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[期刊] 中国金融
[作者]
刘秋根
金融与整体经济的关系，包括两个方面：一是金融先行，在体制、机制方面有较大的变动甚至转型，从而带动整个经济发展；二是经济整体上有较快、较大的甚至是本质上的变动，从生产力、生产关系方面都是如此，进而引起金融机制的变动。而整个前近代经济或者传统经济也是如此。如学术界所公认的，明中叶以后，中国经济有了一个较大的变动，或者说是转型，这就是在商品经济发展、市场扩大、产业分工进步的基础上，生产方式得到了本质的进步。而其中最关键的、引
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘遵雄 周天清
由于金融时间序列具有复杂、非线性、非平稳性、含噪声等特点,许多传统的线性及非线性方法难以对其进行有效的预测。为此,文章提出将HRM(A Hessian Regularized Nonlinear TimeSeries Model)应用于金融时间序列领域。实验结果表明,HRM具有较好的模型构建能力,拥有较快的计算速率,并且得到了较好的预测结果。
关键词：
HRM 金融时间序列 建模 预测
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
夏国恩 邵培基
针对目前金融时间序列预测方法的不足,在利用训练样本与测试样本间马氏距离对惩罚因子进行加权的基础上,改进传统的支持向量回归机(SVR)。通过以上海证券综合指数趋势的预测为例子,与标准BP人工神经网络(BPANN)和SVR方法进行了对比,发现该方法能获得更准确的预测结果。结果表明,该方法能充分反映股票价格时间序列趋势规律,是研究金融时间序列预测问题的有效方法。
[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] 数理统计与管理
[作者]
李竹渝 张成 王泰积
金融市场中的实际观测数据,除随机性外往往还带有模糊性,这样的观测数据通常以观测区间的形式给出,例如,当我们谈及某日的上证指数时,其观测值总是在最低点与最高点之间波动。观测值的这种不确定性来自于多重隶属现象,而非随机现象,我们称这种不确定性为模糊性。不确定性问题通常含有两种意义上的分类:一类是随机不确定性,人们依靠概率统计方法进行处理;另一类是非随机性的不确定性,即为模糊性问题,通常利用模糊集合理论来进行研究。本文将在模糊数学理论基础上,利用回归分析方法,构建模糊金融时间序列模型,并利用FLP(模糊线性规划)方法来估计模型的未知参数。为了合理评价拟合效果,我们将根据测量模糊集合间的择近原则,给出...
[期刊] 管理科学
[作者]
张维 赵帅特 熊熊 张永杰
从受到广泛关注的简单技术规则视角,运用新兴的计算实验金融方法研究股票市场收益的时间序列可预测性,证明投资者非理性心理和行为是造成时间序列收益可预测性的原因。基于Swarm仿真平台和Ob jective C语言构建仿真模型TA-ASM,并进行多组不同参数下的计算实验,通过对模拟数据的统计分析发现,简单技术规则能获得超额收益,表明其在一定程度上具有时间序列收益可预测,该结果意味着收益时间序列存在可被简单技术规则侦测的部分。为确定潜在的影响因素的作用,研究进一步定性定量地对可能的各个内外生因素进行分析,最后得出投资者的非理性心理和行为作为一种系统风险被市场收益吸收从而导致时间序列收益可预测性的结论,...
[期刊] 华东经济管理
[作者]
易文德
金融资产相依结构的研究在金融风险分析中有着重要的意义。金融资产的相依结构主要有两类:一类是单个金融资产自身时间前后交易价格波动的相依关系,称为短期相依关系,另一类是金融资产间的价格波动相依结构,称为同期相依关系。针对前一种相依关系,我们应用混合相依结构M-Copula函数模型对上海综合指数、香港恒生指数和美国道琼斯指数三种金融时间序列前后一个交易日的价格波动相依关系进行了分析。应用两步骤法对模型的参数进行估计,并对边缘分布和M-Copula模型进行了拟合优度检验。结果表明:混合M-Copula模型能够捕捉
[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] 西北农林科技大学学报(社会科学版)
[作者]
徐正国 张世英
高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域。论述了迄今国际相关文献中几乎所有关于高频金融时间序列的理论和实证研究成果:高频时间序列的模型化方法、日历效应、"已实现"波动和ACD模型,指出了研究中存在的问题,展望了高频时间序列的研究趋势。
[期刊] 商业研究
[作者]
吴江 李太勇
金融时间序列数据的预测是商业领域的热点问题,对金融时间序列进行准确的预测,对金融投资决策与风险管理具有特别重要的意义。针对金融时间序列的特点,对传统支持向量机进行了改进,提出了基于加权支持向量机的金融时间序列预测方法。研究表明,与传统金融时间序列预测方法比较,基于加权支持向量机有效地提高了金融时间序列预测的精度。
关键词：
商业领域 金融时间序列预测 支持向量机
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
刘金全 郭整风 谢卫东
“费雪效应”假设说明通货膨胀率对于名义利率存在直接影响,两者之间存在长期均衡关系。我们利用单位根检验和分整检验等方法检验名义利率和通货膨胀率序列的单位根性质,并利用协整检验判断它们之间的长期均衡关系。检验结果表明,我国通货膨胀率对名义利率的作用尚不明显,我国经济当中没有出现显著的“费雪效应”。
关键词：
名义利率 通货膨胀率 费雪效应
[期刊] 统计与决策
[作者]
江雨燕 邵金 陈梦凯 王付宇
由于金融时间序列具有高度非线性、不稳定性等特点，单一预测模型的预测精度受限。文章将集成经验模态分解（EEMD）技术和长短期记忆网络（LSTM）相结合，同时融入麻雀搜索算法（SSA）优化神经网络参数，构建了EEMD-SSA-LSTM混合预测模型。首先将该金融时间序列进行EEMD分解，其次将分解所得的各IMF分量与残差项输入到SSA优化后的LSTM网络进行逐个预测，最后通过累加得到最终预测结果。以上证指数价格为研究对象进行实证分析，结果表明，所提出的混合预测模型的MAPE、RMSE、MAE分别为0.0122、0.3278、0.2681，具有更高的预测精度与适用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李述山
类似于通常的非线性相关性度量,文章建立了时间序列间的几个条件相关性度量;提出了相关性分析中Copula函数选择的两个原则;通过构建Copula-EGARCH模型,将两个金融资产间的条件相关性分析转化为标准化残差间的相关性分析。通过沪深股市之间的条件相关性实证研究发现,在常见的几种Archimedean Copula中GS Copula与BB1 Copula对金融市场相关性的描述具有良好的效果,能够较全面地反映两个市场之间各种非线性条件相关性,并且沪市与深市之间的条件相关性很强。
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