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[期刊] 统计与决策
[作者]
谭朵朵 田伟
以圣达菲人工股市为基础,使用Java语言改进了人工模拟股市,并试图探究具有不同记忆特征的投资行为能否影响股票价格。利用所开发的程序进行多次实验,发现异质市场总是优于同质市场。
关键词：
人工股市 主体 长期记忆 短期记忆
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵春艳
本文运用R/S分析和ARFIMA模型对中国股市价格总指数的长期记忆特征进行了实证分析,结论认为深、沪两市总体上不存在长期相关性,这样,从长期记忆性的角度,我们不能否认中国股市的效率。
[期刊] 国际贸易问题
[作者]
何兴强 周开国
现有研究运用经典和修正R/S分析探讨我国股票市场的长期记忆效应。本文运用更为稳健的V/S分析,对比研究上证股市和另外7个国家和地区的股票市场,分别诊断各股市日收益和周收益、及三种典型度量的收益波动的长期记忆效应。研究表明:股市日收益和周收益序列都不存在显著的长期记忆;三种典型度量的收益波动普遍存在显著的长期记忆;日收益波动比周收益波动的长期记忆更显著。
[期刊] 财经论丛
[作者]
彭齐超 梁柱
本文利用2003年12月至2010年12月A股和H股的指数收益率数据,采用ARJI-Trend模型,识别中国A股与中国香港H股的波动结构成份:长期波动、短期波动和跳跃波动,在此基础上,比较研究两个市场波动结构的差异及风险溢出成份。研究发现,两个市场存在高度持续性的长期波动,H股的短期波动和A股的跳跃波动在自身总波动中均占有较高比重,且两个市场间存在双向的短期波动溢出及A股对H股的单向长期波动溢出,两个市场的投资者对异常事件的判断存在异质性。
关键词：
长期波动 短期波动 跳跃波动
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
罗振敏 张利冬 宋泽阳
煤自燃是煤矿的主要自然灾害之一。煤自燃的物理化学过程十分复杂,且影响因素众多,给煤自燃危险性的预测带来很大的挑战。利用深度学习理论与方法加强对煤自燃危险性预测技术的研究,有助于提升煤矿安全生产智能化管控水平。该研究运用循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)网络和门控循环单元(GRU) 3种算法,建立了采空区CO动态序列预测模型。对数据集进行特征变量分布检验以及数据归一化处理,降低了变量依赖性。在模型构建过程中,添加了全连接层和Dropout类以避免模型出现过拟合,通过均方误差确定模型的选代次数,引入了平均绝对误差、均方根误差和确定系数3个模型性能检验指标,分析优化了模型的参数,检验了模型性能。研究结果表明:RNN、 LSTM和GRU模型均能实现对CO体积分数的动态预测,且误差小于1%;在同一序列数据下, LSTM模型预测精度最高,其次是RNN模型和GRU模型。
[期刊] 财经科学
[作者]
罗晨雨 陈雨
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)
[作者]
罗登跃
运用ARMA-GARCH-M、EGARCH-M及FIGARCH-M模型对上海股市A股指数收益率及其波动性的周日历效应进行联合检验;另外还检验了成交量的周日历效应。研究结果表明:(1)风险溢价系数为正值,上海股市的风险传递机制正在发挥作用;(2)股市收益率序列存在显著的周日历效应,并且其异常收益并非来自风险溢价;(3)波动性过程同时存在周日历效应和长期记忆效应;(4)股市交易量同时存在周日历效应和长期记忆效应。最后利用混合分布假说进行了解释,信息可能是周日历效应形成的重要原因。
[期刊] 统计与决策
[作者]
俞婕
文章以分整SETAR模型为基础,描述了中国股市在不同波动幅度下的变动长期记忆性特征,结果表明中国股市波动存在长期记忆性且大幅波动对中国股市的影响比小幅波动要更持久,并且相对以恒生指数为例的相对发达的香港股市,中国股市大幅波动的长期记忆性较弱,小幅波动的长期记忆性较强,波动持续影响性具有其自身的特点。
[期刊] 统计与决策
[作者]
侯成琪 徐绪松
