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[期刊] 运筹与管理
[作者]
贺毅岳 刘磊 高妮
针对现有预测建模方法难以高效提取日内交易量分布复杂变化规律，影响VWAP策略执行效果的问题，本文提出一种MEMD分解下基于LSTM-Attention的股市指数日内交易量分布预测方法M-LSTM。首先，运用MEMD方法将区间多维交易量时序同步分解为若干个独立的本征模态函数（IMF）；其次，对各维度分解中高频IMF进行去噪与重构，构建基于LSTM-Attention神经网络的日内交易量分布预测模型，并深入分析股票指数不同走势阶段下模型预测的有效性；最后，分别采用M-LSTM、ARIMA以及SVR等主流方法，对上证指数等四个代表性指数的日内交易量分布进行预测。实验结果表明：M-LSTM预测误差更小，是一种更有效的股票指数日内交易量分布预测方法。
[期刊] 统计研究
[作者]
杨青 王晨蔚
作为深度学习技术的经典模型之一,长短期记忆(LSTM)神经网络在挖掘序列数据长期依赖关系中极具优势。基于深度神经网络优化技术,本文构造了一个深层LSTM神经网络并将其应用于全球30个股票指数三种不同期限的预测研究,结果发现:①LSTM神经网络具有很强的泛化能力,对全部指数不同期限的预测效果均很稳定;②相比三种对照模型(SVR、MLP和ARIMA),LSTM神经网络具有优秀的预测精度,其对全部指数的平均预测精度在不同期限上均有提升;③LSTM神经网络能够有效控制误差波动,相比三种对照模型,其对全部指数的平均预测稳定度在不同期限上亦均有提高。鉴于LSTM神经网络在预测精度和稳定度两方面的优势,其未来在金融预测等方向将有广阔的应用前景。
关键词：
LSTM神经网络 深度学习 股票指数预测
[期刊] 统计研究
[作者]
芮萌,孙彦丛,王清和
By using Granger Causal Model,the paper experimentally analyses the relationship between trade volume of shares and yields and fluctuation of yields in Chinese stock market.
关键词：
溢出 中国股票市场 交易量
[期刊] 金融研究
[作者]
丁方飞 张宇青
本文基于信息反应模型研究了机构投资者盈利预测偏离与普通投资者交易需求之间的激励关系,并选取2006至2010年的相关盈利预测和股票交易数据进行实证分析。结果表明,机构投资者的盈利预测存在显著偏离前期市场平均预测值的倾向,而且这种偏离倾向会进一步诱发股票交易增量,从而增加机构投资者的佣金收入。这意味着普通投资者在参考机构投资者的盈利预测报告时,需要考虑其基于刺激交易量的自利因素。
关键词：
机构投资者 盈利预测偏离 交易量
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
张庆翠
利用事件研究方法 ,从交易量反应的视角检验了 1999— 2 0 0 1年度的市场交易量与年报中的盈余信息以及能够预示年报信息提前泄漏程度的公司规模之间的相关关系。实证结果发现 1999年度 ,非预期盈余与超常交易量之间并不存在显著的相关关系 ,而公司规模与超常交易量之间存在显著的正相关关系 ;2 0 0 0年度及 2 0 0 1年度 ,年报中公司非预期盈余越大 ,市场的超常交易量反应越强烈 ,且市场对非预期盈余为负的信息更敏感 ;2 0 0 1年度的公司规模与超常交易量之间呈现出显著的负相关关系。深刻表明我国股市及投资者日趋成熟 ,关注内在价值的投资理念正逐渐被市场选择。
关键词：
年报 非预期盈余 超常交易量 公司规模
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
蒋祥林 吴晓霖
基于混合分布假定(MDH),研究了中国股票市场的波动性与交易量之间的关系。研究结果表明,交易量与波动性存在显著的正相关,交易量对中国股市的波动具有一定程度的解释能力,非预期交易量比预期交易量对波动性的解释能力更强。但实证结果与国外成熟市场和理论模型的预测比较发现,中国股市存在特质性。考虑到交易量与波动性的关系事实上反映了信息披露、信息传递、市场对信息的评估与消化机制,因此这些特质性可能根源于中国股市的信息作用机制。
关键词：
中国股市 波动性 交易量
[期刊] 南方金融
[作者]
杨睿 李向阳
