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[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] 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]
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]
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] 世界农业
[作者]
石自忠 王明利
本文利用HP滤波法和GARCH、GARCH-M、TARCH和EGARCH等ARCH类模型对1970年以来美国苜蓿月度价格的波动性进行分析。研究表明,美国苜蓿的实际价格呈现不断下降的趋势;苜蓿价格波动大致可划分为10轮完整的周期,最长周期为64个月,最短周期为23个月,平均周期长46.9个月;苜蓿价格具有显著的异方差效应,其波动具有显著的集簇性;苜蓿市场不具高风险高回报的特征;苜蓿市场中价格上涨信息引发的波动比价格下跌信息所引发的波动要更大,苜蓿价格波动具有显著的非对称性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
崔建福,李兴绪
[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]
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] 草业科学
[作者]
董宁 赵伟
本研究分析了2008年1月-2017年12月苜蓿草(Medicago sativa)进口价格的波动特征,运用Census X12季节调整模型消除季节性因素及不规则要素,进一步采用HP滤波模型将价格序列分解为趋势值序列和波动值序列,并划分波动周期。本研究揭示的苜蓿草进口价格波动和周期性变化规律对于畜牧企业进口贸易具有重要的意义,可以降低苜蓿干草价格波动带来的负面效应。
关键词：
苜蓿草 进口价格 价格波动 HP滤波模型
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
张谐韵
糖料关系民生,既是人民生活的必需品,也是食品工业及其下游产业的基础原料。糖业的发展对于农民增收和地区经济发展具有重要意义。本文分析了食糖价格周期性变化的原因,选择指数ARCH模型对未来食糖价格指数进行了预测,并对如何促进食糖市场的稳定提出相关政策建议。
关键词：
GARCH模型 食糖价格 周期性波动
[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] 价格理论与实践
[作者]
李景初
碳市场日益完善与成熟，与股票市场的联动性逐渐增强。为了探寻国内碳市场与股票市场间的价格溢出效应，基于VAR模型分析国内碳市场与股票市场间存在的格兰杰因果关系，并建立BEKK-GARCH模型进行深入分析。结果表明：湖北和深圳碳市场收益率是股票市场收益率的Granger原因；国内碳市场与股票市场间价格溢出存在显著的单向波动溢出效应；深圳碳市场和湖北碳市场碳排放权价格与沪深300指数不存在双向波动溢出效应，且湖北碳市场碳排放权价格与主要股票指数的单向波动溢出效应更加明显。基于此，应加快碳市场建设，扩大交易主体范围；发展碳排放权期货交易市场，完善碳交易价格发现功能；预防碳交易风险，适时推进碳衍生品创新发展。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
苏念思 李哲敏 汪武静 肖国刚
本文运用HP滤波法和ARCH类模型对郑州商品交易所2005年1月至2014年2月,总共2232个交易日的棉花期货价格的波动进行了实证分析。分析结果表明,我国棉花期货价格波动具有周期性,样本区间内大致可分为3个完整的周期;波动具有集簇性、非对称性、收益对风险因素不敏感等特征。并基于研究结果提出通过健全信息披露制度,完善预警系统;加快推进棉花期货市场的金融专业化来推动未来棉花期货市场发展。
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