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[期刊] 统计与决策
[作者]
肖祎平 刘新卫 张威
证券市场是一个信息量巨大的非线性动力系统,影响股票价格变化的因素众多,任何单一的预测方法都不能全面地反映股价变化规律。文章以中国银行一年的收盘价为例,运用在股价预测上能取得较好效果的ARIMA模型、GM(1,1)模型、RBF神经网络模型及其非负权重最优组合预测模型进行实证分析,发现组合预测模型在股价预测上能取得优于任何单一预测模型的效果,对投资者投资选股意义重大。
[期刊] 统计研究
[作者]
曾勇，唐小我
非负权重最优组合预测的计算方法研究曾勇，唐小我组合预测（ＣｏｍｂｉｎａｔｉｏｎＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ）可以综合利用各单项预测方法提供的信息，是提高预测精度的有效途径。近年来，组合预测一直是国内外预测学界研究的重点课题之一。１９８９年，国际预测领域的权...
[期刊] 预测
[作者]
曾勇 唐小我
线性规划在非负权重最优组合预测计算中的应用曾勇，唐小我（电子科技大学管理学院６１００５４）组合预测是近年来国内外预测学界研究的热点课题之一。文献［１～３］对允许负权重的最优组合预测问题进行了系统的研究。由于负权重的意义存在争议，近来非负权重组合预测问...
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
杨桂元 唐小我
一、引言 据不完全统计,目前已有预测方法近200种,然而每一个预测模型的假设条件不一样,一旦预测对象以及预测对象所处的环境发生了变化,一些模型的假设前提就不再成立,模型的性能将会变得很差。为了有效地利用各种预测方法所提供的信息,1969年,J.N.Bates和C.W.J.Granger首次提出了组合预测的理论和方法,将不同的预测方法进行组合,形成组合预测方法以求产生较好的预测效果。
[期刊] 预测
[作者]
李学全
最优组合预测非负权系数的计算方法研究李学全（中南工业大学应用数学与应用软件系４１００８３）１引言近年来，组合预测成为国内外预测界的热门课题之一。组合预测方法的关键是要确定组合权系数，许多文献对允许权系数为负的最优组合预测问题进行了较深入、系统的研究。...
[期刊] 统计与决策
[作者]
殷春武
针对不确定性环境下的组合预测,文章首先分析了反映时间序列新旧程度重要性的时间权重,接着在考虑时间权重的基础上,建立了基于模拟值与实际值之间广义残差最小的区间型组合预测组合权重确定模型;最后推导了残差平方和最小下的区间型组合预测权重确定公式,并对该结论推广到不考虑时间权重以及退化到实数时间序列下的残差平方和最小的组合预测权重的确定公式。
关键词：
组合预测 组合权重 时间权重
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
苑莹 庄新田
用两种符号序列方法分别对上证指数进行实证统计分析。一种是以日收盘价计算的指数价差的符号序列,另一种是以每日5分钟高频数据计算的多重分形谱参数符号序列。统计结果表明,指数的涨落不是完全随机的,两种方法都能以一定的条件概率来预测指数的涨落;进一步地,在引入股价指数大涨落的阈值和条件平均增益后,发现大幅涨落时,条件与指数变化的关联性比小的涨落要强得多,而且将两种符号序列方法结合可以更好地预测指数的大涨落。
关键词：
符号序列 多重分形谱 股价指数 预测
[期刊] 华东经济管理
[作者]
张立军 苑迪
文章针对股价预测问题的复杂性、不确定性、时变性及动态性等特性,利用Elman神经网络具有记忆性的优点,采用遗传算法训练优化Elman神经网络的初始权值,提出了高效的GA-Elman动态回归神经网络股价预测模型。实验模拟结果表明:该模型快速稳定且具有较高的精度,将其用于股票价格预测可行且有效。该模型的提出也为股票价格预测提供了一种新的技术和方法。
关键词：
遗传算法 Elman神经网络 股价预测
[期刊] 预测
[作者]
周传世 刘永清
变权重组合预测模型的研究周传世，刘永清（广东商学院）（华南理工大学）１引言组合预测的研究是现在预测方法领域中研究得最为活跃的一个领域之一，但在变权重组合预测方面的研究还没有多大的进展。变权重组合预测模型的建立与应用是提高预测模型的拟合精度和预测精度、...
[期刊] 预测
[作者]
徐大江
1 引言组合预测是两个或两个以上不同的预测方法对同一预测对象进行预测,对各个单独的预测结果适当的加权后取其平均作为最终预测结果的预测方法。组合预测是集结所有单个预测方法包含的有用信息建立的一种预测方法,从而使其具有对未来变化的适应能力,减少预测的风险,提高预测的精度。组合预测的关键是恰当地确定单个预测方法组合的权重数.文献[1]～[4]给出确定权重数的若干算法,采用不同的标准就有不同的最优组合预测方法。本文给出以组合预测偏差绝对值和最小为标准,用线性规划的理论和算法确定组合预测权重数的一种新方法.并给出简单平均预测在该标准下是最优组合预测的充要条件。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨成 程晓玲 殷旅江
本文从影响公司股价的核心上市公司质量出发,利用公司在各个层面的财务指标来预测股价,实现了在思想上的创新。在传统的线性模型预测的基础上,探索应用BP神经网络模型对上市公司的股价表现做出预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李颖 凌江怀 李建军
文章在分析现有股票价格预测方法不足的基础上,通过周易理论与博弈论分析股票价格波动规律,建立了股票价格短线波段拐点预测模型,对股票价格运行的顶点和底点产生时刻的预测有很强的操作性和准确性。该模型对于经济管理部门通过资本市场来调控宏观经济有积极意义。
关键词：
周易 博弈论 股价预测
[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]
张吉刚 梁娜
文章提出一种基于som网络-主成分-BP网络预测模型,用于股市收盘价的实时预测。首先采用som神经网络将特性分散的样本划分成不同的子类,然后采用主成分分析方法对影响目标数据的众多变量进行降维处理,在此基础上,构建了股市收盘价的BP神经网络预测模型,大大改善了预报的精度和效率,通过对采集的股市数据进行测试,表明本文提出方法的有效性。
关键词：
som神经网络 主成分分析 BP神经网络
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