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[期刊] 工业工程
[作者]
肖燕君 张华 任若恩
股票价格是众多因素影响的综合结果,波动规律异常复杂,属于典型的非平稳时间序列。为了对股价进行更有效的预测,提出一种基于小波分析、灰色残差GM(1,1)模型和AR模型的组合预测方法。运用小波分解算法,将股价序列分解成不同尺度上的逼近信号和细节信号,分别重构成低频序列和高频序列,即股价的趋势项和随机项。根据低频序列和高频序列的不同特性,分别采用灰色残差模型和自回归模型对未来股价进行预测,重新组合生成预测价格。实证研究结果表明,该方法比传统的股价预测方法具有更高的预测精度。
关键词：
小波分析 灰色残差模型 自回归模型 预测
[期刊] 贵州财经大学学报
[作者]
高天
股票价格序列的变化往往具有高度的非平稳性和异方差性,使得单一的预测方法难以准确预测。利用最优小波包变换,将股票价格序列分解为一系列特征规律较明显的小波包系数,对其中的趋势部分采用ARIMA进行预测,对细节部分采用SVR进行预测,最后将预测结果进行重构得到股价预测序列。实证研究结果表明:该预测方法结构明确,计算高效,能够以较高的精度对股价变化进行预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邓华丽 李修全
随着混沌科学的迅猛发展,当前在经济、金融研究领域,对经济、金融系统行为的混沌分析已成为一大热点,由此发展起来的混沌经济学大大增强了经济理论对现实的描述能力。股票价格时间序列是一个受政治、经济、心理等多方面因素影响的离散时间序列,使得股票价格常表现出包括混沌在内的各种复杂现象与行为。这些现象与行为若采用传统的统计学的方法处理往往难以得到令人满意的结果,而若采用混沌的方法处理则非常有效,因而混沌时间序列的建模与预测已成为当今学术界的研究热点。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
代军
沪深300股指期货推出已四年多,目前市场上的投资者仍多采用单一期限的方差最小化对冲比率模型。针对这一不足,本文通过融入小波分析,建立了基于投资者期限的期货对冲比率模型,并考虑了股市整体行情对期货对冲比率的非对称影响。最后,对多种模型的有效性进行了充分的实证检验,得出了一些有意义的研究结论和投资建议。
关键词：
小波分析 股指期货 对冲比率
[期刊] 价格月刊
[作者]
王书平 朱艳云
原油价格预测是国际大宗商品市场研究的一个重要领域。基于分解-重构-集成的思维,运用经验模态分解(EMD)、BP神经网络以及ARIMA模型,建立多尺度组合预测模型对国际原油价格变动特点和走势进行了分析:将原油价格序列分解并重构成高频、中频、低频和趋势四个部分,从不规则因素、季节因素、重大事件以及长期趋势四个方面解释了重构项的变动特征。实证分析结果显示,多尺度组合模型的预测效果优于ARIMA模型、BP神经网络等单模型的预测效果。
[期刊] 南方经济
[作者]
张承鹫 吴华强 才国伟 徐信忠
文章手工收集、整理了2006-2015年中国A股上市公司的媒体报道倾向数据,实证研究了媒体报道正向倾向与分析师乐观预测偏差对上市公司负收益偏态系数的影响。研究表明,虽然媒体报道正向倾向、分析师乐观预测均分别对上市公司股价负收益偏态系数产生显著的负向影响,但是两者的交互项对股价负收益偏态系数的影响则是显著为正,即当媒体报道正面倾向与分析师乐观预测两者共同作用时,将会触发"信息过度关注偏差"机制,从而降低了上市公司股票收益。文章研究还发现,媒体报道、分析师预测和"信息过度关注偏差"机制的作用强度,在市场化程度高地区要明显大于市场化程度低地区,可能的原因是市场化程度高地区的企业更加容易被媒体报道和分析师关注,进而产生更强的关注效应。
关键词：
媒体报道 分析师预测 股价波动
[期刊] 统计与决策
[作者]
杜贤利 姚洪兴
