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[期刊] 统计与决策
[作者]
孙海波 王丽敏 韩旭明
为进一步提高BP神经网络的预测性能,文章将具有纠正预测方向特性的趋势因子引入到BP神经网络中,提出了引入趋势因子的BP神经网络,即DF-BPNN网络(BP Neural Network with Direction Factor),并将其应用于股市预测领域中。仿真实验结果表明,与基本BP神经网络相比,文章提出的DF-BPNN模型的预测精度得到进一步改善,预测性能优于BP神经网络。
关键词：
BP神经网络 趋势因子 股市预测
[期刊] 武汉金融
[作者]
郭莹莹
股市波动状态和趋势分析,既可以为投资者投资行为提供信息,又可为监管部门市场调控提供决策参考。文章通过多个检验指标选择最优马尔科夫区制转换模型对我国股市波动状态和未来趋势进行分析。研究发现我国股市大部分时候以熊市和平稳市场为主,牛市出现的频率虽然比较低但是持续时间却比较长。我国股市状态在熊市和平稳市间容易出现相互转移,从平稳市场转变为熊市的概率明显高于转变为牛市的概率。从当前的股市状态情况来看,我国股市在未来一定时期内仍然以熊市为主,随着熊市状态的持续平稳市场出现的概率将逐渐加大。
关键词：
股指波动 马尔科夫区制转换 平滑概率
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑梅 苗佳
本文采用了基于概率理论的二值选择模型——logit模型来检验我国上海证交所上证综合指数的运动方向。二值选择模型的特点是通过检验价格运动的上涨(或下跌)的概率,达到对价格运动方向的判定。本文介绍的Logit模型都要优于作为参照物的ARMA模型。
[期刊] 统计研究
[作者]
刘国旗
ThispaperstudiestheperformanceoftheGARCHmodelandtwoofitsnon linear modificationstoforecastChina’sweeklystockmarketvolatility .Themodelsarethe QuadraticGARCHandtheGlosten ,JagannathanandRunklemodelswhichhavepro posedtodescribetheoftenobservednegativeskewnessinstockmarketindices.Wefind thattheQGARCHmodelisbestwhentheestimationsampledoesnotcontainextreme observationssuchasthestockmarketcrashandthattheGJRmodelcannotberecom mendedforforecasting .
[期刊] 管理科学
[作者]
瞿慧 纪萍
金融资产的时变协方差矩阵是投资组合配置、风险管理等实务活动的关键参数。早期的协方差预测模型研究使用日数据或者更低频数据，但大多存在参数估计困难和维数灾难等问题。运用日内高频数据可以构建协方差矩阵的后验非参数估计量，使其从隐变量转变为可以直接建模的可观测变量，降低协方差模型估计的复杂性并增强模型的高维适用性。进一步的，利用高频数据还可以识别多个金融资产的价格在日内同一采样间隔内发生的跳跃，即多资产联跳。针对联跳多由宏观经济新闻公告和政策制度等的发布引起，这些信息终将被吸收并体现在协方差矩阵中，联跳可能蕴含着对协方差预测有益的信息，因此识别联跳并将其引入协方差预测模型。将异质自回归模型扩展至多元形．．．
[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
吕学梅 宋莹华 郭立运
根据山东省1949-2008年的粮食产量数据,建立了趋势-ARMA组合预测模型,并进行了未来1o年来的粮食产量预测。结果证明模型预测精度和拟合度极高,可以较好的提高粮食产量的预测精度。另外,组合模型预测结果表明,未来10年山东粮食产量将稳步增长,到2017年山东粮食产量达5083.6万吨,提前实现千亿斤粮食规划任务。
关键词：
趋势-ARMA 组合模型 粮食产量 预测
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
胡锴 朱雪忠 王义 甄春杰