本文运用最小生成树方法研究2006-2013年由全球56个股票市场指数组成的网络。研究发现,这些股票市场在网络中存在明显的地理聚集效应,而且标普500指数、香港恒生指数、荷兰AEX指数、法国CAC40指数、新加坡海峡时报指数、墨西哥IPC指数是网络中的关键节点;在金融危机中,网络的聚集效应在小范围内有所加强。本文还采用滑动窗口技术研究指数间平均系数和最短距离的均值,动态分析全球股票市场网络的稳定性。结果表明,监管者可以重点监测核心节点,以保证网络的整体稳定性。
[期刊] 投资研究
[作者]
林虎 刘冲
本文定义月度异常交易量为本月与上个月交易金额的比值,发现中国市场月度收益率与滞后一个月的异常交易量显著负相关。在控制了公司规模、账面市值比、流动性以及动量效应等指标后仍然具有显著的解释作用。进一步研究表明,在出现高异常交易量后的12个月内,换手率和特质性波动率都有大幅上升。本文认为,交易量上升代表着市场分歧程度和受关注程度的增加,在卖空约束下会使得股票价值高估,从而造成未来收益率下降。
关键词：
异常交易量 投资者分歧 卖空约束
[期刊] 证券市场导报
[作者]
陈伟彦
标的物指数的合理设计与选择直接关系到股票指数期货开办的成功与否,所有国家或地区在推出股票指数期货合约之前,都对之进行了严谨的数量分析,因为并不是股市上已有的任何股票价格指数都适合。由于股票指数期货的特殊性,标的物指数必须满足某些特定的条件,如何选择指数成为一个重要的课题。
[期刊] 投资研究
[作者]
蒋竞 黄皖璇 罗荣华
盈余公告作为资本市场上最重要的信息载体之一,其对股票价格的影响已被众多学者从多个角度进行了深入研究。但相对而言,盈余公告对股票交易量的影响却较少受到研究者的关注。本文使用我国A股上市公司2002至2013年的数据,从盈余公告信息含量的角度,结合我国资本市场的现实特征,研究了盈余公告对股票交易量的影响。本文的主要发现有:第一,总体来看,好消息和坏消息对交易量的影响是非对称的,好消息对异常交易量的影响强度要显著高于坏消息;第二,非对称性很可能来源于我国股票市场广泛存在的卖空约束;第三,非对称的特征在机构投资者
关键词：
非对称反应 异常交易量 盈余公告
[期刊] 投资研究
[作者]
蒋竞 黄皖璇 罗荣华
盈余公告作为资本市场上最重要的信息载体之一,其对股票价格的影响已被众多学者从多个角度进行了深入研究。但相对而言,盈余公告对股票交易量的影响却较少受到研究者的关注。本文使用我国A股上市公司2002至2013年的数据,从盈余公告信息含量的角度,结合我国资本市场的现实特征,研究了盈余公告对股票交易量的影响。本文的主要发现有:第一,总体来看,好消息和坏消息对交易量的影响是非对称的,好消息对异常交易量的影响强度要显著高于坏消息;第二,非对称性很可能来源于我国股票市场广泛存在的卖空约束;第三,非对称的特征在机构投资者持股比例较高、流动性较好的公司中表现得更为明显。
关键词：
非对称反应 异常交易量 盈余公告
[期刊] 南方金融
[作者]
彭望蜀
本文在阐述创新型预测模型理论的基础上,分别利用基于BP神经网络和支持向量机的股票指数预测模型,在小样本的情况下对沪深300指数进行了研究和短期预测。研究结果表明,基于支持向量机的预测模型在预测精度、收敛时间、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
许雪晨 田侃
研究目标:探讨如何对媒体报道、公司新闻等非结构化数据进行文本分析,并应用于股票价格波动预测。研究方法:提出一种基于金融文本情感分析的指数预测模型SA-BERT-LSTM,对沪深300指数的涨跌进行预测。研究发现:情感分析特征能够有效提高模型预测的准确率;相比三种对照模型(BP神经网络、支持向量机、XGBoost),SA-BERT-LSTM模型预测精度更高;该模型同样适用于个股价格预测。研究创新:将BERT模型应用到财经新闻情感分析中,将情感特征与股市行情交易数据结合,有效提高了股指趋势预测的准确率。研究价值:本文将文本情感引入金融市场预测领域的尝试,有助于促进人工智能、机器学习在经济学中的研究与应用,为推进国家人工智能战略落地实施提供参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛佳佳
针对RBF神经网络的预测精度受样本数据随机性影响较大,而灰色理论能弱化数据随机性的特点,文章提出了差值结合法将灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络模型有效地结合起来,构建了差值灰色RBF网络预测模型。将该预测模型运用于股票指数预测,实证结果表明:该模型预测精度高,平均预测误差为0.52%,与BP神经网络和RBF神经网络相比具有更好的泛化能力和更高的预测精度,在股票预测中具有一定的使用价值。
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