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[期刊] 统计与决策
[作者]
刘海波 易东云
近年来兴起的分形市场假说(Fracta Market Hypothesis,FMH),,在非线形系统理论的框架中讨论金融市场的有效性和波动特性,为金融时间序列的预测提供了全新的视角。分形市场假说的核心就是将市场中的不同类型的投资者针对其自身特点区
[期刊] 统计与决策
[作者]
侯普光 乔泽群
文章选取2001~2012年的山西省太原市房价数据为研究对象,将小波分析理论和ARMA模型相结合,实现太原市房价的预测。首先运用小波分析理论将太原市房价数据分解和重构,达到房价数据的降噪目的,之后小波处理后的数据进行识别和平稳性检测,并进行参数估计,建立相应的ARIMA模型,并对太原市的房价进行了相应的预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王宏勇 马丽
文章运用分形插值的理论与方法建立了能够分析及预测股票价格波动的分形插值数学模型;以上市公司青岛海尔为例,使用该模型分析了股价的变化规律,预测了股价的未来走势,并使用时间序列曲线的分形维数与Hurst指数,描述了股价的波动性及长期相关性等特征。
关键词：
分形插值模型 股票价格 分析 预测
[期刊] 上海经济研究
[作者]
李海生 李定安 龚志勇
本文首先介绍了股价指数期货的优点、正式兴起与发展,然后运用小波分解与实证的方法研究我国股价指数期货对指数的影响,特别是股价指数期货引致指数波动的效应。通过构建基于小波分解的实证方法,研究显示引入股价指数期货将使指数的波动增大,股价指数期货的推出带来负面性有害冲击,虽然有些统计指标描述出股价指数期货的推出后股指现货的波动减小。最后本文给出基于小波分解股价指数期货的实证研究对股价指数期货风险控制与管理的启示等等。
关键词：
小波分解 股价指数期货 现货
[期刊] 预测
[作者]
王欣 刘彦初 方兆本
本文运用极大交迭离散小波变换对新加坡新华富时A50股指期货合约原始数据进行逐尺度分解,在不同时间尺度下以半方差最小化为套期保值目标对最优套期保值率进行估计,并与最小小波方差套期保值率进行比较。实证结果表明随着时间刻度的增加,期现货收益率间的相关性及套期保值率均相应递增;以半方差作为套期保值目标可以使套期保值组合获得更好的超额收益性质,并且随着套期保值期限长度的增加,超额收益性质的相对表现更为优良。
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭乃驰 党婷
文章以云南为例,对同比月度CPI原始数据进行小波阈值去噪处理,对去噪后数据作BP神经网络预测,通过SARIMA模型修正预测残差,从而建立了小波分析的BP-SARIMA模型。实证结果表明:小波分析的BP-SARIMA模型相对于未经小波分析的BP-SARIMA模型及未经SARIMA残差修正的小波分析的BP模型有更高的预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
高雷 任慧玉
小波分析是一种将数据从时域转换到不同层次的频域的数学方法。它的许多方法能够很好地应用于实证经济学和金融学。本文利用小波分析中的多尺度分析方法,通过分层预测的思想较准确地预测了上证综指日收盘指数。
关键词：
小波分析 多尺度分析 小波重构
[期刊] 统计与决策
[作者]
陆克从 赵刚 王静
文章介绍了小波分析、自回归模型和灰色预测模型,建立了基于Mallat小波分析的AR-GREY预测模型。将非平稳时间序列用小波分解到不同尺度上以减少原始序列的随机性,然后再利用灰色模型对低频信息(趋势)进行预测,对于高频信息(短期波动)则建立自回归模型,从而在充分拟合趋势的同时,避免了短期波动的过拟合;通过BDI预测算例验证了预测模型的实用性和精度。因利用了MATLAB软件和Eviews软件,模型构建、修改方便,可在实际中应用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
侯守国 张世英
本文以小波变换为工具,借助于小波方差研究股市高频数据收益率和波动率的长记忆性。结果表明,沪市高频数据的长记忆性总体上比深市大;在不同尺度上,沪深两市长记忆大小的关系并不稳定;高频数据波动率的长记忆性大于收益率的长记忆性。
关键词：
小波分析 小波方差 高频 长记忆
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
杨希野 刘睿轩
本文采用小波变换的方法,扩展了以往文献中对市场环境因素机械化的处理。我们发现股票上市前期市场环境的变化对于其初始回报率有着显著的影响,并且不同时间尺度上以及股票市场发展的不同时段中,这种变动的影响都是不同的。
关键词：
新股发行初始回报率 市场环境 小波分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈亚静 蔡如华 吴孙勇 桂丛楠
为了准确的预测股票价格的趋势走向,文章提出了一种基于粒子滤波(PF)的股价预测方法。该方法首先对股价时间序列建立非线性自回归(NAR)模型,由此得到对应的状态方程和量测方程;然后将NAR模型的参数向量扩展到状态向量中,用粒子滤波方法联合估计NAR模型的状态和参数,进而实现股价的实时预测。仿真实验表明,基于粒子滤波的股价时间序列预测方法比传统的NAR模型预测精度更高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈亚静 蔡如华 吴孙勇 桂丛楠
为了准确的预测股票价格的趋势走向,文章提出了一种基于粒子滤波(PF)的股价预测方法。该方法首先对股价时间序列建立非线性自回归(NAR)模型,由此得到对应的状态方程和量测方程;然后将NAR模型的参数向量扩展到状态向量中,用粒子滤波方法联合估计NAR模型的状态和参数,进而实现股价的实时预测。仿真实验表明,基于粒子滤波的股价时间序列预测方法比传统的NAR模型预测精度更高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
严骏宏
文章结合离散小波分解和支持向量机方法对股票指数进行组合预测研究,构建e-SVR支持向量回归机模型和结合离散小波分解的组合模型对2010年3月至2014年9月的沪深300股指收益率进行实验,两种模型分别预测未来6个月的股指收益率后与实际情况对比。结果表明:离散小波分解和支持向量机的组合模型相对支持向量机而言具有较好的逼近能力和泛化能力,能够很好地对股指收益率进行拟合并对未来的股票指数进行预测。
关键词：
小波分解 支持向量机 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
严骏宏
文章结合离散小波分解和支持向量机方法对股票指数进行组合预测研究,构建e-SVR支持向量回归机模型和结合离散小波分解的组合模型对2010年3月至2014年9月的沪深300股指收益率进行实验,两种模型分别预测未来6个月的股指收益率后与实际情况对比。结果表明:离散小波分解和支持向量机的组合模型相对支持向量机而言具有较好的逼近能力和泛化能力,能够很好地对股指收益率进行拟合并对未来的股票指数进行预测。
关键词：
小波分解 支持向量机 组合预测
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