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[期刊] 统计与决策  [作者] 李志林  王志刚  
从长期来看,股票价格波动还是会以价值为中心,而价值常以分红回报来衡量。但是,考察中国股市就会发现真正以分红形式给投资者回报是很少的,大部分股票分红远不如银行利息,因此投资股市主要还是希望从低买高卖中获利。由于股市波动在一段时期内常会有一定的趋势(不管是人为操纵还是实质
[期刊] 财贸研究  [作者] 刘静   余琴   吴捷   李阳  
采用序列稀疏回归的思路来处理向量自回归模型,并设计适用于大规模时间序列数据分析的序列稀疏自回归方法。研究表明:从因子角度刻画向量自回归模型可以有效地将稀疏矩阵估计问题分解成稀疏奇异向量的估计问题,从而极大地提高了计算效率。以1523家美股上市公司1973年1月—2014年12月的做空数据为例,利用此方法探索公司之间的大规模做空关联网络。研究发现:此方法可以有效地恢复股票做空份额(即某一公司的空头股份数量)与股票收益率之间隐藏的关联网络,对于股票风险溢价研究具有一定启发意义。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 康宁  荆科  
金融经济系统预测是宏观经济管理的重要问题,系统中大多数变量具有非线性与异质性等特征,门限分位数自回归(TQAR)模型能够较好地揭示这一特征。本文研究TQAR模型的预测技术,给出其条件分位数预测和条件密度预测方法。数值模拟结果表明,与传统的门限均值自回归模型(TAR)和分位数自回归(QAR)模型相比,TQAR模型在预测的精度和准度方面更具优势。文章使用TQAR模型研究中国通货膨胀的非线性动态特征,并在此基础上预测通货膨胀的波动趋势。实证结果表明,TQAR模型不仅能够揭示通货膨胀的门限效应和异质效应,提供比TAR和QAR模型更高的预测精准度,而且能够通过条件密度预测曲线,细致刻画通货膨胀条件分布的...
[期刊] 统计与决策  [作者] 蒋诗泉  刘思峰  
传统灰色包络带预测模型在上(下)界函数构造上有其不足,从而造成对预测精度影响。文章利用回归分析的方法构建上缘点连线的逼近曲线,并由此构建上缘点的序列点的上界函数。利用GM(1,1)模型得到时间响应式,并由时间响应式得到改进包络带预测模型。通过比较传统包络带模型、改进包络带模型和中位线序列模型预测精度,以说明改进的包络带模型在预测精度上得到了显著提高。
[期刊] 财会月刊  [作者] 吴艳红  周志勇  单昭祥  
EXCEL函数在《管理会计》中运用比较广泛,本文利用EXCEL回归直线法举例演示,预计和推测未来企业销售额、利润、成本及资金的变动趋势和水平,为企业经济决策提供支撑信息,并提出几点注意事项。
[期刊] 中国科学技术大学学报  [作者] 常欣卓  杨开忠  李新  沈红新  李恒年  
[期刊] 技术经济  [作者] 闵旭  叶青  蔡高琰  
基于我国区域用电量数据展开了短期用电量预测研究,采用了基于残差自回归方法的时间序列预测模型,有效提高了短期区域用电量预测准确性。相比于传统的时间序列模型(ARIMA模型和Holt-Winters模型),基于残差自回归方法的时间序列预测模型的MAPE值和RMSE值均最小,并在两个不同的数据集上表现平稳。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 陈东陵  
生产、消费、投资、储蓄、物价、货币流通、银行利息率是宏观经济范畴的七个要素。通常认为生产和消费是一对矛盾,投资和储蓄是另一对矛盾。这两对矛盾相辅相成。若只用这两对矛盾的运动来说明一个经济系统的运动是远远不够的。在经济系统运行过程中,生产、消费、投资、储蓄、物价、货币流通、银行利息率同其它经济要素一起相互关联、共同
[期刊] 统计与决策  [作者] 武新乾  张刚  
为了探寻具有非参数趋势的残差自回归模型的较为合适的预测方法,文章考虑了基于多项式样条的两种方法:直接法和两步法,模拟算例表明两步法拟合与预测的均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)都小于直接法拟合与预测的MSE和MAE,此外,还对人民币/美元的日度汇率数据进行了拟合与预测的实证分析,得到了与模拟算例相类似的结果,这说明两步法优于直接法,两步法是一种较好的预测方法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 林志华  郭正光  陈镇坤  
文章首先对自回归模型进行贝叶斯分析,并将随机搜索选择变量方法引入模型中,基于经济预警指数数据建立时间序列自回归模型。构造基于Gibbs抽样的MCMC算法对模型进行滞后阶数的选择和参数估计。对全系数ARIMA(9,1,0)模型和贝叶斯ARIMA((1,9),1,0)模型的拟合精度和预测效果进行对比。数据分析表明:基于随机搜索变量方法的自回归模型能更准确地对宏观经济预警指数进行预测。
[期刊] 统计与决策  [作者] 黄山  陈晔  汤乐明  
针对我国工业化和城市化进程加快发展、钢材表观消费量持续上升的客观现实,文章构建了包括GDP、城镇固定资产投资、广义货币供应量和钢材表观消费量的贝叶斯向量自回归钢材表观消费量预测模型,实证结果表明,BVAR(2)模型能较好地预测我国月度钢材表观消费量,其短期预测能力优于常用的ARIMA模型,同时,GDP增速的上涨对未来我国钢材表观消费量将产生较大的持久拉动作用;广义货币供应量增速的上涨会对其产生短暂的拉动作用;固定资产投资增速的上涨对其产生的拉动作用将保持半年左右。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 叶倩婷  龙志和  
本文建立同时考虑空间误差自回归和嵌套随机效应误差分量的层级数据空间误差自回归模型,并推导最优权重GMM估计量,对空间自回归系数和误差项的方差进行估计。然后,定义对应的FGLS估计量,对层级数据空间误差自回归模型的总体回归系数进行估计。通过蒙特卡洛模拟,验证了所提出模型估计量的有限样本性质。模拟结果表明,本文提出的最优权重GMM估计量以及总体回归系数的GMM-FGLS估计量有很好的小样本性质。
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