分析了股市长期记忆的存在对现有金融理论尤其是对有效市场假设的影响,采用自相关和偏自相关函数、R/S分析、修正的R/S分析三种方法检验了中国股市的长期记忆性。但是,三种方法的检验结果不一致,本文对造成这一结果的原因进行了分析,提出了记忆长度比长期记忆的存在性更重要的观点,并采用R/S分析和李雅普诺夫指数两种方法计算了深沪两市的记忆长度。
[期刊] 中国软科学
[作者]
马琳 何平 殷切
本文采用两阶段估值模型计算了我国A股市场短期和长期的定价偏差,并根据发行定价偏差分组,发现发行时高估和低估都存在,但每组股票在上市首日都有正的超额回报,即使发行时该组股票已被高估;定价偏差在半年后迅速缩小,三年半后基本消失。这说明市场定价短期无效,高初始收益率是由二级市场非理性的惯性上涨因素所驱使,而且这个现象并不能被现有理论完全解释;二级市场不能立即纠正甚至会放大定价偏差,但二级市场在长期定价有效。本文的结果证实了投资者非理性行为的存在,因此,改善市场定价透明度、提升投资者理性是证券发行市场化的重要前提。
[期刊] 财会月刊
[作者]
王谦 刘春 管河山 罗智超
本文采集了我国A股市场所有上市公司的价格数据和收益率数据,分别采用R/S、MR/S和V/S检验方法进行实证研究,发现:1数据平稳性特征会对长记忆性检验结果造成直接影响,而股票价格和收益率数据不都是平稳的,因此,应该事先对数据进行平稳性检验;2不同股票样本、不同检验方法得到的检验结果有较大差异,根据市场指数或部分股票样本探究股市长记忆性有一定的片面性;3同一时间段,数据采样间隔(日、周)会影响到数据总量,进而造成长记忆性检验结果的差异。对A股市场的股票总体分析表明,无法给出市场长记忆特征的最终结论。因此,相对股市整体而言,探究个股长记忆性特征更具有研究价值。
关键词：
A股市场 长记忆性 检验方法
[期刊] 情报学报
[作者]
吴鹏 应杨 沈思
网民负面情感在网络舆情情感分析中具有重要意义,但已有研究缺乏自动化识别海量短文本中网民负面情感的多分类方法。本文利用词嵌入技术学习词语的特征表示,通过增加文本的情感特征生成具有情感意义的词向量,并训练双向长短期记忆模型得到网民负面情感识别模型,在判断网民情感极性的基础上,识别网民的愤怒、悲伤和恐惧三种负面情感,并结合案例数据与SVM、LSTM和CNN等模型进行对比分析。实验表明,具有情感语义的词向量比词向量更适合情感分析任务;利用双向长短期记忆模型可以得到较好的情感识别效果;判断网民情感极性基础上识别网民负面情感的分类方式优于直接判断网民的负面情感的方式。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
刘金全 隋建利
我们使用我国1996年1月至2008年6月期间的银行同业拆借利率,对我国利率均值过程及其波动过程的长期记忆性进行测度和检验。利用ARFIMA模型和FIGARCH模型的检验结果说明,我国利率序列的一阶矩中不存在长期记忆性,而二阶矩中存在显著的长期记忆性;进一步运用ARFIMA-FIGARCH模型对利率均值过程及其波动过程的双长期记忆性进行检验时发现,我国利率序列均值过程中不存在明显的长期记忆性,但波动率序列中存在非常显著且较强的长期记忆性特征;通过考虑Student-t分布进一步说明,我国利率序列中明显存在
[期刊] 财经研究
[作者]
李红权 马超群
股票市场长期记忆效应问题是近来金融实证研究的一个热点。多数的研究集中在收益率长期相关性的考察上,较少有对波动率序列的研究。然而,波动率的长期记忆性不仅会导致金融市场上的波动持久性特征,而且将对波动率的预测与衍生证券定价产生重要的影响。基于此,本文通过修正的R/S分析与ARFIMA模型对我国股市收益率及其波动性的长期相关性进行了实证研究。结果表明:中国股市具有显著的非线性特征,虽然收益率序列的自相关性较弱,但波动性序列却表现出显著的长期记忆效应。这一结论将为研究股票价格行为特征与金融经济学理论提供新的方向。
关键词：
股票市场 波动性 长期记忆
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗登跃
本文用基于方差的方法、Ro的修正R/S检验、标准GPH法以及tapered GPH法对沪深股市指数收益率及其波动性进行了长记忆性检验。结果表明沪市收益率序列不存在长记忆性,深市收益率序列存在一定的长记忆性;沪深股市的波动性均表现出显著的长记忆性,并且我国股市不存在趋势或结构突变。
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