亚洲经济开始复苏

全球资本市场今年风向陡转。两年前爆发金融危机的亚洲,病情逐渐康复。得益于亚洲深陷危机,成为全球资金大熔炉的美国,由于景气持续热络,面临沉重加息压力。道琼斯指数攻上11000点之后开始拉回,纽约证交所也因为网络股调整下挫而回档,美国股市开始进入整理期。欧洲今年受制于南斯拉夫战火,加之欧元问世后走势不振,欧洲股市今年来表现平平。反观自1997年来奄奄一息的亚洲股市,今年却充满活力。韩国股市攻上800点,新加坡股市重回2000点大关,中国股市也出现井喷行情。亚洲股市暖风频吹,预示着经济开始回升。     

中国股市波动性的隐周期研究

本文运用频谱分析理论研究中国股市波动中的隐周期特征.研究结果表明,中国股市波动中不存在隐周期规律。这一结果表明中国股市市场效率得到提高,股市波动结构特征较数年前有较大的变化.并支持中国股市较高的波动性既可能是由集中而强烈的新信息冲击引起的,也可能是由于市场对信息冲击的吸收能力较差所致,两个层次的因素共同决定了股价的波动这一结论.     

混合认知系统及其在股市分析上的应用

本文综合运用神经网络，模糊推理等多种新技术，提出了一种智能型模型－混合认知系统，并将它运用股市分析和预测，取得良好效果。     

我国股市与实体经济关联度的实证分析

利用我国工业增加值及上证、深证工业指数作为总体样本 ,运用统计中的回归分析和拟合分析方法 ,使用统计软件SAS ,对我国股市与实体经济的关联度及滞后效应等问题进行实证分析 ,得出了“我国股市与实体经济高度相关 ,并且实体经济的波动周期比股指波动周期滞后 3个月左右”的结论 ,该结论对投资者及政府有关部门具有一定的实用参考价值     

神经网络理论在股市建模中的应用

探讨神经网络理论的辨识特性，基于先验信息对股票市场建立非线性动态模型，用以预报市场短期走向。通过实证分析表明，采用神经网络所建立的股票市场模型能反映一段时间内市场平稳运行规律，对次日的市场行情变化预报的准确率较高，对市场短期预报有一定的参考价值。     

马尔可夫链在股市分析中的若干应用

应用马氏链理论建立股价波动及预测的数学模型．提出了股价的运行周期和投资收益的最大化理论．通过实际数据的检验，证明了该模型应用的可行性．     

关于风险率的研究及其应用

本文提出了一个计算风险率的新公式 ,并导出了它与价位、头寸、保证金率、涨跌停板率等之间的函数关系 ;据此界定了风险率的范围 ,提出了在何情况下要求客户追加保证金 ,追加多少 ;在保证金不到位的情况下 ,要不要对客户斩仓 ,斩多少等。     

计算股市的基本方程、理论和原理(Ⅱ)——基本原理

提出计算股市三个基本原理:最近时原理,从势原理,供求差变分原理。阐述这些原理的引出,表达和数学描述,以及其应用。这些应用包括在神经网络,股市基本方程,平衡价位的预测等。     

基于对称Levy函数的径向基函数神经网络用于股市预测

在做径向基函数预测股票数据产生的非线性时间序列研究的时候,发现股票数据有标度行为。用对称Levy函数来取代高斯函数作为径向基函数神经网络的径向基来作预测,获得了更好的预测结果.     

期权隐含投资者情绪与股市波动率

研究表明,期权价格中蕴含着市场前瞻性的信息,其有助于预测未来股市波动率.特别地,从期权价格中提取的隐含投资者情绪相比从股市提取的投资者情绪包含更多的信息(前瞻信息),对股市波动性分析具有重要的参考价值.鉴于此,文章采用上证50ETF期权价格数据,利用GJR-GARCH-FHS模型估计经验定价核,通过将其分解为新古典成分和行为成分(情绪),从中提取出期权隐含投资者情绪.进一步,构建波动率指标和预测回归模型,实证分析期权隐含投资者情绪与股市波动率的关系以及期权隐含投资者情绪对股市波动率的预测作用.实证结果表明:期权隐含投资者情绪在一定程度上对股市波动率具有预测作用;当期和滞后一期的期权隐含投资者情绪都对股市波动率产生一定的正向影响,且当期影响更大;历史的股市波动率对当期股市波动率也存在显著的正向影响;当期和滞后一期的期权隐含投资者情绪对股市波动率都具有较强的预测能力,并能显著提高对股市波动率的预测精度.