经济的发展离不开金融市场的发展，金融市场是一个开放的、多层次的非线性复杂动力学系统，因而也可以采用有限理性、分形、混沌、协同、突变、反馈、仿真以及定性与定量相结合的方法来加以研究。该范式相对于前两种理论所采用的范式更加接近于实际情况，因而更能准确揭示金融市场的演化规律，是金融理论研究范式未来的发展方向。
一、系统科学应用于金融研究的文献梳理
系统科学是1937年由美籍奥地利生物学家贝塔朗菲创立的一门新兴学科，主要研究自然界和人类社会各类系统的共同特性，探索其生成、演化和涌现等规律的科学，广泛应用于工业、计算机、航空航天以及经济领域。系统科学具有以下特点：与经典科学注重还原分析不同，系统科学把研究对象作为一个有机的相互联系的动态整体去看待，因而更强调整体把握的思维方式；与经典科学追求简单性、必然性、决定论目标不同。系统科学着重探索复杂性、偶然性、非决定性的问题；与经典科学以个体描述为主不同，在对相关系统进行描述时系统科学以突出群体为主采用动态性、模型化的研究方法。
系统科学主要由三部分构成：非线性科学、复杂性科学、系统动力学。其中非线性科学又包括耗散结构论、分形理论、混沌学、突变论、协同学。
系统科学能够全面有效解决非线性、复杂性、动态性问题，而金融系统具有非线性、复杂性、动态性的特征，是一个开放的、多层次的非线性复杂动力学系统，只有采用有限理性、分形、混沌、协同、突变，以及定性与定量相结合，计算机仿真与预测的方法来研究，才能更加准确揭示金融系统的演化规律。因此，国内外相关学者已经将系统科学应用于金融学理论研究并做出了许多探索，取得了一些进展。
(一)非线性理论在金融研究中的应用
诞生于20世纪70年代的耗散结构理论、协同学、突变理论、混沌学以及分形理论等分别从不同角度研究复杂事物的规律性，采取的方法是非线性的，因此将这些学科统称非线性科学，是系统科学的重要组成部分。
1、耗散结构理论在金融研究中的应用。
耗散结构理论(dissipative structure theory)是由比利时自由大学化学家普利高津(I.Prigogine)于1969年提出的。耗散结构是在无序条件下出现的一种时间、空间或功能上的有序状态。耗散结构理论是研究耗散结构的性质、形成、稳定与演变规律的科学。20世纪90年代国内外学者逐渐将耗散结构理论应用到金融研究中。
国外的相关研究主要有：Blmhen和Kelly(1996)，Gulko(1995，1996，1998)在研究单期资产定价模型时，根据最小叉熵原理，来选择风险中性概率测度。An-dreas Kull(2002)在研究用资产定价模型进行保费定价及计算风险中性概率测度时也采用了最大熵原理对Markowitz模型进行了改进。建立了一些新的投资组合模型。Andreia D(2005)在研究投资组合的问题中，将熵和方差分别作为风险度量，比较了它们之间的差异，并得出熵作为风险度量要比方差更准确的结论。
国内的相关研究主要有：秦学志、应益荣(2004)在研究有限证券市场上用等价鞅定价资产时。引入最大熵原理作为一种统计推断工具，得到了唯一的资产价格。南旭光、罗慧英(2005)应用耗散结构论的熵理论，提出金融熵的概念。胡琳娜，沈沛龙(2008)应用熵理论研究了商业银行操作风险管理系统的信息沟通机制，对商业银行操作风险管理系统信息沟通的时效性和质效性进行了评价。
张世晓，王国华(2010)将耗散结构理论用于区域金融集聚系统的特征分析，提出了描述区域金融集聚系统运行有序性特征的“金融熵”指标。方芳(2011)运用熵理论探讨了金融复杂系统的脆弱性，认为次贷危机是美国金融系统熵积累的结果。
2、分形理论在金融研究中的应用。
分形(fractal)是由美国IBM公司数学家曼德布罗特(B.B.Mandelbrot)1973年在法兰西学院讲学时提出的。分形理论承认世界的局部可能在一定条件下，在某一方面(形态、结构、信息、功能、时间、能量等)表现出与整体的相似性，也承认空间维数的变化既可以是离散的也可以是连续的。20世纪90年代国内外学者逐渐将分形理论应用到金融研究中。
国外的相关研究主要有：Peters(1991)运用R／S分析方法建立了标准普尔500家公司股票的日、周、月和年之间的收益曲线的自相似性，检验了以美国为主的外国资本市场的分形特征。Golake(2001)运用R／S分析法对印度股票市场的日收益率的长期记忆性进行了研究，发现股票价格的运动不遵循随机游走理论。Pavlov(2001)等采用WTMM和DFA方法对道琼斯平均价格指数和DAX期货时间序列的标度特征进行了分析，证明它们具有复杂的多重分形结构，且不同幅度的波动对应不同的标度。
国内的相关研究主要有：张金良，李光泉等(2002)应用非线性数学的多重分形理论对沪深证券市场的实时数据进行分析，验证了交易数据的局部变化趋向的多重分形特性，得到了证券交易数据序列的多重分形广义维数在维数空间上的分布规律。游宗君，李华东(2008)从赫斯特指数、分形维和分形分布的特征指数三个方面对我国外汇市场进行了实证分析，得出我国外汇市场是一个分形市场的结论。王文静。马军海(2009)根据我国商业银行的结构运用分形理论对其具有的自相似性、自组织、动态性等特点进行了分析，证明了我国商业银行在结构上具有自相似性的特征，并在此基础上提出针对商业银行分形特性的管理策略建议。
