基于小波分析的滑动GA-BP-GRACH模型对股票的预测研究

以“平安银行” 00001号股票收盘价为实证背景,基于小波分析下的滑动GA-BP-GRACH模型对该股票变化趋势进行预测研究,即:通过小波分解得到两类股票变化数据(低频、高频),并建立滑动窗口下的GA-BP神经网络对其低频数据进行预测,鉴于高频数据表现出的波动性特点,采用GRACH模型进行预测.结果显示,两类模型的预测效果均为良好.最后,再基于小波重构得到股票的最终预测数值.实验表明,所述模型在股票预测方面比传统神经网络模型更加优越,对股票变化规律刻画也有着一定的参考价值.     

上证指数与股票收盘价相关性实证研究

本文针对相关系数的特征,提出全集相关系数及子集相关系数序列方法;以1990年12月19日-2016年12月30日披露的部分个股收盘价及上证指数数据为样本,按照"一一对应"原则进行了数据挖掘,研究筛选后的样本数据。研究结果表明,上证指数与不同的个股收盘价存在着不同程度相关性;个股收盘价与上证指数的相关性随时间而发生变化;以上证指数为参照系,有效研判个股的变化特征。本文的研究结论为证卷市场股票分类及参照上证指数实施股票投资操作提供重要依据。     

基于双重加权网络的股票强相关性分析

为分析股票间的强相关性,合理构建投资组合,选择中国股市煤炭电力板块93支股票,以股票上市时间至2011年2月11日每日收盘价和成交量,建立双重加权网络模型.在模型中,顶点是股票,双重边分别由股票间的成交量相关和回报相关建立,边上的权就是相关系数值.研究结果表明,网络顶点度服从幂律分布,负幂指数δ值约为0.02;单网络顶点度呈现"翘翘板"特点,即一个单网络中度大的顶点在另一个单网络中度很小;网络的模块具有同源性,即模块中顶点来自同一板块;网络的最大生成树明显以板块形成树分枝;网络树EGO结构体现企业间存在的生产材料和业务供求关系.     

基于ARIMA模型与神经网络模型的股价预测

了解并掌握股价运行的规律是许多投资者和学者所关注的领域,采用了ARIMA模型和BP神经网络对百度、阿里巴巴两支股票的收盘价进行建模与预测,并对比了两模型的预测精度,结果表明两种预测模型都达到比较理想的预测精度和短期预测可行的效果.     

基于R／S分析法的股市走势分析

本文根据上证综合指数和深圳成分股2003年1月2日到2006年5月17日的收盘价及换手,对上证综合指数和深圳成分股的收盘价趋势进行了分析。用R／S分析法对收盘价趋势进行了分析,为分析历史数据对收盘价的影响,引入了关联尺度函数,通过求解出上证综合指数和深圳成分股的赫斯特（Hurst）指数,可以求出其关联尺度。根据赫斯特指数及关联尺度,我们分析出了收盘价是一个有偏的随机游动,并给出了上证综合指数和深圳成分股走势的相关结论。     

时间序列模型和神经网络模型在股票预测中的分析

利用MATLAB软件编程建立AR模型、RBF和GRNN神经网络模型,滚动预测上证指数开盘价、最高价、最低价和收盘价与实际价格对比,分析误差.结果表明,3种模型用于股票预测均是可行的,误差很小.AR模型不稳定,对个别预测较准;RBF和GRNN网络训练速度都很快,但GRNN比RBF预测效果好.     

基于小波神经网络与ARIMA组合模型在股票预测中的应用

为了实现对股票价格变化的短期预测,提出了一种基于小波神经网络(WNN)与自回归积分滑动平均模型(ARIMA)的组合预测模型.将股票的收盘价序列数据划分为线性以及非线性(误差项)两个部分,分别利用统计学中ARIMA模型和小波神经网络分别对两部分数据进行预测并得到结果,将两部分结果组合相加合成为整个股票价格的预测结果.实验结果表明该组合模型在预测精度方面有提高,是一种比较有效的预测模型.     

基于主成分分析与Fourier变换的动态投资组合

提出了一种将主成分分析与Fourier变换组合的资产投资组合方法.对于N个资产,首先利用主成分分析中第一主成分确定各资产的组合权重并建立投资组合,利用Fourier变换获得该组合残差的复合周期趋势,最后利用ARMA模型对趋势残差进行区间预测.为使资产保值,当组合股价达到最低点时,各资产以第一主成分对应权重进行组合建仓;当组合股价反向上升达到最高点时,则以第N主成分对应权重进行组合并调仓.在实证模拟方面,选取2016年1月4日-2018年6月8日全球股票主要指数的收盘价数据进行实证分析.模拟结果表明:基于主成分分析的投资组合在收益及资产保值方面表现更佳.     

小波分析方法在金融股票数据预测中的应用

利用小波分析预测方法对金融数据—股票收盘价这一典型的非平稳时间序列进行预测.使用M a llat小波分解算法对数据进行分解,对分解后的数据进行平滑处理,然后再进行重构,而重构之后的数据就成为近似意义的平稳时间序列,这样就得到了原始数据的近似信号,再应用传统时间序列预测方法对重构后的数据进行预测,将预测结果与实际值,以及和传统预测方法预测结果比较,小波分析方法预测效果更为理想.     

混合高斯模型下带红利的永久美式期权定价

本文建立混合高斯模型下支付连续红利的永久美式期权定价模型.利用自融资策略和分数伊藤公式,得到永久美式期权价值所满足的偏微分方程.其次,由永久美式期权的实施条件与看涨-看跌期权的对称关系,获得看涨与看跌期权的定价公式与最佳实施边界.最后,利用平安银行的日收盘价对标的资产进行实证分析,结果表明:用混合高斯模型模拟出的股票价格与真实股票价格比较接近,能够反映股票的整体走势.     

