典型相关分析与Fisher判别法关系探讨

文章从典型相关分析的原理及相关结论出发,探讨了典型相关分析与多元线性回归分析之间的关系,并利用其相关结论导出了典型相关分析与Fisher判别法的种种关系,最后以一实例分别借助SPSS与SAS输出结果对其关系给予了印证说明.     

基于Fisher变换的Bayes判别方法探索

判别分析是三大多元统计分析方法之一,在许多领域都有广泛的应用。通常认为距离判别、Fisher判别和Bayes判别是三种不同的判别分析方法,本文的研究表明,距离判别与Bayes判别是两种实质的判别方法,前者实际依据的是百分位点或置信区间,后者实际依据的是概率。而著名的Fisher判别,只是依据方差分析的思想,对判别变量进行线性变换,然后用于距离判别,其实不能算是一种实质的判别方法。本文将Fisher变换与Bayes判别结合起来,即先做Fisher变换,再利用概率最大原则做Bayes判别,得到一种新的判别途径,可进一步提高判别效率。理论与实证分析表明,基于Fisher变换的Bayes判别,适用场合广泛,判别效率最高。     

基于MCD估计的稳健Fisher判别分析及其实证

为有效解决存在异常数据时传统Fisher判别分析(FDA)方法误判率高的问题,文章提出了一个简单而稳健的FDA方法.该方法首先用最小协方差行列式(MCD)稳健估计技术获得稳健的样本均值和协方差估计;然后再用FDA进行判别分析.为验证方法的有效性,文章将此方法应用于我国上市公司财务困境的预测问题.实证研究表明,在没有异常值的情况下,基于MCD的稳健FDA判别和传统的FDA判别结果基本一致;而在有异常值的情况下,新方法明显优于传统的FDA,不仅可有效抵御异常数据的干扰,而且仍保持较低的误判率.     

上市公司财务困境预测的Fisher判别分析模型

文章运用统计方法选取有效建模变量,建立了Fisher判别分析预测模型,对我国上市公司财务困境进行了预测。研究结果表明该模型具有良好的预测精度,可以作为证券投资者和分析人员使用的一种有效的财务困境预测工具。     

上市公司投资价值的综合评估体系

1问题提出及研究的意义随着我国社会主义市场经济体制的建立和完善,市场体系日臻健全,上市公司日渐增多,投资风险也越来越大。投资者要准确、及时地掌握上市公司的经营状况和财务状况,必须利用上市公司的会计信息进行财务分析,但是在进行财务分析时,面临着众多的财务指标可供选     

Fisher多类判别分析法在期货价格预测中的应用

基于期货价格变化趋势的可预测性,利用判别分析中的Fisher多类判别模型,运用MATLAB程序语言编程,对期货交易中三月铜的数据进行分析,得到了判别函数,给出了预测判别准则,进一步讨论了其在期货价格预测中的应用。     

沪深300股指期货动态套期保值策略的效果分析

对比了BGARCH、MA-BGARCH、EC-BGARCH和BGARCH-X这四种动态套期保值策略的保值效果,实证分析四种套期保值模型下资产收益的条件方差与HE指标,得出BGARCH-X的套期保值效果最佳,EC-BGARCH与MA-BGARCH的套期保值效果次之,BGARCH的套期保值效果最差的结论。     

成份股数量和再平衡策略对协整优化指数跟踪组合的影响

文章以沪深300指数为基准指数,采用大权重法进行选股,运用协整优化方法确定成份股的投资权重,从而构造了跟踪沪深300指数的投资组合。在此基础上研究了成份股数量与再平衡策略的使用频率对协整优化指数跟踪组合的影响。结果表明,以10支成份股组成的跟踪组合跟踪绩效最优,同时,基于协整的投资组合在每半年进行一次再平衡的频率下会获得更好的投资绩效。     

判别分析和回归分析在投资机会选择中的应用

投资机会选择,是投资可行性研究的第一阶段,其主要任务是鉴别投资机会,为项目的投资方向提出建议。现有的投资机会研究是相当粗略的,一般精度只达到30%左右。本文着重从投资潜力的角度,利用判别分析的思想,通过回归分析并结合资本投资组合理论,来具体论述在各项目的现有投资规模基础上,进行投资的机会选择。     

经济复苏背景下的道琼斯指数与中国股市关系的实证检验

作为美国资本市场重要指标之一的道琼斯指数对沪深300指数是否会产生相应的影响以及有多大影响等一系列问题都是当今投资者所关注的课题。文章通过收集2009年1月至2010年12月的每日收盘价,对道琼斯指数与沪深300指数作联动性研究,采用协整检验、格兰杰因果关系检验等方法对道琼斯指数和沪深300指数的关系进行了实证分析。结果表明：在短时间内,道琼斯指数与沪深300指数互成因果关系,互相影响;而在长时间内,道琼斯指数的波动影响着中国股市的变动,而中国股市对道琼斯指数影响较小。     

卡尔曼滤波在高频金融时间序列模型预测中的应用

时间序列模型在预测中占有重要的地位,其固有的系统误差性往往对预测精度产生负面影响.文章以沪深300指数为研究对象,通过时间序列模型得到预测方程,并以此为基础推导出卡尔曼滤波的状态方程和测量方程,利用卡尔曼方程对预测结果进行修正.结果表明,卡尔曼滤波对时间序列模型的预测有优化作用,可以提高预测的精确度.     

