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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
乌家培
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢合亮 张砣
时间序列模型在预测中占有重要的地位,其固有的系统误差性往往对预测精度产生负面影响。文章以沪深300指数为研究对象,通过时间序列模型得到预测方程,并以此为基础推导出卡尔曼滤波的状态方程和测量方程,利用卡尔曼方程对预测结果进行修正。结果表明,卡尔曼滤波对时间序列模型的预测有优化作用,可以提高预测的精确度。
关键词：
收益率 沪深300指数 预测 高频交易
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢合亮 张砣
时间序列模型在预测中占有重要的地位,其固有的系统误差性往往对预测精度产生负面影响。文章以沪深300指数为研究对象,通过时间序列模型得到预测方程,并以此为基础推导出卡尔曼滤波的状态方程和测量方程,利用卡尔曼方程对预测结果进行修正。结果表明,卡尔曼滤波对时间序列模型的预测有优化作用,可以提高预测的精确度。
关键词：
收益率 沪深300指数 预测 高频交易
[期刊] 林业经济
[作者]
周秀莲
近年来，国内外经济环境的不确定性对中国期货类金融市场影响越来越显著。研究油脂类农林产品期货市场的波动溢出影响，对加速农林产品金融化和防范系统性金融风险、凸显农林产品期货市场管理价格风险的作用等具有重要意义。文章利用中国2018—2023年棕榈油、豆油和菜油农产品期货指数的月度数据，上证综合指数的月度数据以及PPI、EPU、PMI月度数据的宏观经济数据，以经济政策不确定性、证券市场、期货市场的作用路径，构建VAR-BEKK-GARCH模型考察宏观不确定性对棕榈油等油脂类农林产品期货价格的传导关系和风险波动溢出效应变化。结果表明：（1）油脂类农林产品期货价格具有显著的波动溢出效应，且通常是该波动溢出的风险传递者；从描述性统计结果的Jarque-Bera统计量来看，在显著性水平为5%时，三种油脂类农林产品期货指数收益率分别为496.39、975.02和647.07，指数变化率序列都不服从正态分布。（2）油脂类农林产品期货价格波动对中国金融市场的影响程度最强；指数收益率的一阶滞后项系数在5%的显著性水平上均显著。（3）在极端事件冲击下，油脂类农林产品期货价格对中国期货价格波动的依赖性较强，并表现出明显的时变特征。基于研究结论提出政策启示：政策制定者应借助溢出效应的分析结果，采取相应的监管和干预措施，维护市场的健康发展。金融监管部门应对中国农林产品期货市场建立风险监控、预警机制，有效防范系统性风险。
[期刊] 商业研究
[作者]
王朝勇 孙延风 裴志利
针对单变量金融时间序列,本文基于相空间重构理论和Shannon信息传输理论提出PSRIDL波动预警方法,对深交所平安银行价格波动序列进行实证。研究发现:在序列接近波动转换临界之前,PSR-IDL指数显著增加并且连续突破警戒阈值;PSR-IDL在接近波动转换临界点之前100天里有74天发出清晰预警信号,但经典的波动预警指标CSD却没有发出清晰稳定的预警信号。这表明,在缺少有效预测模型的情况下,PSR-IDL用作单变量金融时间序列波动临界转换预警是可行有效的。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
张成虎 赵小虎
小波分析在数学上具有严格意义上的突变点诊断能力,不依赖于经验模型,适合检测金融交易序列中的可疑成份。文章针对可疑金融交易特征,探讨借助小波分析方法在信号奇异性检测方面具有的独特优势,从金融交易序列中识别出具有异常交易行为特征的账户。实验结果验证了该方法的可行性和有效性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
朱涛 卢建 江孝感
金融资产收益率具有两个明显的特征,即尖峰厚尾性和平方序列的自相关性。本文首先研究了MGARcH(κ;1,1)模型的矩特性,然后分析MGARCH模型对这两个特性的刻画能力,并将它与GARCH(1,1)进行了比较,从理论上证明了MAGRCH较之GARCH模型有较强的刻画能力。最后利用上证综合指数的收盘价数据进行了实证分析。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
