一类自适应的风险预测算法及其应用

本文在充分利用交易信息的基础上,用离散随机过程刻画风险的演变,构建了一类分位数框架下的状态-空间模型来度量和预报风险。为了克服参数估计的困难,使模型具有实用价值,仿照传统卡尔曼滤波的思想,依据模型的设定,本文重构了分位数框架下的增益系数和修正过程,设计了一类新的风险预测算法。该算法的主要优势是,能依据观测数据的更新,自适应地修正已有的预测结果,并利用修正后的结果进行预测分析,从而降低连续预测过程中的误差积累,提高风险预测的准确性。文中理论结果和实证结论都证实了这一点。算法的理论分析及其模拟检验表明,修正之后的结果仍然具有无偏性,但方差却显著降低了。因此基于修正后的数值,再做下一步预测,必将减少整个风险预测过程中的误差积累。实际数据的应用结果显示,相比现有的风险预测方法,文中提出的算法能更加准确地预测出风险大小,而且这种预测优势在极端水平下更加明显。算法的提出既丰富了风险预测的手段,又为恰当规避风险,特别是极端风险,提供技术参考。     

基于深度强化学习的自适应股指预测研究

基于股指成分股基本面和技术面数据构建了时序股票关联网络，然后利用深度图神经网络学习股票关联网络层次化表征，以端到端的方式获得候选预测信号.在此基础上，提出了一种考虑动作评估反馈的深度强化学习方法(Action Evaluation Feedback based Deep Q-Learning, AEF-DQN),旨在将不同的候选预测信号融入智能体的动作空间，并基于股票关联网络层次化表征、股票市场整体运行状态和历史动作评估反馈学习环境状态；借鉴前景理论中的参照依赖特性估计奖励值函数，从而建立状态、动作与奖励值之间的映射关系.最后，采用沪深300指数、标普500指数、英国富时100指数和日经225指数的成分股历史数据，构造了股指期货交易模拟器，在投资胜率、最大回撤率、阿尔法比率和夏普比率4个回测指标上对股指预测模型展开实证分析.研究结果表明：1)通过层次化聚合股票关联网络的节点属性信息可以动态捕捉不同行业对股指价格波动的影响，进而可提升预测方法的准确率；2)考虑动作评估反馈的深度强化学习结构可智能化选择适用于当前股票市场环境的最优模型结构，进而可提升预测方法的鲁棒性.     

粗集与神经网络相结合的股票价格预测模型

粗集和神经网络结合反映了人类智能的定性和定量、清晰和隐含、串行和并行相互交叉混合的常规思维机理。本文建立这样一种混合杂交模型用于股票价格波动趋势的预测,通过粗集对数据的二维约简预处理消除了样本中的噪声和冗余,在提高神经网络预测精度的同时降低了学习负担。为了获得最优的预测精度,本文还利用遗传算法进行属性离散化和网络学习。通过对上证综指的实证研究表明,这种混合杂交模型的性能明显优于BP和GA神经网络模型。     

市场预测支持系统的预测模型研究

本文运用模糊数学和统计相关的理论,预测支持系统确定预测量的相关因子,分析了建造预测模型的过程,给出了待预测量的预测模型,并验证之。     

基于小波网络的经济时间序列预测模型

本文在小波网络的基础上,利用经济类时间序列的特点,建立通用的经济预测小波网络模型.该网络的权值由广义递推最小二乘法来学习,尺度参数和平移参数通过稳定的Davidon最小二乘法获得.并利用此模型对我国工业发电量加以预测.实际预测结果表明了该模型的先进性和可行性.     

灰色模型在中国股票市场预测中的应用

股票价格和股价指数的准确预测有利于投资者获得高额的市场回报和政府对市场的有效监管.本文将灰色模型应用于股票市场,构成灰色预测模型,对未来时刻的股票价格及股价指数的阳变和阴变周进行预测.实证研究表明,将灰色系统理论应用于股票市场,对股票价格及股价指数进行预测是完全可行的、合理的,而且达到了较高的精确度.     

概率准则下的两期投资决策问题

概率准则是以期望收益率为导向的, 是某些情况下投资者的投资决策准则, 它具有一定 的现实指导意义. 在一般情况下, 证券收益率在不同时期的概率分布会不同而且相关. 因此, 提 出了一类概率准则下的两期投资决策问题, 建立了其数学模型. 对于证券收益率为连续及离散 型随机变量这两种情况分别进行了讨论, 给出了求解最优策略的方法及投资决策的步骤, 并举 例予以了说明.     

基于非线性理论的CO2预测方法

通过对世界能源消耗产生的CO2增长趋势的分析,运用非线性预测理论对能源消费和环境保护提出了控制要求.特别是提出逻辑增长曲线和小波分析的结合使用,对于检验和修正整体拟合剩余误差平方和取得好效果.     

四川经济发展预测

<正> 四川电子信息产业发展目标:到2005年全省信息产业增加值和销售收入实现翻两番;增加值占全省GDP的6％以上,对国民经济增长的贡献率达到30％以上。发展重点:加大对内对外开放力度,以市场为导向,以企业为主体,加快结构调整步伐,着力推进体制创新、机制创新和科技创新,发挥四川的优势,形成集聚效益,建设西部“硅谷”,以信息化带动工业化,促进农业产业化,推进城市化,推动国民经济持续快速健康发展。关键是抓好六大基地和一个中心、一个市场的建设。即建成西部软件产业化研究、生产基地;西部光通信产品研发、生产基地;西部集成电路设计、生产基地;国家级信息安全产品产业化基地;西部电子信息产品生产基地;西部电子信息人才培养、教育基地,西部网络交换和信息服务中心;西部电子信息产品交易市场。