从本质上讲，世界是非线性的，对于确定性系统的研究表明：在一定条件下，非线性系统将导致混沌。而对于社会经济系统，由于运行机理复杂，影响因素众多，很难建立严格意义上正确的数学模型。反映经济运行的各项经济指标，其时间序列往往也表现出非线性性，使用基于线性理论的分析方法，只能得到近似的相关结果。因此，众多学者转而利用混沌与分形相关理论来分析复杂的经济系统中的非线性问题。
Stutzer（1980）最先在Havvelmo经济增长方程中发现宏观经济系统的混沌现象。Day（1982，1983）的研究完成了复杂经济学理论上和试验上的突破。此后，大量的学者在经济和金融，特别是证券市场股指、汇率变化方面找到了混沌的证据，例如：Barnett（1985）、Barnett与Chen Ping（1988）、Peters（1991，1999）、Hesieh（1989）、Kodres（1991）以及Philipatos（1993）等的相关研究，说明许多金融市场都具有复杂的动力学行为。Peters（1994）提出了用分形市场假设来解释资本市场的运作机制，并积极倡导将分形技术用于实际的投资管理过程，这使得混沌与分形在经济领域中逐渐形成完整的理论体系。
国内学者陈平（1985）最早发现货币总量序列具有混沌特征。徐龙炳和陆蓉（1999）、史永东（2000）、杨一文（2002）、宋学峰（2000）、刘文财（2002）、郁俊莉（2004）等发现沪深证券市场的价格波动呈现混沌特征。赵华（2005）使用基于神经网络的Lyapunov指数算法在季度GDP中找到了混沌的证据。王伟（2006）在对税收中的拉弗曲线（Laffer curve）研究中发现了隐含的混沌特征。(www.xing528.com)
上述研究表明，混沌与分形理论在经济与金融领域已经得到了广泛的应用，成为当前研究的热点问题，然而该理论源于确定性动力系统分析，其应用于具有随机性的时间序列分析有待进一步研究。
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