网上技术交易平台开展交易趋势预测和交易潜力识别,可提高平台技术信息管理水平和网上技术市场运作效率。从网上技术市场和专利情报分析理论出发,提出网上技术交易趋势预测分析指标,设计构建预测模型和相关流程方法,并以广州知识产权交易中心的网上挂牌专利数据为例,进行定量测度和评价分析,从而提出发展网上交易服务能力的建议。结果表明,提出的技术交易趋势预测模型与流程具有其适用性和可操作性,可针对网上平台技术资源确定差异化预测类型及其关键影响指标,建立基于技术领域分类的平台分析体系。研究结论可为网上平台设计基于自身特点的技术信息管理策略,提高信息服务专业化能力提供参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周银香 张琳翌
准确预测机动车未来发展趋势对经济发展与环境保护具有重要的意义。文章针对机动车保有量影响因素的多样性及信息不确定性等特点,将灰色预测模型与马尔可夫预测方法进行优化组合,建立新改进的GM-Markov预测模型,对机动车辆发展趋势进行预测。经实例验证,新改进模型预测精度高于传统GM模型,能更准确的预测机动车保有量,为相关部门政策制定及城市道路交通规划提供理论依据。
[期刊] 经济问题
[作者]
褚王涛
基于机会成本理论对霍德林原则下的指数函数趋势预测模型进行了修正,推导出非效用最大化条件下的新的指数函数趋势预测模型,丰富了模型的理论基础和应用范围。采用2002~2008年间国际原油价格持续上涨和快速下降两个阶段的相关数据进行拟合实验,结果证明模型具有较好的解释能力。在对此时期原油稀缺性变化原因以及世界原油进出口结构分析的基础上,认为未来原油稀缺性会呈现出周期性变化,适合模型应用,提出了模型的应用方法。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
徐昊 乔域
以预测ＩＣ最小特征尺寸发展趋势为实例，阐明在预测工作中采用定性分析与定量分析有机结合的方法，以提高预测研究水平，获得精确的预测值。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
吴恒煜 夏泽安 聂富强
结合日内跳跃识别方法和马尔可夫机制转换模型,对已实现波动率异质自回归模型(HARRV)进行拓展,以刻画连续波动、跳跃波动以及不同方向跳跃波动对未来波动影响的差异和波动的结构转换特征,并运用该模型对上证综指和深证成指高频数据进行实证分析。研究结果表明:在短期内,连续波动和跳跃波动对未来波动影响具有显著的差异;负向跳跃和正向跳跃往往同时发生且幅度相当,但负向跳跃波动对未来波动的影响更大;在不同波动状态下,历史波动对未来波动的影响存在较为明显的差异。MCS检验结果显示,区分跳跃波动方向和考虑波动的结构转换特征可以显著提升模型的样本内和样本外的预测能力。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
莫达隆
文章对上证指数2006年1月6日-2011年5月23日收盘价的波动率进行了研究,介绍并使用随机系数SETAR模型与ARCH族模型进行对比拟合,根据数据的特点,文章构建了一种新型的SETAR模型,即AR(r)-SETAR(l,p1,p1)模型,模型利用ADF检验和AIC准则进行识别和估计。结果表明:可用AR(4)-SETAR(2,1,1)模型来拟合中国股市中的上证指数,研究其波动率特点,上证指数波动率呈不对称的响应,而且"负"响应比"正"响应高出约1.3倍。用ARCH族模型也证明了这种不对称响应的特征,但无
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
魏平 刘海生
本文利用沪深股票市场数据,研究了二者之间的相关结构,尤其是尾部相关情况。由于股票收益率序列存在着条件自相关和条件异方差,为避免这些对Copula参数估计的影响,我们先对收益率序列进行AR(4)-GJRGARCH(1,1)-t建模,得到的标准化残差经BDS检验为独立同分布(i.i.d.)序列,再进行Copula建模。实证结果表明,沪深股市存在很强的正相关性,以及对称的尾部相关。这与大多数国外学者认为股票市场之间存在非对称相关现象的结论不同。本文通过图形检测和解析方法相结合来选择对数据拟合最好的Copula函数,结果表明学生t-Copula可以很好地刻画沪深股市的相关性。
[期刊] 商业研究
[作者]
张波 李纲 倪娜
应用SV模型 (随机波动模型 )来度量中国股票市场的风险 ,并基于沪市的历史数据进行了实证检验。结果表明SV模型对中国股市风险的度量有着较好的效果 ,明显优于GARCH模型 ,对我国股票市场的数据有着较好的刻画能力
关键词：
在险价值 SV模型 GARCH模型
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