沪深300股指期货对现货市场影响的实证研究

文章采用事件研究的方法,系统考察了沪深300股指期货上市交易一年以来对于现货市场的影响程度及方向。通过使用市场模型和GARCH系列模型对沪深300股指的贝塔值以及波动率进行的实证研究,结果发现:沪深300指数期货的引入,很好发挥了期货交易管理风险和降低波动的作用,同时买空卖空的套期保值交易还降低了不对称信息对于现货市场的冲击,但是要警惕股指期货带来的系统性风险的提高。     

基于神经网络模型的沪深300指数预测

文章对选取沪深300指数收盘价序列进行了正态性检验和Hurst指数的计算,得出价格序列的非正态和长记忆性特征.随后选择了适当的结构建立Elman神经网络模型,结合技术分析中的K线图理论,对沪深300指数隔夜开盘价进行了预测.经过求解和趋势检验,以及与相同输入输出结构线性模型的比较,发现该模型取得了良好的预测效果.     

沪深300股指期货风险的预警研究

文章通过对沪深300股指期货IF1012合约日收益率序列进行统计分析,继而建立GARCH(1,2)-GED模型,度量了中国股指期货市场的最大损失值CVAR。研究结果显示:该模型能很好的拟合中国股指期货长期合约的特征,在股指期货市场中,每个交易日的数据均受前期波动影响,CVAR值与原始收益率序列变化基本一致,且不存在滞后效应,因此CVAR值可作为风险预警的指标为有关监管部门与投资者服务。     

新兴市场股票价格与原油价格波动外溢相关性研究

原油价格影响着全球经济的发展特别是新兴市场的发展,原油市场及新兴市场都成为了大宗商品及金融衍生品投资者关注的焦点.文章利用VAR-BEKK-GARCH模型考察了国际原油价格及新兴市场指数的波动外溢,发现原油价格无论在收益率还是外溢波动的关联程度上都对新兴市场指数有着关键的引导作用.同时进一步探究了最优套期保值比例及投资组合比例,以期为投资者优化产品品种配置比例以及控制产品风险提供相应的措施及建议.     

基于超效率模型的上市公司投资价值评价

DEA方法的C2R模型难以解决相对有效单元进一步识别的问题,而超效率模型通过重新定义生产可能集,可以对决策单元进行充分排序和评价。以上证50指数中的33家上市公司为样本,运用C2R模型和超效率模型对2002-2005年中国上市公司的经营效率进行了实证分析。结果表明,超效率模型确实能够对决策单元进行充分评价和排序,其超效率值大小的顺序即是股票相对投资价值的强弱排序。由此可见,超效率评价模型对投资者的投资决策具有较高的参考价值,在应用上更具有优势。     

我国制造业上市公司财务困境预警分析

文章选取制造业上市公司作为研究对象,应用Logistic回归分析法和Fisher判别分析法,分别构建了适用于制造业财务预警的模型,并针对模型的具体情况提出了一些建议。     

财务危机的组合判别研究--基于主成分分析的核Fisher方法

核fisher方法利用核函数将输入空间映射到一个高维的特征空间,然后在此高维空间上建立Fisher判别.本文采用主成分分析方法作为特征提取的手段,以我国部分上市公司的财务数据为样本,利用核Fisher方法进行财务困境预警问题的研究.     

基于融资融券的技术指标设计及应用

文章以我国证券市场融资融券交易数据为基础,设计了两个技术指标,即融资买入意愿指数和融券卖出意愿指数.在此基础上讨论了用融资买入意愿指数来研判沪深300指数走势的技术指标经典应用方法.实证分析表明融资买入意愿指数能够较好地提供买入信号和卖出信号.     

江西上市公司经营业绩和公司价值分析

本文通过对江西上市公司价值的初步计算与会计信息实证分析,进一步明确了不同会计信息对上市公司价值的影响程度,其中公司经营业绩是影响价值的重要因素.定量分析了二者之间的关系,并针对实证结果提出提升江西上市公司价值的措施和建议,为企业经营者提供参考.