概率神经网络在财务预警实证中的应用

建立切合企业实际的财务预警系统,具有降低企业经营风险、投资风险以及防范金融危机的积极作用.在充分考察财务困境研究领域现状的基础上,建立一套适合于我国企业的财务状况识别指标体系.本文将概率神经网络(PNN)应用在财务困境研究领域,建立了财务预警模型.结果表明,该预警模型具有较高的预测准确率和良好的操作性.其短期(一年期)和中期(三年期)预测准确率分别为87.5%和81.25%.     

基于小波分析的石油价格长期趋势预测方法及其实证研究

本文将小波方法引入到油价长期趋势的预测中,利用小波多尺度分析的功能,提出了一种可以较为准确地根据油价时序列预测其未来长期走势的方法。这种方法的优点在于可以准确地提取油价的长期趋势,从总体上把握油价的非线性波动特征,从而能够很好地利用油价时间序列的历史数据,开展对未来一段时期内的多步预测。实证研究中,对Brent油价开展了时间跨度为1年的趋势预测,并将预测结果与ARIMA、GARCH、Holtwinters等方法得到的结果进行了比较,表明了基于小波分析的长期趋势预测法的预测能力是其他方法所不能比拟的,反映了本文所建立的石油价格长期趋势预测方法的有效性。     

违约预测的小波结构模型研究

本文针对上市公司违约预测问题,按照行业类型对我国2009年的上市企业进行分层抽样,构建了小波结构模型.小波结构模型通过应用小波变换来分解上市公司日收益序列,进而对低频序列和高频序列分别构建预测模型,再依据预测模型对未来收益进行预测,最后使用小波逆变换重构预测收益序列.通过小波结构模型可以避免时间序列模型进行收益波动预测的累加计算过程.在结合我国上市公司的实际数据对这两种模型的校验中,可以发现小波结构模型比时序结构模型在违约预测上有更好的识别力和准确度.     

基于自组织算法的改进型GAANN预测模型

在传统的基于GA算法人工神经网络的基础上作了改进,将训练集分为两部分,在前一训练集训练后获得的网络基础上使用后一训练集进行进一步的训练获得更为优化的网络结构。针对复杂系统建模输入节点难以确定的问题,提出将其与自组织理论相结合,首先使用GMDH方法获得神经网络的初始化节点,然后使用训练好的神经网络模型进行预测。最后,将由此建立的预测模型应用于国家粮食产量预测,取得了令人满意的效果。     

基于可变区间权重的中期用电量半参数预测模型

由于数据变化规律的多样性,中期电力负荷的波动有着不同于短期、长期负荷的特点。基于电力系统复杂性的研究视角,重点讨论了中期负荷预测过程中模型的不确定性、参数的时变特性以及负荷波动的周期性规律。根据中期负荷的数据特性,建立了基于非参数修匀的半参数模型,定义了函数区间的划分粒度以及模型权重的求解方法,提出了基于可变区间权重的动态预测方法,给出了基于经验模态分解和波动能量分析的噪声序列提取、检验方法。试验研究结果表明,气候因素对用电消耗的影响最大,经济因素次之;从选取的指标来看,不同时期的影响因素对于模型的解释能力是时变的;所提方法能够对电力负荷进行精确的多粒度、多维度分析,进而掌握其局部变化规律,可有效用于电力系统中期负荷预测。     

技术指标能够预测商品期货价格吗? 来自中国的证据

基于移动价格平均、动量和移动交易量平均三类技术指标,研究了其对中国大宗商品期货价格的预测效果,并以基于宏观变量的预测为基准比较分析了其预测能力.主要结论如下,第一,技术指标能够在样本内和样本外检验中有效预测我国大宗商品期货价格,其预测效果显著超过已有文献中广泛使用的宏观经济指标.第二,对于不同的模型设定和数据频率,技术指标预测效果表现稳健.第三,从资产配置角度出发,基于技术指标的预测具有显著经济意义,能够显著提高资产配置效率,获得超额收益.相关结果能够为大宗商品投资及风险管理提供经验和策略支持.     

基于正相关关联规则挖掘分析的客户需求权重预测

为预测经营活动中的客户需求,提出一种基于正相关关联规则的数据挖掘模型.挖掘统计数据的频繁2_项集并对挖掘结果剪枝处理,按照特征需求重要性大小,计算得出重要客户需求,再运用BP神经网络进行需求权值预测.实例表明该方法可减少关联规则数量和挖掘工作量,对需求的预测具有现实意义.     

关联规则挖掘算法在股票预测中的应用研究——基于遗传网络规划的方法

将遗传网络规划用于解决数据挖掘中的关联规则问题。相对于传统的关联规则挖掘算法,基于遗传网络规划的方法通过其中的遗传算子能够以递增的方式发现关联规则,从而避免了传统方法需要将全部数据库遍历才能得到规则的局限性。通过将要挖掘的关联规则定义为事务间的关联规则,以解决股票市场中的价格预测问题。     

西安地铁二号线客流量预测分析

城市的发展激化了交通需求与道路建设之间的矛盾,为了缓解这种矛盾,一些大中型城市将眼光瞄准了城市轨道交通。本文论述了客流量预测对于轨道交通规划的重要性,通过"四阶段"法,对西安地铁二号线的客流量进行预测。通过对预测结果的分析,简述影响城市轨道交通客流量预测结果的因素。     

语言多样性、信息获取与分析师盈余预测质量

考察了语言多样性对分析师盈余预测质量的影响,以及这种影响如何因员工教育水平的不同而变化.基于中国上市公司的实证检验结果显示,语言多样性显著降低了分析师盈余预测质量,但是随着公司员工受教育水平提高,语言多样性对分析师盈余预测质量的负面影响有所减弱.进一步研究发现,分析师与CEO间的校友关系增强了员工教育水平对语言多样性与分析师盈余预测准确性之间关系的正向调节作用.研究结论一定程度上丰富了分析师私有信息获取及其影响机理以及社会关系等方面的文献,而且还可帮助投资者、监管者等利益相关方更好地理解分析师行为,促进资源合理配置,增强资本市场的有效性等方面具有一定的启示意义.