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[期刊] 统计与决策
[作者]
方茜
文章利用最小二乘支持向量机的非线性建模能力,对我国股市开户数对股指的影响建立数学模型,针对2002年1月至2010年7月的数据,确定相关参数,得到股指受开户数影响的定量关系。通过该模型,可分析在不同股指情况下股市开户数对股指的影响程度。
[期刊] 金融与经济
[作者]
龙海明 吴浩铭 吴留锁
本文采用半参数局部线性可加模型研究了我国沪深300指数期货收益率的函数形态及其非线性特征,实证结果表明:投资者信心指数、股票融资量和平均市盈率对股指收益率均具有非线性影响关系,而Shibor利率非线性影响并不显著,这可能与我国利率市场化还不够完善有关。
[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
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨新臣 吴仰儒
汇率的重要性和汇率的预测难度广为人知,随机游走模型依然占据着汇率预测领域。文章根据不同的汇率决定理论,分别利用支持向量机方法进行日元、英镑和加元汇率历史数据的回归和预测,实验结果表明货币经济学指标在汇率预测中非常重要,特别是利率指标;支持向量机方法虽然在RMSE上并不能显著优于随机游走模型,至少统计的显著性不足,但具有较好的方向预测性,可以作为投资决策的依据。
[期刊] 管理评论
[作者]
郭彦峰 温晓倩 杨杰
本文通过协整检验、向量误差修正模型和VEC格兰杰因果检验,使用2005年6月20日至2008年1月11日的新增A股开户数和沪深300指数日交易数据,实证考察了新增开户数和股票价格及成交金额间的长短期关系,在此基础上,进一步探讨了我国股票市场的市场特点。研究结果表明:新增A股开户投资者在开户后10个左右的交易日开始介入市场;新增A股开户数与沪深300指数及其成交金额间存在协整关系,达到了长期均衡;新增A股开户数变化是沪深300指数及其成交金额变化的长期原因,沪深300指数及其成交金额变化是新增A股开户数变化的短期原因;A股市场仍具备资金推动型投机市的典型特征。
[期刊] 统计与决策
[作者]
耿立艳
为了提高金融波动率的预测精度,提出一种将相空间重构技术、最小二乘支持向量机(LSSVM)与变加速系数粒子群优化(PSO_TVAC)算法相结合的波动率预测方法。首先,对原始波动率序列进行相空间重构,判断其混沌特性;其次,利用LSSVM优良的非线性映射特性对重构后的序列进行建模及预测,同时采用PSO_TVAC算法选择LSSVM最优参数。将该方法应用于上证综指股指收益的波动率预测,结果表明,此方法获得了较高的波动率预测精度,为波动率的准确预测提供了一种有益尝试。
[期刊] 中国软科学
[作者]
李云飞 惠晓峰
本文遵循价值投资理念,建立基于支持向量机的股票投资价值分类模型。首先随机抽取500支A股股票作为样本,并选取对股票投资价值影响显著的财务指标构造样本特征集,然后采用支持向量机方法建立股票投资价值分类模型,最后将其与BP神经网络和RBF神经网络相比较,结果表明支持向量机的分类效果和泛化能力最优。
[期刊] 管理评论
[作者]
刘向丽 张雨萌
本文采用沪深300股指期货和股指现货1分钟高频数据,在VECM模型的基础上,分别用因子份额模型(Component Share)和修正信息份额模型(Modified Information Share)进行研究,分析发现我国股指期货市场在开放半年内具有较强的价格发现功能。各模型下的指标分别为CS=60%,MIS=90.62%,均大于国外股指期货的对应指标。此外,将本文实证结论与国外相关结论、沪深300仿真期货的相关结论进行比较,发现我国股指期货在推出初期具有价格发现功能异常显著的特点,并指出这种特点也可能与国内外不同的市场环境、不同的交易机制及不同的投资者结构有关。
[期刊] 南方金融
[作者]
彭望蜀
本文在阐述创新型预测模型理论的基础上,分别利用基于BP神经网络和支持向量机的股票指数预测模型,在小样本的情况下对沪深300指数进行了研究和短期预测。研究结果表明,基于支持向量机的预测模型在预测精度、收敛时间、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。
[期刊] 商业研究
[作者]
秦洪元 郑振龙
运用时间序列的ADCC(Asymmetric Dynamic Conditional Correlation)多维GARCH模型和CCC(Constant Conditional Correlation)多维GARCH模型对中国主要股指之间的相关性进行预测,并对预测结果进行评价和比较,结果表明ADCC多维GARCH模型拟合和预测中国股指相关性较好,这为投资组合管理和风险管理提供了理论支持。
[期刊] 财会月刊
[作者]
陈冉 雒毅
为了便于投资者投资,本文计算了投资者利用股指期货进行套期保值时应选取的最优合约份数,也就是股指期货的最优套保比。通过选用沪深两市A股300股指现货作为持有头寸、沪深300股指期货为套保工具,选取2012年4月19日至2014年1月13日的股指现货和期货的收益率序列,采用主流的GARCH模型和VAR模型,在可变的样本区间下计算了股指期货的最优套保比。较之国内文献忽略时变特征的做法,本文采用的方法较为严谨。
[期刊] 管理评论
[作者]
杜红军 王宗军
采用参数和非参数分布法来刻画边缘分布特征,结合Copula技术来描述期现市场间的相关性,以CVaR最小化为目标函数,建立基于静态和动态Copula-CVaR的最优套保比率度量模型。以沪深300指数现货和期货为研究对象,建立静态和动态Copula-CVaR模型及OLS模型,在给定套保期限内,分析了各模型的套保费用,并给出了修正成本套保效率的比较分析。结果表明,考虑套保费用时,应选择简单易行的静态套保策略,即使市场条件相同,也应据自身的费用情况选择最优套保策略。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
关永锋 喻敏
由于股票市场是一个复杂的、非线性的动态系统，单一预测模型不足以完全解释股指数据中所包含的信息，为避免单一模型在预测过程中的误差累积，采用一种结合改进的经验模态分解算法及粒子群算法优化的极限学习机的组合模型用于股指价格的短期预测。首先，向原始数据注入高频谐波后进行经验模态分解，以减缓模态混叠现象；然后，利用粒子群优化后的极限学习机对分解出来的各分量进行预测，加总各分量的预测值获取股指价格的预测值。基于上证指数等国内外四组股指数据的实证分析表明，该组合模型能有效把握股指数据的变化规律，具有较好的预测效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
顾雪松
文章以收益率的正态性检验、集群性检验和平稳性检验为基础,用GARCH方法计算VaR,将VaR作为保证金比率,建立了基于GARCH-VaR的股指期货保证金模型,对沪深300指数进行了实证研究。研究表明沪深300指数的收益率不服从正态分布,其收益分布具有明显的厚尾特征和丛集效应;通过与EWMA和风险价格系数法进行对比,发现GARCH-VaR模型能更好地捕捉收益分布特征,得到的保证金水平能更好地覆盖风险。
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