3、混沌理论在金融研究中的应用。
混沌(chaos)一词是由李天岩(T.Y.Li)和约克(J-A.Yorke)在1975年提出的。混沌学(scientifical chaos)是研究混沌运动中从无序到有序的演化及其反演化的规律和控制的科学。混沌系统具有以下特性：对初始条件的敏感依赖性；极为有限的可预测性；系统内部的有序性。20世纪90年代国内外学者逐渐将混沌理论应用到金融研究中。
国外的相关研究主要有：彼得斯(1991)估算出S&P500指数的相关维为2.33，最大Lvapunov指数是0.0241，证明了S&P500指数中具有明显的混沌性。Panas(2001)对伦敦金属交易价格时间序列数据进行了分析，通过计算分形维和Hurst指数，发现了金属交易时间序列具有长期记忆和混沌现象。Maha.ian和Wagner(1999)对11国利率及其外汇的即期和远期价格进行了相关维及BDS检验，发现了汇市金融时间序列具有混沌现象。
国内的相关研究主要有：赵华(2005)计算了沪深两市股指的最大Lvapunov指数分别为0.0074和0.0213，并且确定了分形维分别为2.76和3.64，结果都证实了我国证券市场的运行具有混沌特征。任彪(2005)研究了资本市场混沌特征的几种判定方法，编制了关联维和最大Lyapunoy指数的计算程序，计算了上海证券市场和深圳证券市场的关联维和最大Lyapunoy指数，并对我国证券市场的混沌特征进行了实证研究。得出了上海证券市场和深圳证券市场都存在弱混沌性的结论。杨晓东(2008)、刘钰(2008)等运用混沌系统理论研究了股市中的相关现象，发现当某些参数(如投资偏好)发生变化时，股市系统的状态(如股票价格指数)会从均衡态转为周期态继而转向混沌态。
4、突变理论在金融研究中的应用。
突变理论(catastrophe theory)是由法国数学家托姆(R.Thom)创立的。突变理论是研究系统的状态随外界控制参数连续改变时而发生不连续变化的数学理论，它运用拓扑学、奇点理论和结构稳定性等数学工具研究自然界多种形态、结构和社会经济活动的非连续性的突变现象。20世纪90年代国内外学者逐渐将突变理论应用到金融研究中。
国外的相关研究主要有：Hegwood、Papell(1998)利用Bai Perron(1998)所发展的多元结构突变的估计方法，发现美元兑加币、美元兑英镑、美元兑日圆、法郎兑英镑的实际汇率均含有结构突变。他们亦发现发生结构突变后，汇率再回到长期均衡水平一般须用1～2年。BrookS(2006)使用结构突变技术考查了20个发展中国家的购买力平价。发现多数发展中国家并不满足传统购买力平价。
国内的相关研究主要有：李一智，侯晓鸿，刘咏梅，林旭东(1999)基于突变理论探讨了期货价格的变动并对期货价格的突变控制提出了对策建议。王少平(2003)提出了结构突变发生在某一时间区间的模型，开创了结构突变单位根检验的新领域。这一突变形式对于我国的宏观经济时间序列研究具有明显的针对性。他证明了我国的人民币汇率序列是一个点结构突变的单位根过程。王静，孙园青(2010)将尖点突变模型应用于金融生态系统研究中，得出金融生态环境的完善可以约束企业的失信行为，防止企业行为的不稳定性，从而提高整个金融生态系统的质量的结论。
5、协同理论在金融研究中的应用。
协同学(synergetics)是德国斯图加特大学理论物理学家哈肯于1969年提出的。协同学是研究有序结构形成和演化的机制，描述各类非平衡相变的条件和规律的科学。20世纪80年代国内外学者逐渐将协同理论应用到金融研究中。
国外的相关研究主要有：赫尔曼·哈肯(Harmanntaken)(1986)认为经济中存在着协同效应，可以用协同理论来研究经济中的繁荣和衰退及技术创新等问题。Sliikerman和Schoenmaker(2005)运用协同理论研究了金融监管问题，指出一旦监管层对金融集团整体采用加权方8式计算资本充足率，或相对单个分业机构而言资本充足率有所放松，那么金融集团将降低资本成本并有效提高投资收益率。
国内的相关研究主要有：林军(1989)用协同理论分析和研究了财政政策和货币政策如何协调配合。徐嫩霞(2000)利用协同学神经网络的自上而下的方法，通过协同学的动力学过程，建立了基本方程式来实现股票价格走势的预测。郭明彬(2008)把风险投资过程分为融资、投资和撤出三个子过程，从风险投资家的角度，以协同度概念为核心，运用协同学理论，分别对融资、投资和撤出三个子过程的风险管理进行了研究。张杰，赵峰(2008)根据协同学理论，分析了经济投资系统演化发展的机理，建立了经济投资系统演化发展的动力学模型。郑宝安(2008)运用协同理论对我国金融业混业经营的风险和监管模式进行了重新审视。
(二)复杂性理论在金融研究中的应用
复杂性科学(complexity science)是研究复杂性与复杂系统中各组成部分之间相互作用所涌现出复杂行为、特性与规律的科学。复杂适应系统(ComplexAdaptiye System，CAS)理论是复杂性科学的一个重要组成部分。1995年，霍兰出版了系统阐述复杂适应系
