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[期刊] 税务与经济(长春税务学院学报)
[作者]
闵丹
采用针对聚类问题的神经网络方法,利用自适应共振(ART)模型,通过对我国证券市场中的股票进行实证分类,可以得出在给定数据解释能力方面,ART模型倾向于构建一个狭长的、具有某种函数关系的类;各类型股票分组的结果显示:收益率与标准差之间规律递增排列,市盈率效应和规模效应、主营业务增长率效应等一一显现。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王国长 梁焙婷 王金枝
在金融领域,自适应Lasso被广泛的用于股票价格预测模型中的变量选择和参数估计。然而,自适应Lasso是针对非时间序列模型提出的,忽略了时间序列模型特定的结构,比如时间序列模型中通常会出现滞后阶数越靠后,对未来的预测能力越弱的特性,从而,容易造成估计及预测不精确。因此,时间序列模型的变量选择惩罚参数的设计应与滞后阶数相关,即对越靠后的滞后阶数应加上越大的惩罚。为了充分考虑时间序列模型的特性且保留自适应Lasso的优点,本文针对时间序列AR(p)模型提出一种改进的自适应Lasso(MA Lasso)方法,通过在自适应Lasso惩罚基础上乘以一个关于滞后阶数单调不减的函数来达到目标。这样设计的惩罚参数的另一个优点是通过选取特定的惩罚参数,Lasso,自适应Lasso方法都是MA Lasso方法的特例。进一步,对于AR(p)模型中另一个重要参数p的选择问题,本文提出一种改进的BIC模型准则来选择p。最后,将MA Lasso方法应用到中证100指数中,实证分析表明,与Lasso和自适应Lasso相比,MA Lasso选择最简模型且预测效果最佳,即选择最少的预测变量的同时且具有最小的模型预测误差。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
杨芸 陈亮 樊重俊 杨进
为实现对股票价格的短期预测,本文在Laguerre正交基神经网络(LOBNN)模型的基础上,提出了一种新的组合预测模型来预测短期股价的变化。该模型先通过改进LOBNN模型的权值求解算法,用以增强模型的通用性。接着在其基础上设计新的迭代算法,进一步提高模型的预测精度,进而得到新的LOBNN模型。之后将股价数据分别代入AR-GARCH模型和改进后的LOBNN模型,得到输入数据的两组预测值。最后通过不同的权重来组合两种预测结果,生成最终股价的预测结果。文末的仿真结果表明该组合模型在预测精度与通用性上较原始模型有较大的提升,是一种高效的预测模型。
[期刊] 商业时代
[作者]
周连强
本文利用单位根检验方法,对2005年12月22日至2008年7月22日中国股票市场上证综指与深证成指序列进行检验,研究表明两种股份指数序列均存在单位根,这说明两者的变化是非线性的。而两种指数的收益率序列经过检验证明不存在单位根。文章还发现上证综指与深证成指存在极高相关性,并利用非线性方法,对两种指数收益率序列进行了实证分析。
关键词：
上证综指 深证成指 非线性 TAR模型
[期刊] 工业技术经济
[作者]
杨印生 毕传文 于薇
本文运用DEA-DA模型评价了20家上市公司的主要经济指标,将20家上市公司分成了两组Group_1p和Group_2,并对其进行排序,区分优劣。这不仅使股票市场最大化的发挥优化资源配置的作用,而且有助于投资者降低投资的风险,也有利于证监会对股票市场的有力监督,使股票市场成为筹资者融资的场所,也是投资者获取回报的地方。
关键词：
DEA-DA模型 股票 上市公司 评价
[期刊] 统计与决策
[作者]
谭依妮
文章采用概率图模型,并将其与时间因素的影响相结合,提出改进的聚集矩阵生成规则。依次建立每支股票关于其他股票以时间为权重的模型,运用加权最小二乘法进行估计,利用估计所得系数结合随机误差的方差生成改进的聚集矩阵。最后截取部分股市数据检验所建模型的正确性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丹 郑少智
文章考虑了Cox模型的变量选择问题,将自适应Lasso引入到Cox模型中,提出了一类基于惩罚偏似然函数的自适应Lasso估计程序。通过对偏似然函数采用二阶泰勒展开式近似逼近,运用循环坐标下降法求解模型,再借助牛顿—拉普森迭代完成整个变量选择和估计过程。随机数据模拟的结果表明该方法具有优良的变量选择效果,并适用于高维数据。
[期刊] 统计研究
[作者]
王德青 何凌云 朱建平
股票收益波动具有典型的连续函数特征,将其纳入连续动态函数范畴分析,能够挖掘现有离散分析方法不能揭示的深层次信息。本文基于连续动态函数视角研究上证50指数样本股票收益波动的类别模式和时段特征:首先由实际离散观测数据信息自行驱动,重构隐含在其中的本征收益波动函数;进一步,利用函数型主成分正交分解收益函数波动的主趋势,在无核心信息损失的主成分降维基础上,引入自适应权重聚类分析客观划分股票收益函数波动的模式类别;最后,利用函数型方差分析检验不同类别收益函数之间波动差异的显著性和稳健性,并基于波动函数周期性时段划分、图形展示和可视化剖析每一类别收益函数在不同时段波动的势能转化规律。研究发现:上证综指股票收益波动的主导趋势可以分解为四个子模式,50只股票存在五类显著的波动模式类别,并且五类波动模式的特征差异主要体现在本次研究区间的初始阶段。本文拓展了股票收益波动模式分类和差异因素分析的研究视角,能够为金融监管部门管理策略的制定和证券市场的投资组合配置提供实证支持。
