简介:选取2009年1月5日-2012年5月22的人民币兑美元汇率和上证综指的日交易数据为对象,采用BEKK—GARCH模型,并结合LR似然比检验,对中国汇市与股市的波动溢出效应进行建模研究与实证分析.实证结果表明,整体样本存在汇率到上证指数的波动溢出,这种溢出是单向的;第二次汇改前,既不存在汇率到上证指数的波动溢出,也不存在上证指数到汇率的波动溢出;第二次汇改后,既存在汇率到上证指数的波动溢出,也存在上证指数到汇率的微弱的波动溢出.
简介:本文根据上海股市2005年6月到2009年8月的上证指数数据,通过建立数学模型的方法,对上海股票市场的走势情况作出了综合评价,建立短期内预测股市发展趋势模型对上证指数进行预测,并通过历史实际数据对模型进行了验证。
简介:相关性的讨论是现代金融分析的重要内容,行业板块的相关分析是组合投资的关键步骤。基于能刻画动态相关的DCC-MVGARCH模型对我国波动剧烈的六个股市行业板块进行了相关性研究,结果表明:十个板块相关性序列可看成常量,Pearson相关系数仍能刻画其相对大小,这为机构投资者按Pearson相关系数进行组合构建提供了实证依据;五个动态相关性序列是宽平稳而非严平稳的,适合采用随机过程建模以实现预测,另外动态相关性与时变波动率存在一定的关系,当波动率增强时,相关性有随之增大的趋势。
简介:医疗床位需求主要取决于人口总量和结构,而人口总量依赖于产业经济结构和经济总量,人口结构依赖于非户籍人口和户籍政策。深圳市经济发展受产业结构、经济规模、人口密度、区域面积等因素限制,根据这一特点,首先基于Logistic规律建立了分产业预测模型,然后基于人口发展与生产总值的关联建立了常住人口预测模型,最后依据相关数据分别建立了人口结构、医疗病床需求相关模型。预测结果与当地规划目标比较,显示了结果的相对合理性,这在某种程度上验证了模型的正确性。
简介:研究了多元线性模型中条件最优线性无偏预测的稳健性问题,得到了条件线性可预测变量的这种预测关于协方差矩阵具有稳健性的充要条件.
简介:链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容,通过对网络结构和其他信息的分析,挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标.并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标,并经过实验找出了较好的优化参数。然后,提出了基于这8种指标的神经网络模型.并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明.基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好,在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0.9289、0.7480和0.8677,与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3.92%、1.45%、7.06%和24.35%。