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[期刊] 华东经济管理
[作者]
阮素梅 于宁
证券投资基金收益往往具有更高的峰度与更大的偏度,建立在古典假定基础上的均值回归分析难以给出准确预测结果。考虑到证券投资基金收益中的高峰、非对称等典型特征与各因素对收益序列的非线性影响模式,建立神经网络分位数回归模型,一方面,可以通过分位数回归功能,揭示各因素对证券投资收益整个条件分布的影响规律;另一方面,可以通过神经网络结构,模拟金融系统中的非线性关系。在神经网络分位数回归模型基础上,对证券投资基金收益整个条件密度函数进行预测,提供比点预测更多的有用信息,便于进行科学决策。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
许启发 徐金菊 蒋翠侠
与VaR金融风险测度相比,CVaR具有更好的数理性质,其计算方法成为关注的焦点。相对于单期CVaR而言,多期CVaR风险测度具有较强的非线性特征,其建模过程更加复杂。在神经网络分位数回归基础上,建立了一种新的多期CVaR风险测度方法;基于似然比检验,建立了多期CVaR风险测度返回测试评价准则。将该新方法应用于沪深300指数的多期CVaR风险测度,并将其与传统的测度方法进行了对比,返回测试结果表明:第一,该新方法具有较强的稳健性,各期平均绝对误差大小基本不变,特别适合于多期CVaR风险测度;第二,基于神经网
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
许启发 徐金菊 蒋翠侠
与VaR金融风险测度相比,CVaR具有更好的数理性质,其计算方法成为关注的焦点。相对于单期CVaR而言,多期CVaR风险测度具有较强的非线性特征,其建模过程更加复杂。在神经网络分位数回归基础上,建立了一种新的多期CVaR风险测度方法;基于似然比检验,建立了多期CVaR风险测度返回测试评价准则。将该新方法应用于沪深300指数的多期CVaR风险测度,并将其与传统的测度方法进行了对比,返回测试结果表明:第一,该新方法具有较强的稳健性,各期平均绝对误差大小基本不变,特别适合于多期CVaR风险测度;第二,基于神经网络分位数回归的多期CVaR风险测度效果优于传统测度方法,表现为似然比检验拒绝次数最少和平均绝对误差最小。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
邢会歌 钱苏琴
随着一些城市二手住宅成交参考价机制的落地,社会各界对二手房价格的评估方法提出更高要求。为提高评估精度,反映正确评估概率,本文提出一种二手房价格区间估计方法。首先,建立城市二手房屋微观特征体系,利用神经网络分位数回归模型得到住宅价格的条件分布,再通过核密度估计得到房价的概率密度函数,进而确定置信度下的二手房价格估计区间。利用Python语言,获取成都市49129条住宅交易的真实数据,对该方法进行实证检验。模型结果表明:该方法估计结果可靠性高,区间宽度合理;与线性分位数回归模型相比,该方法估计结果精度更高,稳定性更好。基于此,本文提出加强房地产数据共享体系建设、加强对二手房交易市场的监管等建议。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
方丽婷 李坤明
Fama and French(1993)提出的三因素模型对许多国家的股市收益率有良好的解释力并得到广泛应用。我们在三因素模型的基础上,利用分位数回归技术全面考察三因素对上证行业指数收益率的影响。实证结果表明:(1)在各个分位点上,市场因子对五类行业指数均有显著的正向影响;(2)规模因子对五个行业指数的影响方向不同,其中对综合指数和地产指数具有显著的负向影响,而对其他三类指数具有显著的正向影响;(3)账面市值因子对五个行业指数的影响方向也不同,其中对综合指数和公用指数具有负向影响,对工业指数和商业指数具有正向影响,对地产指数既有正向影响又有负向影响,同时在部分分位点上,账面市值因子对五个行业指...
