基于误差修正与分解的区间值股价时间序列预测研究

与点值数据相比,区间数据更能够从全局上刻画股票市场的内在结构特征.然而,已有关于区间数据的预测研究只关注误差序列的单次预测或原始序列的预处理,并且所采用的方法通常不能充分地提取区间值股价时间序列的主要特征.因此,本文提出了对区间值股价时间序列进行预测的误差修正与分解方法.鉴于误差序列在组合预测模型中的作用,本文首先采用Ljung-Box检验和机器学习模型对原始序列产生的区间值误差序列进行检验和修正.接着,利用双变量经验模态分解技术将修正后的误差序列分解成多个本征模态函数(IMFs)和一个残差.随后,利用单个机器学习模型对除了IMF1分量外的各个IMFs分量和残差分别进行预测.最后,将原始序列和误差序列的预测值进行组件聚合,重构出区间值股票价格的预测值.进一步,在提出方法的基础上,本文构建了基于误差修正和分解的区间值股价预测模型,并利用真实的股票市场数据进行实证分析.实验结果表明,所提出的方法在预测精度方面明显优于一些传统方法.     

基于分解-聚类-集成学习的汇率预测方法

本文集成了经验模态分解(EEMD)、最小二乘支持向量回归(LSSVR)和K均值聚类方法,提出了一个新的外汇汇率预测方法,称为基于EEMD-LSSVR-K的分解-聚类-集成学习的外汇汇率预测方法.该方法利用聚类策略将分解-集成学习中固定权值集成学习扩展到基于局部数据特征加权的非线性集成加权学习,从而克服了分解-集成方法中集成学习阶段的不足.本文将该方法用于四种主要外汇汇率的预测,实证结果表明:在提前1天、提前3天和提前6天的预测中,本文所提出的EEMD-LSSVR-K方法的水平预测性能和方向预测性能显著地优于基准模型;同时也证实了聚类策略能够有效提高分解-集成模型的预测效果.     

时间不一致偏好下风险投资最优投资时机研究

本研究利用实物期权方法将企业家和风投经理的时间偏好纳入风险投资最优投资时机研究框架,分析同质性和异质性时间偏好对风险投资进入时机,股权分配和预期投资增长倍数的影响,研究结果表明企业家或风投经理的时间不一致程度越大,风险投资进入时机越晚,这与双方预期信念的影响是相反的;最优股权分配取决于企业家和风投经理的相对时间不一致程度,时间不一致程度较大的一方更愿意索取股权;时间不一致偏好下风投经理的预期投资增长倍数只取决于自身的时间不一致程度,而企业家的预期投资增长倍数与自身和风投经理的时间不一致程度相关.本研究为激励风险投资“投早,投小,投科技”,完善金融支撑创新体系提供了理论参考和实践指引.