文章基于小波分解理论和支持向量机核函数的条件,提出了最小二乘Morlet小波核的支持向量机(LS-MWSVM)算法。用该算法建模并对沪深300日收盘价进行预测,且与常用的RBF核的LSSVM模型及RBF神经网络模型的预测能力进行了比较。结果表明,LS-MWSVM的预测能力要好于其它两种模型。进一步得出,采用最小二乘支持向量机与小波理论结合的组合模型对股市进行预测效果较好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘海飞 李心丹
文章将经验模式分解方法(EMD)引入到中国金融市场数据预测中,利用EMD正交分解的特殊功能,提出了一种较为准确的金融市场时间序列预测其走势的方法。并与传统实践上相对比较成熟的小波分析方法(WA)进行对比分析,实证研究表明:经验模式分解方法(EMD)较小波分析方法拟和精度更高、预测功能很强。此方法为金融市场数据研究提供了一个强有力新的分析工具,在理论和实践上有其重要的指导意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
于卓熙 秦璐 赵志文 温馨
广义回归神经网络能够大大降低人为因素带来的误差,具有更加精准的预测效果。针对股票价格数据的非线性、非平稳性问题,文章运用主成分分析法对影响股票价格的指标进行降维,基于广义回归神经网络模型对股票价格进行预测研究。并将模型预测结果与股票价格的ARIMA建模预测结果进行对比,以均方误差和平均绝对误差百分比作为评价指标。对比结果表明,在价格预测方面,基于广义回归神经网络的预测模型要优于ARIMA模型,可以获得更准确的结果。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
刘星 迟建新 宿成建 刘礼培
本文运用灰色系统理论中的GM(1,1)模型,分别对上证指数年均值涨幅大于30％的年份和月均值涨幅大于10％的月份进行了预测。结果显示预测值满足精度要求,证明该模型可以用于对上证指数的波动进行长期和中期预测,且效果很好。
关键词：
上证指数 灰色理论 预测
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
王卫宁 汪秉宏 史晓平
正确分析各种证券价格的动力学行为和统计性质是研究股票市场复杂系统自适应行为的基础。混沌动力学理论提供了证券市场中股价波动的一种分析方法。为了考察中国证券市场的价格是否存在混沌行为 ,本文以 2 0 0 2年上海证券市场 10秒间隔的上证指数高频数据 ,分析了价格波动的非线性特征 ,通过重构相空间方法重构了 2 0 0 2年上证指数时间序列的奇怪吸引子 ,计算其关联维数 ,并求出其Lyapunov指数为正 ,从而确认了上证指数时间序列的混沌行为。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
雷钧
在资本市场中,好消息和坏消息对资产价格的冲击往往是不对称的,好消息对资产价格的冲击没有坏消息对资产价格冲击的程度大。本文将通过运用非对称的TARCH及EGARCH模型,对我国沪市股票价格的非对称效应作出实证分析,分析造成这一现象的原因并提出相关政策建议。
[期刊] 广东金融学院学报
[作者]
范文燕
中国股票市场对投资影响的实证分析表明,我国股票市场对企业投资能力。企业家信心以及全社会固定资产投资的影响效应都不明显。造成这种现象的原因有:我国股票市场规模太小,上市公司只占所有企业的一小部分;上市公司股权结构过于集中,非流通股占绝对控股地位;以及公众对股票投资与实际投资收益预期的非一致性造成股票投资对生产性投资的"挤出效应"等。
关键词：
股票价格 投资 挤出效应
[期刊] 当代经济研究
[作者]
佟孟华 刘丽巍 蔡玲玲
股票市场流动性高低对股票价格波动具有重要影响。无论在横盘时期、牛市时期还是在熊市时期,以换手率作为度量的流动性与股票价格波动都显著正相关。只有在熊市时期以流通市值衡量的公司规模与股票价格波动显著负相关,即存在"小盘股效应"。以上实证结论对于分析股票市场的微观结构和推出股指期货均具有参考和借鉴价值。
关键词：
流动性 价格波动 小盘股效应
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