徐梅 申来凤
引入符号时间序列分析方法,以收益符号序列修正Shannon熵作为市场有效性的度量,以时变修正Shannon熵描述市场有效性随时间的变化,采用Logit模型分析价格异常波动或暴跌发生的概率与市场有效性之间的关系。将提出的方法应用于沪深两个股票市场的异常波动及暴跌与市场有效性关系的分析中,结果表明市场有效性越弱,发生异常波动或暴跌的概率越大,市场有效性对异常波动的影响比对价格暴跌的影响更显著,深圳市场有效性对异常波动或价格暴跌的影响比上海市场更显著。理论与实证分析都表明所提出的方法是可行的、有效的。
[期刊] 价格月刊
[作者]
许华 白静
新常态下我国纸浆价格震荡涨跌，纸浆市场持续低迷，造成部分造纸企业严重亏损。选取２００５年１月～２０１５年８月我国纸浆价格月度数据，采用ＥｖｉＥｗｓ６．０软件对其进行传统的时间序列分析，以探究其价格波动趋势。实证结果表明，我国纸浆价格非常容易受到季节因子和不规则分量因素的影响，其价格整体出现上升后又回落的趋势，存在着波动周期规律。其中２００５年～２０１２年共有两个完整周期，基本保持四年一次，２０１３年～２０１６年出现第三个完整周期，且２０１６年的纸浆价格将继续平稳下滑，预计２０１７年后开始上涨，同时进入下一个波动周期。本文据此提出了新常态下我国造纸企业发展的政策建议。
关键词：
新常态 纸浆价格 时间序列 价格波动
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
汤胤 毛景慧
基于拐点集合判别的ＴＢＵＤ方法主要思路是分析拐点集合间的关系，并在高维空间进行划分，从而搭建判别模型，并将分析框架应用在特质波动率等若干指标上，利用实证数据得到结论。应用ＴＢＵＤ判别框架可以发现，特质波动率等指标无法对拐点集合进行清晰划分，因而并不具有预测能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
戴稳胜 吕奇杰 David Pitt
建本研究结合小波转换与支持向量回归,提出一个二阶段时间序列预测模型。先以离散小波分解与重组对金融时间序列数据进行预处理,再以SVR建立预测模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
次必聪 张品一
对金融时间序列的精准预测是经济政策制定者以及投资者关注的重点。文章选用道琼斯工业指数、上海证券综合指数以及伦敦金价格指数作为金融时间序列的代表，以非线性组合的方式，构造了一种新的ARIMA-LSTM组合模型，对三种金融时间序列进行预测，并将ARIMA模型、LSTM模型和线性组合模型作为对照模型，比较不同模型预测的准确性。实证结果表明，所构建的非线性组合预测模型较对照组的单一预测模型和线性组合预测模型均存在普遍的优势。在短期、中期和长期三个预测区间内，非线性组合模型相较于对照组模型的优势随着预测区间的变长而扩大。
[期刊] 统计与决策
[作者]
耿克红 张世英
金融市场超高频时间序列建模是目前金融计量经济学研究的热点。该文在已有研究的基础上,建立了ACD-GARCH-V模型,通过实证分析考察了超高频交易量变化率及交易持续期对金融产品收益率和波动性的影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王巍 赵国杰 毕星
文章针对金融时间序列变化复杂、难以用单一智能方法进行有效预测的问题,提出了一种新的基于经验模式分解、支持向量回归和粒子群优化的混合智能预测模型。经验模式分解能将非平稳时间序列按其内在的时间特征尺度自适应地分解为多个基本模式分量,根据这些分量各自趋势变化的剧烈程度选择不同的核函数进行支持向量回归预测,最后通过粒子群优化算法对各预测分量进行加权组合,得到原始序列的准确预测值。证券市场实证研究表明该模型可以准确预测金融时间序列。
[期刊] 商业研究
[作者]
李守伟 钱省三
在金融时间序列相关性的基础上,重要的是应该研究金融市场中的规则网络,即从相关系数矩阵中抽取的MST和等级树,再研究金融市场中的复杂网络,即具有无标度特性的复杂相关性网络。这样,用实际金融数据对规则网络和复杂网络,就可以得出一些实证结果。
关键词：
金融市场 相关系数 最小生成树 复杂网络
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