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[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]
吴玉霞 温欣
文章选取"华泰证券"250期的股票收盘价作为时间序列实证分析数据,通过建立ARIMA模型对创业板市场股票价格变动的规律和趋势进行了预测。实证结果表明,该模型短期动态、静态预测效果较好,可以为投资者和企业在进行相关决策时提供有益参考。
[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] 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] 财经问题研究
[作者]
沈巍
依据建模理论的不同,可将股票价格预测模型分为两大类,运用这两类模型对股票价格进行预测时各有特点。本文对这两类模型及其研究现状进行系统研究,将两类模型的特点进行比较分析,探讨股票价格预测模型在我国应用中存在的问题,并对未来发展方向提出建议。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
吴仕宏 王宏 初国力 李晓亮
谐波是影响电能质量的重要因素,谐波对电力系统和用电设备产生严重危害和影响。根据电网谐波中既存在稳态谐波分量又有暂态谐波分量的特点,依据小波分析具有对非平稳信号的分析和处理能力及多分辨率的特性,将小波变换理论应用于电网谐波检测中,提出了利用小波变换实现测量信号各次谐波的方法。仿真算例表明:小波包变换分析法能够正确地提取电力系统的谐波信号,将电流信号中的基波成分与高次谐波成分分离,验证了该方法的有效性。
关键词：
电能质量 小波变换 谐波检测
[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]
贺本岚
文章首先介绍了我国学者对股票价格指数的研究现状,并阐述了时间序列分析中两种常见的模型:自回归移动平均(ARIMA)模型和条件异方差(ARCH)模型。然后分别对上证指数近八年的346个有效收益数据进行建模,并对未来三个月的收盘价进行预测。结果表明,ARCH模型的整体预测效果优于ARIMA模型。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
刘子洋 王桂英 吴鹏飞
暂态电能质量问题在当今电能质量问题中变得越来越重要。针对暂态电能质量扰动信号,通过小波包变换对扰动信号进行时间定位和消噪并对产生数据加以比较,确定小波包变换能否对暂态电能质量信号进行有效的分析。以电压骤升、瞬态脉冲扰动信号为例,通过去噪来对暂态电能质量扰动信号进行小波包计算、分析和比较,结果表明:暂态电能质量扰动起止时刻是描述扰动的重要属性,并且证明了小波包变换是分析暂态电能质量信号的一种有效的方法。
关键词：
小波包变换 暂态电能质量 电压骤升
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
邢如义 梅树立 姚春梅 杨勇
针对工程图纸数字图像的特点 ,对小波包降噪方法中阈值和阈值函数的选择进行了讨论 ,给出了适合工程图纸数字图像降噪的小波包方法的具体实现步骤。实际应用结果表明 ,该方法可有效消除图像中的噪声 ,所选阈值和阈值函数是合理的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
金瑶 蔡之华
文章在分析AR(n)模型和Kalman滤波模型具有的预测功能的基础上,将二者结合起来而提出一种基于AR模型的卡尔曼滤波模型。该模型用1至n阶的AR模型组合建立新的多维状态空间模型,再应用Kal man滤波方法预测股票价格。通过对股票价格预测的具体实验表明,提出的新模型克服了单一方法使用的缺点,具有较高的预测精度。
关键词：
AR模型 卡尔曼滤波 预测 股票价格
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨建辉 张然欣
在股票市场中人们最关心的就是股票价格的变化,对股票价格趋势的预测直接影响到投资者的投资决策,关系到投资者的切身经济利益,因而对预测的准确性要求较高。为了更精确的预测股票价格趋势,提供更为合理的股票投资意见。文章尝试将HP滤波法应用到股票价格趋势的预测中,通过HP滤波法将股票价格分解为不同的数据,然后通过高阶自回归和GARCH模型分别对分解出来的数据进行拟合和预测。并通过对上证指数的预测后,发现该模型具有较好的预报效果,可为金融产品的趋势研究提供帮助。
[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]
徐枫
股票价格常常背离其理论价格而根据供求关系形成的。而供求又受到许多因素影响。因此,股票价格非常难以准确预测。本文利用在金融市场数据分析中被广泛使用的广义自回归条件异方差模型(GARCH模型),通过收集相关的股票价格的历史资料数据,运用SAS系统中的SAS/ETS软件的强大建模功能,调用其AUTOREG过程构建GARCH模型,对我国股市航空业中的几只代表性的股票进行相关的技术分析,并就其投资前景作出试探性的预测。
关键词：
股票价格 GARCH模型 SAS系统
[期刊] 华东经济管理
[作者]
李攀峰
股票价格的灰色预测□李攀峰本世纪８０年代初由我国华中理工大学邓聚龙教授提出并发展起来的灰色系统理论是研究解决灰色系统（部分信息已知、部分信息未知的系统）分析、建模、预测、决策和控制的理论。它把一般系统论、信息论、控制论的观点和方法延伸到社会、经济、生...
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