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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
邱冬阳
本文运用数理统计和经济计量学实证分析方法,对上海股市1997年发行并上市的65个样本股票进行线性模型的构建,并通过了经济、数理、计量检验,应用模型可对样本和新上市的股票进行价格预测,也有助于证券市场参与各方的分析判断。
关键词：
新股定价 预测模型 功效评价
[期刊] 财会月刊
[作者]
苗晴 姚洪兴
本文基于复杂网络理论和２０１３年１１月１日～２０１５年７月３１日期间股票价格日收益率数据，利用Ｕｃｉｎｅｔ建立＂一带一路＂概念股价格关联网络模型，实证分析该股市关联网络的复杂特性及其拓扑结构。研究发现：该网络具有＂小世界＂和＂无标度＂的特性；网络中存在大量度数很大的节点，对整个网络影响较大；网络中存在凝聚子群现象。证券监管部门应适当发挥资本市场稳定器的作用，积极引导节点股票公司的资本运作，以维护股市网络的稳定性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
陈健
本文主要介绍ARCH(AutoregressiveConditionalHeteroskedasticity)模型、GARCH模型和E GARCH模型 ,分析这些模型的特点和适用范围 ,并在模型中引入t分布取代正态分布假设 ,最后利用这些模型对上证指数进行了实证分析。
关键词：
ARCH类模型 异方差性 t分布
[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]
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] 统计与决策
[作者]
李颖 凌江怀 李建军
文章在分析现有股票价格预测方法不足的基础上,通过周易理论与博弈论分析股票价格波动规律,建立了股票价格短线波段拐点预测模型,对股票价格运行的顶点和底点产生时刻的预测有很强的操作性和准确性。该模型对于经济管理部门通过资本市场来调控宏观经济有积极意义。
关键词：
周易 博弈论 股价预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
周章元 何小灵
为了提高金融时序预测的准确性及泛化性，文章提出了基于主成分分析法和注意力机制来优化长短时记忆模型（PCA-Attention-LSTM）的消费行业板块指数预测方法。首先对指数日常数据生成技术指标，然后通过主成分分析法提取重要特征，根据长短时记忆神经网络（LSTM）学习输入特征的内部变化规律，并利用注意力机制计算LSTM隐层状态的不同权重，最后结合注意力权重和LSTM神经网络进行指数预测。结果表明，优化后的LSTM模型对消费行业板块指数走势具有较强的预测能力。此外，在预测方法的基础上引入了股票的异同移动平均线和均线指标，提供了一种每日轮动自动捕捉交易点的短频量化交易策略。
[期刊] 统计与决策
[作者]
覃思乾
本文应用灰色系统理论,对股票价格变化建立GM(1,1)预测模型,并进行了实证分析。结果表明,把股票价格动态变化过程看作一个灰色系统,利用所建立的模型可较好地预测股票价格的短期发展变化趋势;同时通过与用ARIMA模型预测的拟合比较,表明在对股票价格作短期预测时,用GM(1,1)模型进行预测比用ARIMA模型进行预测具有更高的精确度。
[期刊] 经济问题
[作者]
陈海明 段进东
对股票价格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。尝试将灰色系统理论应用于股票市场 ,在对 GM(1,1)模型和马尔柯夫模型详细剖析的基础上将两者结合为一 ,建立相应的灰色—马尔柯夫预测模型 ,并通过对上证综合指数的预测说明该模型具有较高的预报精度和应用价值。
[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]
付燕 栗锋
中体产业股票作为我国唯一的体育类股票,为了准确把握其波动状况,科学预测未来发展趋势,收集了2002年1月1日至2010年6月30日中体产业股份有限公司股票的1510个日收盘价格指数为研究样本,进行了时间序列分析,建立了中体产业股票的自回归移动平均模型(即ARMA模型)。结果显示:模型ARMA(3,1)能较为准确地预测中体产业股票每日数据,模型的预测值与实际观测值非常接近,说明时间序列模型在中体产业股票状况预测中具有较好的应用价值。
关键词：
体育产业 中体产业 波动性 ARMA模型
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
李江平
本文研究了次新股价格的反转和惯性效应,尤其是取消申购预缴款制度后,次新股成了市场的稀缺板块,表现出高波动性、高收益性的特征。我们发现次新股价格的大幅波动由游资造成,游资的策略是在次新股打开涨停当日买入,次日卖出,未涨停事件吸引了投资者的关注,而散户与游资的交易行为是截然相反的。数据分析结果表明在超短期内次新股存在显著的惯性效应,短期内存在显著的反转效应,中期内存在显著的惯性效应。本文同时也为监管层了解非理性投资行为的驱动因素和形成机制提供了一定依据和路径,为证券市场的平稳发展提供理论依据。
关键词：
次新股 股票价格异象 惯性效应 反转效应
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