[期刊] 中国经济问题
[作者]
毕玉国 亓彬
文章以证券投资基金作为机构投资者代表,以2004—2012年沪深A股市场数据作为研究对象,采用分位数分析的方法对我国证券投资基金与A股市场波动性的关系进行实证研究,得出结论:基金投资者整体来讲没有起到稳定资本市场的作用,反而加大的资本市场波动,尤其是在大盘收益为负时更为明显;而在股票特质性波动高分位数处且大盘收益为正时,基金投资者起到了稳定股市的作用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李晓静
文章提出了一种基于多重分形与概率神经网络相结合的海温预测方法。该方法利用多重分形方法将海温序列挖掘出多个蕴含海温变化信息的时间序列;利用多重分形计算得到的多个时间序列作为概率神经网络的输入因子建立预报模型;利用该预报方法对NINO综合区平均海温进行未来1~3个月的预报实验,结果表明:该方法能较好的实现NINO综合区平均海温的预测,这对厄尔尼诺/拉尼娜现象的监测和预报工作提供了一种新的方法。
关键词：
PNN 多重分形 海温 ENSO 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
李晓静
文章提出了一种基于多重分形与概率神经网络相结合的海温预测方法。该方法利用多重分形方法将海温序列挖掘出多个蕴含海温变化信息的时间序列;利用多重分形计算得到的多个时间序列作为概率神经网络的输入因子建立预报模型;利用该预报方法对NINO综合区平均海温进行未来13个月的预报实验,结果表明:该方法能较好的实现NINO综合区平均海温的预测,这对厄尔尼诺/拉尼娜现象的监测和预报工作提供了一种新的方法。
关键词：
PNN 多重分形 海温 ENSO 预测
[期刊] 华东经济管理
[作者]
张立军 苑迪
文章针对股价预测问题的复杂性、不确定性、时变性及动态性等特性,利用Elman神经网络具有记忆性的优点,采用遗传算法训练优化Elman神经网络的初始权值,提出了高效的GA-Elman动态回归神经网络股价预测模型。实验模拟结果表明:该模型快速稳定且具有较高的精度,将其用于股票价格预测可行且有效。该模型的提出也为股票价格预测提供了一种新的技术和方法。
关键词：
遗传算法 Elman神经网络 股价预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
周慧 王晓光
文章根据组合预测的理论和神经网络的非线性性和良好的函数逼近特性,提出了基于人工神经网络的灰色幂模型、多项式回归模型的中国火灾组合预测模型。此模型综合了各单一模型的有效信息,同时也融合了人工神经网络在不确定因素预测领域的优势,能够比较客观地反映火灾的发展趋势,为中国火灾预测提供合理的依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋惠凤 何有世 张兵
本文研究了用逐步回归、岭回归和偏最小二乘回归方法消除变量间的多重共线性,最后得到三个回归模型。单一预测方法的结果时好时坏,需要通过组合预测来提高预测精度。本文将神经网络技术与回归模型相结合,将预测值作为输入,实际用电量值作为输出,确定神经网络的拓扑结构,最后用训练好的BP神经网络预测江苏省全社会用电量。结果显示,组合预测的精度明显高于单个模型。
关键词：
多重共线性 BP神经网络 组合预测模型
[期刊] 长江大学学报(社科版)
[作者]
陈耀辉 白兰
主要对余额宝收益风险进行了分析。首先采用定性分析的方法,确定余额宝收益率的影响因素。然后比较分位数回归和最小二乘估计的区别,再利用贝叶斯分位数回归模型优化分位数回归结果,探究余额宝7日年化收益率、上海同业拆借率、国债收益率、银行理财产品收益率、货币供应量之间的关系。比较前后模型的拟合结果,发现贝叶斯分位数回归更适合表达余额宝收益率及其影响因素的关系,通过多次迭代,各解释变量在余额宝收益率各分位数上对其影响趋势更加明显。利用贝叶斯分位数回归的结果,可知余额宝收益率变动带来的风险分别为流动性风险、投资风险、市
[期刊] 商业研究
[作者]
方勇 孙绍荣
在运用神经网络模型对股票价格进行短期预测时,一般的神经网络预测模型都是以价格的时间序列滞后作为输入变量,但是由于影响价格的因素错综复杂,很多因素无法准确测量,而且市场信息的噪音太大,因此预测效果往往不太理想,于是如何选择有效的输入变量就成为一个困扰这项研究的难题。
[期刊] 投资研究
[作者]
关蓉 郑海涛 胡天惠
汇率决定模型的有效性问题一直受到学界的质疑。通过改变汇率决定模型的参数估计方法,汇率决定模型的预测效果会显著改善。本文针对G-7国家从1982年至2012年的数据,采用分位数回归法来估计汇率决定模型的三种基本形式,并将汇率决定模型的样本外预测能力与汇率的自回归模型进行了比较。研究结果表明,汇率决定模型在样本外预测能力上优于汇率的自回归模型,汇率决定模型是有效的。在汇率的不同分位数上,各个影响因素对汇率的影响程度不一样,汇率过度贬值或过度升值时,要重新考虑四个因素的影响程度及其对应的汇率调整政策。
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