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基于EVT-POT-FIGARCH的动态VaR风险测度 总被引:6,自引:0,他引:6
金融实践中,金融资产回报不仅具有厚尾性、波动的异方差性两大特点,而且其波动表现出明显的长期记忆性。本文利用FIGARCH模型处理波动异方差性和长期记忆性、EVT-POT方法捕捉回报分布厚尾的优势,提出了能反映厚尾性、异方差性和长期记忆性的金融风险度量模型——基于EVT-POT-FIGARCH的动态VaR模型,并用中国股票市场的沪深300指数和上证综合指数的每日收盘价进行实证分析。结果表明,模型能较好地处理这两个指数回报序列的三大特点,更准确地度量其VaR风险。 相似文献
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为了定量研究外贸业务中存在的风险,建立了外贸业务中风险识别的动态指标体系.文章提出一种务件概率和微粒群算法(PSO)相结合的方法对外贸业务风险进行研究,先采用条件概率计算各指标对风险结果的影响程度.再利用微粒群算法对各指标的权重进行计算,两者结果合成得到风险识别的结果.最后将识别结果与支持向量机方法、神经网络方法进行比较,说明了算法的有效性. 相似文献
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分别运用层次分析模型和最优动态组合预测模型对重庆市工业结构进行多指标静态分析与单指标动态预测,科学地得出重庆市优势工业选择的结论。 相似文献
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一种旅游需求多因素动态粗的预测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
对旅游业来说,需求是其赖以存在和发展的关键因素.根据游客人数的多少,旅游接待地可相应确定旅游接待服务设施规模,因此对旅游需求进行预测是很重要而且是十分必要的.本文基于粗糙集理论,提出了一种旅游需求多因素动态粗预测模型. 相似文献
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PSO-SVM在高速公路交通量预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在重庆市政府回购、租赁高速公路的背景下,研究了如何合理、准确地预测高速公路交通量,从而为政府部门及高速公路投资者的投资决策提供依据。根据高速公路年交通量样本小、预测期长、受经济因素影响等特点,选用了支持向量机回归来进行多因素单目标的预测。在预测过程中,为了提高精度,首先将所搜集的经济因素进行主成分分析,对指标进行了约减;然后用PSO方法对支持向量机参数进行了优化。 相似文献
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一、前言组合预测方法的基本原理是博采众多预测方法的优势 ,将多个不同预测模型的预测信息组合以期有效地改善预测模型的拟合能力 ,提高预测精度。而组合信息的一般方式是对各个预测模型进行线性加权平均[1~ 3 ] 。因此 ,组合预测方法的研究工作大部分集中在权系数的确定方法上 ,由此产生了许多组合预测方法。常见的方法有 :基于专家意见、相关分析、误差和最小、模糊数学、灰色理论、人工神经网络、遗传算法、小波分析等的组合预测方法。专家意见法的致命弱点是过分依赖专家的主观判断和经验 ,其结果有时难以令人信服。基于相关分析、误… 相似文献
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数据挖掘技术在管理中的应用 总被引:8,自引:0,他引:8
数据挖掘与现代管理与决策有很好的结合点。本文概述了数据挖掘技术的概念、挖掘系统典型结构、挖掘对象、挖掘方法,并探讨了数据挖掘技术在营销管理、客户关系管理、证券分析、金融分析以及政府管理与决策等典型领域的应用。 相似文献
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劳动力流动与第三产业的内生性研究——基于新经济地理的实证分析 总被引:2,自引:0,他引:2
根据新经济地理学理论构建劳动力流动与第三产业的联立方程,系统分析2006~2009年中国各省市劳动力流动与第三产业发展的影响因素及两者之间的内生性关系。研究发现,流入地的经济收入、第三产业的发展水平和经济开放度是吸引劳动力流入的主要动力;随着农村净收入的提高,城乡收入差距缩小,劳动力的流动性随之降低;资本、劳动力和市场因素会促进第三产业的发展,但过多的政策管制却阻碍了第三产业的发展,而且城市化策略在不同区域的不同发展阶段其效果不同;劳动力流动与第三产业发展是相互作用的,从而引起劳动力在东部的聚集效应和在中西部的分散效应。 相似文献