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[期刊] 统计与决策
[作者]
方毅 陈煜之
文章基于CAPM、多因子、DNN、LSTM和SVM模型，探讨传统线性资本资产定价模型与机器学习模型对于资产组合样本外的预测能力。提出了六个假设，并采用固定窗口和滚动窗口对模型的预测能力进行验证，结果发现机器学习模型比线性回归在样本外的预测能力更佳，泛化能力更强。
[期刊] 当代财经
[作者]
涂艳辉
本文在西方传统的股息贴现股息估价模型的基础上，引进净资产收益率这个变量，作为决定每股收益的一个替代变量，建立起一个依托于期初净资产、净资产收益率和股息发放率等三个变量的新型股票估价模型，并区分几种情况分别进行了讨论。
关键词：
净资产收益率,股票估价,股息贴现模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
姚天祥 刘思峰
本文提出用预测收益率代替均值,在新的经济周期下投资者重视对偏离预测收益率的风险度量,更重视最新的样本数据;并通过建立模型来预测收益率,提出了新的风险度量函数,在此基础上建立了新的投资组合优化模型,解决了样本数目不足的投资组合优化问题。本文建立的模糊环境下的投资组合可以完全转变成线性规划求解,减少了协方差的计算量,使得处理大型证券组合优化问题成为可能。
关键词：
投资组合 预测 收益率 梯形模糊数
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈芳菲 沈长征
本文使用Nelson-Siegel模型拟合我国国债收益率曲线,模型中的三个参数可被解释为水平因素、斜率因素和曲度因素,并提出和估计了这三因素的自回归模型,采用动态回归的方法,多种预测步长对收益率曲线进行预测,并与随机游走模型下的预测做比较。研究发现基于Nelson-Siegel模型的方法预测效果较随机游走模型好,利用该模型经过一天、30天、60天和90天的步长预测比较得出各种步长的预测结果较为接近,90天步长预测效果稍好。
[期刊] 会计之友
[作者]
辛立秋 梁正君
文章以KMV模型和贷款五级分类理论为基础,通过将净资产收益率引入KMV模型的方法对KMV模型进行修正,并将2012年7月被ST和非ST的两组公司设为样本公司,通过对其2008年初至2011年末的季度净资产收益率样本进行模型验证,对修正后计算得到的样本公司违约距离进行检验。实证结果表明,修正后的模型能够有效区分ST和非ST公司的信用风险差异。由于净资产收益率指标数据相对于股权价值数据更容易获得,修正后的模型不仅可以用于上市公司的信用风险度量,还可以用于非上市公司的信用风险度量,扩展了KMV模型的使用范围。另外,由于净资产收益率与债务的年化利息率具有很好的可比性,因此修正后的KMV模型更加关注债务...
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈煜之 李心悦 方毅
文章引入一种小波变换与机器学习的组合预测方法，通过小波变换提取单变量时间序列的主要特征，并应用不同的机器学习模型进行预测分析。构建不同类型的机器学习模型对上证指数、恒生指数、纳斯达克指数和日经225指数进行预测，结果表明：在不增加任何被解释变量的情况下，经过小波变换的数据特征能较好地预测指数收益率；通过比较线性模型、机器学习模型和深度学习模型发现，线性模型在捕获小波变换特征方面表现最好；有效的数据降维方法是提高非线性模型样本外预测精度的重要手段，并且可以减少模型训练的时间；小波变换和贝叶斯混合模型的预测精度高于传统的ARMA模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
秦青
对教育收益率的研究是人力资本理论的重要组成部分。教育收益率属于经济学中的"边际"概念,考察个人每多受一年教育所引起的收入变动。直观地看,我们应追踪单个个人的成长历程,衡量他在一个时期内的教育变动和收入变动,但这种时间序列数据往往无法取得。
[期刊] 投资研究
[作者]
龙文 赵曼仪