[期刊] 中国软科学
[作者]
李云飞 惠晓峰
本文遵循价值投资理念,建立基于支持向量机的股票投资价值分类模型。首先随机抽取500支A股股票作为样本,并选取对股票投资价值影响显著的财务指标构造样本特征集,然后采用支持向量机方法建立股票投资价值分类模型,最后将其与BP神经网络和RBF神经网络相比较,结果表明支持向量机的分类效果和泛化能力最优。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郝勇 刘继洲
本文运用BP人工神经网络,在MATLAB平台上,进行公用事业指数波动规律的预测和分析,能利用公用事业指数前三天的收盘价,预测第四天的收盘价,并且预测值达到一定精度。
关键词：
分类指数 神经网络 MATLAB 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
荣腾中 肖智 刘朝林
针对多元马尔可夫链模型分析中,待估参数数量大而导致估计困难的问题,文章提出了改进方法。以一元预测误差最小为优化目标,对列间权重参数进行了分批次优化求解。应用多元马尔可夫链模型,对股票五大行业分类指数序列进行建模,研究了各行业分类指数相互间的内在相依特征。应用数据序列间的多元交互信息,对行业分类股指序列进行了预测。
关键词：
多元马尔可夫链 行业分类指数 交互信息
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
戴丽娜
本文提出了半参数ACD模型并基于模拟样本与调整后的中国股票市场的价格时间间隔样本对模型进行实证分析.半参数ACD模型对条件期望的函数形式与随机误差项的分布形式要求都没有参数ACD模型强,因此不会像参数ACD模型那样因模型形式设定错误而得出错误结论.这一点在我们的实证分析中可以得到证实.与非参数ACD模型相比,半参数ACD模型能够估计出参数,这增加了模型的解释能力.半参数ACD模型估计出来的各个可加部分图形的形状对于正确设定参数ACD模型具有一定的指导作用.
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
陈影 王立夏
针对制造企业往来款项商业信用的分类管理问题,构建自适应多分类的集成支持向量机模型。通过分析制造企业商业信用评价问题多分类不平衡的重要特点,调整基本支持向量模型的核函数和惩罚因子参数,集成多个基本支持向量机分类器进行分类分析。以长三角地区某制造企业客户分类分析为例,进行了实验分析,结果表明根据实际问题设计的自适应多分类模型和数值处理方法相结合,可以进一步提高分类准确率,进行制造企业商业信用多分类问题的决策判断分析。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
辛明辉
文章选取股票市场和商品市场为代表性金融市场,通过价格共振和波动共振两个维度对金融市场系统性风险进行研究。用2008—2020年万得全A和南华商品指数代表股票市场和商品市场价格构成研究样本,通过计算两指数的年度相关系数,对引发金融市场价格共振的因素进行剖析总结;使用DCC-GARCH模型计算两指数的波动相关系数,研判2008—2020年间以股票市场和商品市场为代表的金融市场风险变化情况;用实际数据研究了重大事件发生后金融市场间波动共振程度的变化情况。研究表明:2014—2017年,在强监管和构建成熟资本市场的不断推进下,两市场间波动共振关系弱化;2018年后,重大事件影响下系统性风险水平上升,相关系数重回高位,波动共振再次加强。并提出对化解金融市场系统性风险的相关建议。
关键词：
系统性风险 股票市场 商品市场 重大事件
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
辛明辉
文章选取股票市场和商品市场为代表性金融市场,通过价格共振和波动共振两个维度对金融市场系统性风险进行研究。用2008—2020年万得全A和南华商品指数代表股票市场和商品市场价格构成研究样本,通过计算两指数的年度相关系数,对引发金融市场价格共振的因素进行剖析总结;使用DCC-GARCH模型计算两指数的波动相关系数,研判2008—2020年间以股票市场和商品市场为代表的金融市场风险变化情况;用实际数据研究了重大事件发生后金融市场间波动共振程度的变化情况。研究表明:2014—2017年,在强监管和构建成熟资本市场的不断推进下,两市场间波动共振关系弱化;2018年后,重大事件影响下系统性风险水平上升,相关系数重回高位,波动共振再次加强。并提出对化解金融市场系统性风险的相关建议。
关键词：
系统性风险 股票市场 商品市场 重大事件
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