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[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] 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] 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] 经济问题
[作者]
陈海明 段进东
对股票价格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。尝试将灰色系统理论应用于股票市场 ,在对 GM(1,1)模型和马尔柯夫模型详细剖析的基础上将两者结合为一 ,建立相应的灰色—马尔柯夫预测模型 ,并通过对上证综合指数的预测说明该模型具有较高的预报精度和应用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
付燕 栗锋
中体产业股票作为我国唯一的体育类股票,为了准确把握其波动状况,科学预测未来发展趋势,收集了2002年1月1日至2010年6月30日中体产业股份有限公司股票的1510个日收盘价格指数为研究样本,进行了时间序列分析,建立了中体产业股票的自回归移动平均模型(即ARMA模型)。结果显示:模型ARMA(3,1)能较为准确地预测中体产业股票每日数据,模型的预测值与实际观测值非常接近,说明时间序列模型在中体产业股票状况预测中具有较好的应用价值。
关键词：
体育产业 中体产业 波动性 ARMA模型
[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] 统计与决策
[作者]
刘嘉明 刘琼荪
EWMA方法是金融风险研究中重要方法之一。文章将有偏EWMA模型与GARCH模型相结合,详细介绍了有偏EWMA模型的参数估计,并建立了相对准确的股票交易价格波动幅度预测模型,对3只股票进行了价格预测。实证分析表明,有偏EWMA模型比标准EWMA模型预测的效果好。
[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] 经济问题
[作者]
张贵生 张信东
对于金融市场决策而言,金融时间序列的分析预测扮演着越来越重要的角色。但通常的分析预测模型没有考虑金融时间序列数据内部的时间相关性问题,这在很大程度上影响了预测模型精度的进一步提高。因此提出一种新的股票价格混合预测模型,分别用ARIMA和基于时间测地线距离的SVM处理金融时序的线性和非线性成分。实验表明,该混合模型可以有效克服传统SVM核函数利用欧式距离表征时序数据相关性的不足,从而显著提高组合模型的预测精度。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
仇伟杰
电力需求的发展规律特性对于电力系统规划以及电力市场的发展都是较为重要的因素。本文以状态空间模型与Kalman滤波技术为基础,发电量为研究对象,研究了中国电力需求的自身变化规律,以此为基础预测了未来5年中国电力需求增长状况;本文的研究对中国的电力工业未来的发展具有重要的指导意义。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
吴锦超 仇诗涵 李沐恒 韦兴 陈秉耀 应葵
磁共振温度成像能够为肿瘤热疗消融提供实时、全局的温度场监控,是保障消融安全、有效进行的重要技术手段。然而,临床中磁共振温度成像信噪比较低,该现象在选用快速成像序列时尤为严重。针对这一问题,该文提出了基于Kalman滤波和生物传热模型对磁共振温度成像进行滤波的方法。该方法将生物传热模型改写成Kalman滤波方法的状态转移矩阵形式,并将模拟温度和磁共振测温值相结合,以获得具有高精度和高信噪比的估计温度。临床仿真实验表明,该方法能将测温均方根误差从6℃降至2℃;仿体实验表明,测量值与真实值的均方根误差从1.927℃下降到0.735℃,且信噪比显著提升。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
吴珊 吴雨晨 侯本伟 韩宏泉
节点用水量的动态估计是供水管网水力模型动态更新的主要工作,以扩展Kalman滤波(EKF)为代表的数据同化方法已被应用于管网水力模型参数动态校核和估计中,但现有研究未考虑用户节点24 h用水模式对节点用水量估计的影响。该文研究了节点用水模式先验信息对EKF方法节点用水量动态估计结果的影响。根据用户24 h的用水模式和t时刻用水量估计值预测t+1时刻节点用水量,并采用t+1时刻管网测量数据校正t+1时刻节点用水量预测值。案例管网的应用结果表明:与现有研究中应用的EKF方法相比,考虑用水模式的扩展Kalman滤波(IEKF)方法对应的用水量估计平均绝对百分比误差降低了15.93%,节点用水量时变曲线的Nash-Sutcliffe效率(NSE)系数值提高了0.40,且2种方法的计算时间相近;与推断测量Kalman滤波(IMKF)相比, IEKF方法对应的用水量估计平均绝对百分比误差降低了12.20%,节点用水量时变曲线的NSE系数值提高了0.35,计算时间缩短了99.8%。在节点用水量估计问题中,考虑用水模式可以显著提高EKF方法的计算精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
崔建福,李兴绪
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