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[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] 上海金融
[作者]
吴淑萍 樊颖 杨赞
动态调整的利率政策,经由周期性波动的房地产市场,以复杂的"非对称"路径作用于房价。本文基于北京市2002年8月至2015年3月的月度数据,使用小波分析工具对房地产市场周期进行识别,选取GARCH模型,对不同利率政策方向和不同房地产市场周期下的非对称"利率-房价"关系进行分析。结果表明:在北京,利率与房价在长期水平上呈负相关;不同利率政策方向下的"利率-房价"关系存在差异,利率下降对房价的刺激程度比利率上升对房价的抑制程度更显著;同时不同房地产市场周期下的"利率-房价"关系存在差异,房地产市场处于上行期时"利率-房价"的负相关性更显著。最后,本文结合研究结论提出针对性政策建议。
[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]
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] 运筹与管理
[作者]
金秀 范美玲 刘烨
本文利用小波变换对基金收益率及其方差进行多尺度分解,并将小波分析引入资本资产定价模型,计算小波多尺度β。进一步地将小波分析引入到传统的H-M模型中,利用小波函数的多尺度与不同的投资期限对应,对模型进行多期改造,从而获得择时能力的多期评价模型。以我国经济背景为依托,选择14只开放式基金进行实证研究,结果表明,利用小波分析可以有效的对基金的择时能力进行多期评价。
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛永刚
基于人们的预期对汇率的影响及汇率变动中包含不同频率成分的原因,文章采用小波分解和人工神经网络(ANN)相结合的方法建立汇率预测模型,首先将原始汇率数据序列分解为不同频率序列,然后利用ANN方法针对分解后的序列分别建立模型,将每个模型预测的结果相加得到汇率的预测值。实证结果发现:(1)小波分解方法有助于提高汇率预测的精度,表明汇率变动是由不同频率成分组成并且人们预期对汇率变动具有一定的影响;(2)汇率预测中不同的神经网络模型具有不同的性能,在建立预测模型时应该慎重考虑选择的神经网络类型及其参数。
关键词：
小波分解 神经网络 汇率预测
[期刊] 自然资源学报
[作者]
王秀杰 封桂敏 耿庆柱
针对日径流时间序列不断受人类活动干扰的影响,运用小波多分辨率功能,分别对黄河头道拐站和花园口站实测日径流时间序列进行小波分析,利用得到的低频成分和高频成分分别建立自回归模型,然后组合对日径流进行预测。与单一的原序列自回归模型相比,基于小波分析的组合模型预测精度有了显著提高,而且不同时期的预测精度基本一致:预测合格率都达到了90%以上。而单一自回归模型的预测精度在不同时期相差较大:人类活动影响越强,预测误差越大,尤其在花园口站的1969—1986年和1987—2005年两个时期的日径流预测合格率都小于85%。由此表明基于小波分析的组合模型对数据具有较强的抗干扰性,在径流预测方面有明显的优越性。
[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] 财经理论与实践
[作者]
刘险峰
选取2002~2013年我国石油进出口贸易量的数据进行建模分析。首先运用小波分析理论将贸易量数据进行分解,识别出数据的主要特征和细节特征,针对不同特征进行识别和平稳性检测和参数估计,建立相应的ARIMA模型,并进行预测加权合成。仿真结果表明,小波分析结合ARIMA组合模型的预测精度远远大于为改进的ARIMA预测模型,从而为科学合理的决策提供更为精确的预测模型。
[期刊] 审计与经济研究
[作者]
钟世和 曾小春
借鉴货币最优政策模型,从机理上分析了房地产市场的变动规律,发现推动房价正常上涨的本质在于成本推动以及人口迁移下对住房的刚性需求,其他政策虽然短期内可调节房价波动,但长期过度使用会导致房价不可逆转的畸形。进一步基于小波多分辨率分析与干预分析模型讨论了我国政策冲击下的房地产市场发现:房价波动短期内会影响房地产销售,但长期内房地产销售不受房价波动影响,房价上涨与销售额增长均具有自身内在的推动力;政策调整对房价调控的冲击出现逆效性,短期内可以抑制房价上涨,长期内则会造成房价的更大波动。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
李东月
本文以全国历年房屋年平均销售价格作为原生时间数据序列,根据其特点建立了灰色-马尔柯夫预测模型和n次多项式模型,并比较了这两种模型的预测精度。算例的研究结果表明,在预测房价时五次多项式模型比灰色-马尔柯夫模型的预测精度要高。故适当的n次多项式模型可为房价预测提供较准确一种预测模型。
[期刊] 价格月刊
[作者]
王晓艺 邹家骏
大豆期货作为大宗农产品交易中重要的品种，关乎着中国的粮食安全与金融安全。选取2014—2023年中国大豆期货价格（大连商品交易所）和美国大豆期货价格（芝加哥商品交易所）的日度数据，利用小波分析将中美大豆期货价格数据分解、重构为低频趋势和高频细节两部分，随后通过构建Copula模型检验中美大豆期货价格数据的低频趋势与高频细节之间的关联性，并研究了中美大豆期货价格数据的低频趋势和高频细节之间的传导方向。结果发现：中美大豆期货价格数据的低频趋势之间存在高度关联性，但高频细节关联性较弱；在传导方向上，中美大豆期货市场在低频趋势方面存在双向影响关系，但高频细节方面，仅体现出美国大豆期货市场对中国市场的溢出效应。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
林在进
本文对ARMA模型和采用了经过结构方程模型进行关系分析后的变量矩阵做为预测向量的BP神经网络模型,对2008年10月至2009年2月4个月间的价格进行模拟预测并与实际值相比较。结果得出在价格出现剧烈波动的市场背景下,BP神经网络模型相对于ARMA模型有更强的适应能力和预测精度。
关键词：
ARMA模型 BP神经网络模型 价格预测
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