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[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] 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]
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] 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]
崔建福,李兴绪
[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] 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] 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] 金融理论与实践
[作者]
魏菊 纪颖 屈绍建
资产定价问题随着金融产业的快速发展成为金融学家们争相研究的对象,影响风险资产价格变化的因素也随着研究的不断深入而不断显露出来。在Kyle模型的基础上,在股票市场中引入贴近实际的趋势交易商,构建了以知情交易商为主导,趋势交易商采取适应性策略的主从博弈模型,给出了市场均衡时的股票价格。同时,运用数值方法分析了知情交易商和趋势交易商博弈行为对股票均衡价格的影响,结果显示趋势交易商的决策会影响市场的均衡价格,两类交易者博弈的结果甚至会造成不同方向的变化趋势。最后,通过案例验证了模型结论的有效性,并为市场分析和投资
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
魏菊 纪颖 屈绍建
资产定价问题随着金融产业的快速发展成为金融学家们争相研究的对象,影响风险资产价格变化的因素也随着研究的不断深入而不断显露出来。在Kyle模型的基础上,在股票市场中引入贴近实际的趋势交易商,构建了以知情交易商为主导,趋势交易商采取适应性策略的主从博弈模型,给出了市场均衡时的股票价格。同时,运用数值方法分析了知情交易商和趋势交易商博弈行为对股票均衡价格的影响,结果显示趋势交易商的决策会影响市场的均衡价格,两类交易者博弈的结果甚至会造成不同方向的变化趋势。最后,通过案例验证了模型结论的有效性,并为市场分析和投资者实际决策提供理论的支撑。
[期刊] 贵州财经大学学报
[作者]
高天
股票价格序列的变化往往具有高度的非平稳性和异方差性,使得单一的预测方法难以准确预测。利用最优小波包变换,将股票价格序列分解为一系列特征规律较明显的小波包系数,对其中的趋势部分采用ARIMA进行预测,对细节部分采用SVR进行预测,最后将预测结果进行重构得到股价预测序列。实证研究结果表明:该预测方法结构明确,计算高效,能够以较高的精度对股价变化进行预测。
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