股票价格波动的塑性性质及模型探讨

首先基于股票价格和成交量，根据股票的量价规律，分析了股价波动的塑性性质；然后使用计量经济学方法建立描述股价波动的塑性模型，包括股价塑性基本模型、基本模型的一阶自回归模型、幂指数模型及幂指数模型的一阶自回归模型，基于12支样本股对这些模型进行参数估计和检验；最后对4种形式的股价塑性模型进行了总结。由4种模型均能够通过经济学检验和统计学检验可知股价波动具有塑性性质，且幂指数模型描述股价塑性较为科学、合理。     

基于股吧情感本体与传播的股市短线预测

为研究股吧文本中蕴含的股民情感对股市短线走势的影响,使用情感倾向点互信息算法构建面向股市的情感词典,分别考虑情感本体与情感来源传播建立面向股市的加权情感倾向得分模型,并进一步建立ARMA-GARCHX模型以分析股民情感与股市短线走势之间的关系.研究显示：面向股市的情感词典相比于传统情感词典具有更强的适应性,使用加权情感倾向得分模型建立的预测模型对股市走向的预测相比于传统方法具有更优良的预测效果.     

双限制Tobit自回归GARCH模型和价格限制下股票日收益率模型估计

本文提出了一个在价格限制即涨跌停板制度存在的情况下，股票日收益率可能遵循的时间序列模型一双限制Tobit自回归GARCH模型，建立了此模型的最大似然估计法(MLE)，用Monte Carlo实验研究了最大似然估计量性质．作为此模型应用，我们对一个上海股市的股票日收益率模型参数进行了估计。     

沪深股市风险特征分析

本文运用ARMA-GARCH-M计量经济学模型,以及国际上通行的风险评价指标VAR,通过计算沪深两市的VAR值,比较两市的整体投资风险,以及各自的风险特点,并对模型的有效性进行了Kupiec检验,为投资者控制市场风险提供参考.     

No-arbitrage theorem for multi-factor uncertain stock model with floating interest rate

In the stock models, the prices of the stocks are usually described via some differential equations. So far, uncertain stock model with constant interest rate has been proposed, and a sufficient and necessary condition for it being no-arbitrage has also been derived. This paper considers the multiple risks in the interest rate market and stock market, and proposes a multi-factor uncertain stock model with floating interest rate. A no-arbitrage theorem is derived in the form of determinants, presenting a sufficient and necessary condition for the new stock model being no-arbitrage. In addition, a strategy for the arbitrage is provided when the condition is not satisfied.     

EQUILIBRIUM ABUNDANCE OF SALMON STOCKS IN A LIFE CYCLE MODEL WITH INTERACTING HATCHERY AND NATURAL SUBSTOCKS

This paper develops the equilibrium solutions for an age-structured life cycle model where spawning stock is split between natural and hatchery spawners. Mixing is allowed between the stocks through natural stock take by the hatchery and release of eggs or fry by the hatchery when its capacity is exceeded. The natural stock is assumed to have density-dependent egg-smolt survival while the hatchery stock has linear survival. The model can be applied to any hatchery reared fish stock but is most appropriate for salmon, where hatchery and naturally spawned fish mix completely later in life. Questions about the mix between the hatchery and natural stocks can be addressed by computing the fraction of naturally and hatchery derived stock among the natural and hatchery spawners as well as among the total adult run. Columbia River chinook stock are used as an example for which equilibria and mixing fractions are computed. A Monte Carlo sensitivity study on model parameters showed that the natural stock survival from smoltification to age 1 and the natural basin smolt carrying capacity are most important in controlling the equilibrium age-1 naturally spawned stock. Changing hatchery capacity over two orders of magnitude showed a 50 percent change in the fraction of naturally derived fish in the natural spawning stock, while the relative size of natural and hatchery stocks changed over two orders of magnitude. The model can serve as a tool for quickly assessing the effects of spawning habitat modification and hatchery supplementation practices on long-term stock mixing and stock abundance.     

基于GAS t-Copula模型的金融市场非对称风险溢出效应测度研究

准确测度金融风险溢出效应对于金融风险管理和构建投资组合具有重要意义,而金融市场之间的非线性及动态相关结构一直是风险溢出效应研究中的难点问题之一。本文通过引入GAS t-copula模型与CoVaR方法,结合能够刻画重要典型事实特征的边缘分布模型,构建了金融市场间的风险溢出效应测度模型,以中国内地等五个股市为研究对象,测度美国股市对中国内地等四个重要股市的风险溢出效应,以检验模型的可靠性与准确性。实证结果表明:中国内地等四个股市与美国股市之间呈现出显著为正且时变相关结构,随着金融危机的爆发,相关系数逐渐增加达到最大值;中国内地等四个股市受到美国股市的风险溢出效应呈现出非对称特征,即下跌风险溢出效应强度显著大于上涨风险溢出效应;中国内地股市受到的金融风险溢出效应显著小于香港、日本以及英国股市。     

随机支付红利的跳-扩散模型的期权定价

假设股票随机支付红利,且红利的大小与支付红利时刻及股票价格有关,并假设股票价格过程服从跳—扩散模型(其中跳跃过程为Poisson过程)的条件下,建立了股票价格行为模型,应用保险精算法给出了欧式看涨和看跌期权的定价公式,推广了Merton关于期权定价的结果。     

股票分布模型的研究

根据股票的实际情况提出了一种股票价格分布的模型,给出了股票价格分布的一种确定方法.该模型能反映股票的整体性质,为今后从分布角度来研究股票的性质奠定了理论基础.