对于中美股市不同时期收益率的相关性,本文选用波动率指数、波指变动值及波指变化率作为转换变量建立二机制STAR模型,研究三种转换变量下收益率相关性影响的非线性调整过程。研究结果发现,三种转换变量下中美股市的STAR模型均存在以下现象:(1)美国转换变量的最佳滞后时期基本低于中国。(2)美国股市收益率相关系数之和的绝对值基本低于中国股市。(3)中国市场的转换系数大于美国市场。这些现象反映了相比于美国股市,中国股市运行机制不够完善,信息传递速度更慢。本文建立的模型也说明波指具有反映投资者情绪的作用,可以在一定程度上为投资者操作和市场监管提供参考。
[期刊] 财会通讯(理财版)
[作者]
刘娅 穆方舟
净资产收益率是公司税后利润与平均股东权益的百分比,反映了股东权益的剩余报酬,用以衡量公司对股东投入资本的利用效率。其弥补了每股税后利润指标的不足,是管理层、股东和上市公司都比较看中的一个指标。在上市公司的增发和配股条件中,都
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
姜涛 鲍祥霖
本文主要探讨对马柯维茨的均值—方差资产组合选择模型的改进。运用一定方法对证券的预期收益率进行排序 ,以证券的预期收益率作为变量而不是以证券历史收益率的均值作为变量 ,在马柯维茨的均值—方差资产组合模型的基础上建立一个新模型 ,然后再在考虑固定交易成本的情况下对新模型进行改进
[期刊] 统计与决策
[作者]
李强 王黎明 邱菲
文章研究基于贝叶斯方法的GARCH模型中变点的识别问题。由于股指收益率序列呈现尖峰厚尾非正态的特点,假设误差项服从自由度为υ的标准化学生t分布而非标准正态分布。我们给出了基于贝叶斯方法的GARCH模型中变点估计的具体描述,包括单变点情形、多变点(变点个数未知)情形的变点估计。在实证研究中,我们选取2000年1月4日至2011年9月30日上证A股指数收益率数据进行迭代计算来识别变点,并且将得到的变点时刻与其附近的重大政治经济事件结合起来,给出其合理的解释。
[期刊] 价格月刊
[作者]
张若钦 王刚
通过对1985年1月～2012年12月国际黄金价格和美元指数、美国10年期国债收益率变动情况的研究,证明平滑转换回归模型优于普遍回归模型,能够较好地描述它们之间的非线性关系。国际黄金价格与美元指数、美国国债收益率之间存在负相关关系;美元指数对国际金价具有非线性影响,美元指数变动幅度达到0.86%以上时,这种影响更加明显。建议根据目前美元指数变化情况,注意黄金储备和黄金投资的风险。
[期刊] 统计研究
[作者]
李竹渝 刘威仪 王泰积
已有文献中对金融市场的区间观测数据利用模糊线性规划方法讨论动态模型结构(FAR(p)),这里引入模糊双线性回归模型(FBR(p,q)),利用模糊最小二乘法来估计未知参数。基于平均平方误差(MSE)与平方绝对误差(MAE)考察了两个模型的拟合效果,并在样本期内和样本期外分别评价了两个模型的实际拟合与预测能力。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王杰 杨爱军 林金官
选择合适波动模型和概率分布成为影响VaR预测可靠性的重要因素,本文首次结合HGARCH模型和AST分布来对金融资产收益率进行建模,并将所构建模型用于VaR预测研究中。我们重点比较研究不同头寸和不同风险水平下HGARCH模型及其子类共20种GARCH族模型的VaR预测效果,并系统性研究HGARCH模型中两个波动非对称参数在波动非对称性刻画和VaR预测中的作用。研究结果表明,在样本内,AST分布下的非对称GARCH族模型具有更好的波动拟合效果、分布拟合效果和VaR预测效果;HGARCH模型的两个波动非对称参数虽然在理论上是互补品的关系,但实际建模效果类似,相互之间更接近替代品的关系。在样本外,AST分布下的非对称GARCH族模型在波动拟合、分布拟合和VaR预测方面的优越性有所下降;两个波动非对称参数的实际效果也近似为替代品,其中放缩参数相比位移参数更具优势。
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