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[期刊] 运筹与管理
[作者]
姚金海
对于证券市场投资者而言，基于合理假设准确预测资产价格未来发展方向与趋势关乎投资成败。本文通过构建一个基于ARIMA与信息粒化SVR的组合预测模型，对股票市场指数价格和收益变化的趋势进行预测。实证研究结果表明：基于ARIMA与信息粒化SVR组合的股指预测模型相较于传统时间序列模型而言，在预测精度和效度方面有较大提升，能够在一定时间周期内对股票等风险资产的价格波动区间进行较为可靠地预测，但目前还只能大致确定时间序列波动的区间范围而不能精确地预测具体点位。未来仍需结合其他预测模型和预判技术进一步深入研究，以有效提升股指趋势预测的准确性和实际指导性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙彬 李铁克
文章将v-SVR(Support Vector Regression)应用于金融股指预测,并研究证券投资中的选时问题。以上证指数为研究对象,确定模型输入指标并研究模型主要参数与预测评价指标的关系。通过与ε-SVR及传统BP算法的比较分析,表明在有限样本情况下,v-SVR模型的预测偏差较小、预测方向的准确性较高;根据预测结果,提出了一种基于v-SVR模型的投资选时策略。
[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] 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]
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] 投资研究
[作者]
张腾文
股指期货及其套利在国外已经有了多年的实践和发展,但在我国还是一个新兴事物。股票指数期货(以下简称股指期货),是一种以股票价格指数作为交易标的物的金融期货合约。跟其他金融衍生产品
[期刊] 管理现代化
[作者]
李庆 胡超斌 叶提芳 蒋崟
因为股指期货的卖空机制、保证金交易、交易成本低、流动性好特性,把股指期货应用于投资组合保险策略能够有效提高保本效果。文章将沪深300股指期货应用于CPPI策略中,得到使用股指期货的CPPI策略,比使用股票组合的CPPI策略能有效规避系统风险,降低交易成本、获取更高的收益。研究得到空头市场和多头市场选取CPPI股指"期货策略",但风险乘数和保本比例不同;盘整市场选取CPPI"混合策略"。
关键词：
股指期货 投资组合保险策略 CPPI策略
[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] 中国软科学
[作者]
戴德宝 兰玉森 范体军 赵敏
依据行为金融学理论,资本市场投资者的心理和行为对股票指数变动有重要影响。为此本文假设投资者情绪与股票指数存在一定内在作用机制,能预测股票市场整体价格变化。通过文本挖掘技术和情感分析方法生成积极和消极各三阶共六类投资者情绪时间序列数据;采用单位根检验、Granger因果关系检验和因子分析等方法构建上证投资者情绪综合指数,并分别使用支持向量机和神经网络预测股票市场价格变化,进行假设验证。结果表明:利用网络股市论坛文本数据和股票交易数据构建的上证投资者情绪综合指数能够提高股指走势预测的精度,有利于政府、在线平台、上市公司和投资主体更好决策。
关键词：
投资者情绪 股票预测 文本挖掘 机器学习
[期刊] 统计与决策
[作者]
张鹏
针对时间序列数据的噪音性,文章提出ARIMA-GM-SVR非线性组合模型,进而提出PSO优化ARIMA-GM-SVR的集成模型;通过对已知GDP的训练和测试,表明经PSO优化的非线性组合预测模型更优;最后对GDP短期发展做出了预测。
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)
[作者]
郭金利
首先引入了FIGARCH模型,并讨论了具有不同分布特征FIGARCH模型参数估计方法。采用沪、深两市的指数数据考察了考虑长期记忆的FIGARCH模型、不考虑长期记忆的GARCH模型和IGARCH模型对市场波动性的拟合效果和预测能力。实证结果表明非对称的t分布和广义误差分布的分布函数更适合我国股市波动特征的描述,FIGARCH模型在拟合效果和预测能力方面都要优于其他两个模型。
关键词：
FICARCH模型 波动性 预测
[期刊] 上海金融
[作者]
王玮
随着我国经济进入下行周期,信用债风险有所增加,如何有效管理风险,成为市场关注焦点。理论上讲,信用债风险分为利率风险和信用利差风险,利率风险可使用国债期货对冲,信用利差风险可使用股指期货对冲。但国内对此尚没有系统的实证研究。本文结合国外相关研究文献,实证研究显示,我国国债期货自上市以来对信用债有一定套保作用,信用债等级越高,套保效果越显著;国债期货和股指期货组合套保能够一定程度上提升套保效果;假设短期利率期货存在,国债期货与之组合套保能够显著提升信用债套保效果,信用利差风险和流动性关系密切。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
程志富 陈晶
为了探索股指期权产品合约规格设计的一般规律,对全球主要市场中股指期权产品业务实践进行了调查、对比分析与总结。分析结果表明,全球主要市场的股指期权以欧式行权与现金交割的方式为主,注重近月合约月份,在行权价格间距、行权价格序列、合约乘数以及报价单位的设计上会综合考虑它们对流动性等因素的影响,合约编码主要采用交易代码、合约到期日、合约类型以及行权价格四个要素依次排列的结构。这些都为未来在境内市场推出股指期权产品,开展股指期权业务提供了重要参考。
关键词：
股指期权 合约规格 行权价格 合约乘数
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