马氏链预测模型的代数处理方法

马氏链预测法是通过对事物不同状态的初始概率及状态之间的转移概率的研究,预测事物的未来状态。本文建立了股价预测的马氏链数学模型,用代数的方法处理马氏链的高阶概率转移矩阵和平稳分布。     

马尔可夫链模型及其应用研究

马尔可夫链模型是一种将时间序列看作一个随机过程,通过对事物不同状态的初始概率及状态之间的转移概率的研究来预测事物未来状态的数学方法。本文阐述了马尔可夫链模型的原理,并以某技术企业人才职称结构为例进行了预测分析。     

指数平滑结合条件Markov预测模型研究——基于新疆货运量预测

建立了一个时间序列预测模型。以三次指数平滑模型为基本预测模型,并基于马尔科夫链定义了误差修正模型--条件马尔科夫链。条件马尔科夫链的特点在于将传统马尔科夫链中的一步状态转移概率矩阵变成条件一步状态转移概率矩阵,即在条件马尔科夫链的状态转移概率矩阵中,每个元素的意义为:在已知t-1时刻的状态下,t时刻的状态转向t+1时刻状态的概率:即P{(E_t→E_(t+1))/E_(t-1)}。在文章中以新疆货运量为实验对象,通过对新疆货运量这一指标用三次指数平滑模型,用三次指数平滑模型结合马尔科夫链和三次指数平滑模型结合条件马尔科夫链三个模型进行预测,结果显示,经过条件马尔科夫链修正后的预测结果误差最小,证明文中模型可以有效提高预测精度。     

基于Mycielski改进的Markov链超短期风电功率预测方法

针对在Markov链超短期风电功率预测过程中未考虑风电功率变化趋势,在不同风电功率变化区间均采用同一状态转移概率矩阵,导致预测精度欠佳的问题,提出了一种基于Mycielski方法改进的Markov链预测方法.首先利用Mycielski方法在风电功率历史序列中寻找最长长度的重复序列,然后将计算每一时刻Markov链状态转移概率矩阵的序列重新定义,最后利用每一时刻的Markov链状态转移概率矩阵进行风电功率预测.对我国某风电场超短期风电功率进行总体预测.结果表明,在均方根误差的对比上,基于Mycielski方法改进的Markov链预测方法能够提高14.15%的预测精度,具有一定的实用价值.     

基于加权马尔可夫链的六安市汛期降水预测研究

采用样本均值-标准差方法将六安市1960~2007年汛期降水量分成5级,利用加权马尔可夫链预测方法对六安市未来年份汛期降水状态进行预测并运用马尔可夫链性质得到了各降水状态发生的极限概率。结果表明,这种预测方法客观、准确、简便,是区域降水量中短期预测的科学有效的新途径。六安市汛期干旱和雨涝年份出现的概率大体相当,偏涝年份出现的概率明显大于偏旱年份,重现期短于后者。     

基于马尔科夫链的MOOC计算思维学习规模的预测

利用中国大学MOOC平台数据,统计从2012—2018年的计算思维课程修学人数,建立马尔科夫链模型。确定学习规模变化的平稳S、增长G和减少R等3个状态,设定变化概率的计算公式,明确变化概率的值与状态的对应关系,并据此确定一次转移矩阵。根据预测数据的特点,比较估算状态转移概率矩阵的多种求解方法,选择二次规划法求解状态转移概率矩阵。引入最小二乘法的思想,将各个概率非负以及行和为1的条件加入模型中。在Matlab中实现了状态转移概率矩阵的求解过程。依据状态转移概率矩阵预测MOOC计算思维课程的学生规模,进行了模型检验。结果表明,建立的马尔科夫链模型可以预测中国大学MOOC计算思维课程规模的变化趋势,对未来发展规模的预测结果进行了分析。     

马尔柯夫链状预测的概率计算及拓广

提出了一种马尔柯夫链状预测中的概率计算新方法：状态划分矩阵法;具有模糊状态的马尔柯夫链的概率计算公式,并用实例计算作了说明。     

基于灰色马尔可夫链的农民平均收入实证研究

将灰色理论和离散状态的马尔可夫链相结合,用灰色马尔可夫链对农村居民人均纯收入进行实证研究.针对灰色数据系列首先用GM(1,1)模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态转移概率矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,得到马尔可夫链预测精度明显高于GM(1,1)模型预测.     

保险失效或退保概率的马尔可夫链预测模型

利用连续时间时齐马尔可夫链构建关于保险失效或退保概率的预测模型,用以计算任一时刻处于各个状态的概率,并给出参数估计的方法.由于实际中保单的状态在特定的时刻会发生离散事件,因此使用多阶段的马尔可夫链模型来刻画这一特点,即在发生离散事件的特定时刻,定义一个跳跃矩阵描述该时刻的状态转移情况.将该模型应用到保险公司的寿险失效或退保概率的研究中,通过实际的数据对模型参数进行估计和校准,通过校准的马尔可夫链模型对其寿险失效或退保概率进行预测并得到较好的预测结果.     

马尔可夫链模型及其在旱涝预测的应用

利用样本均值—标准差方法将广西全区1958~2003年5月降水量分成丰涝、偏丰、偏旱、干旱4种状态,利用加权马尔可夫链预测方法对广西全区未来年份5月降水状态进行预测,并运用马尔可夫链性质得到了各降水状态发生的极限概率.结果表明,这种预测方法客观、准确,是区域降水量短期预测的科学有效的新途径.     

股票的特征值及G-特征向量分析

通过股价序列具有Markov齐次性将股价综合指数分成6个状态,建立了股票交易市场的综合指数和股价波动、稳态概率的分析预测模型．利用模型对股票综合指数进行特征值和G-特征向量分析法,并对上海证券交易所股份综合指数的部分历史数据进行了相应的实证分析．     

基于马氏链的股指期货合约指数的预测

采用马氏链模型对我国股票指数期货四种合约的每日收盘价格进行短期预测,发现该模型对当月连续合约、下月连续合约以及下季连续合约等三只合约未来五个交易日的预测准确率为100％,而隔季连续合约仅为40％.利用马氏链遍历性的平稳分布,给出长期市场环境下,股指期货发生在不同区间的概率分布,以及返回各个状态需要的平均时间.     

利用马尔可夫链模型预测股票市场的近期走势

由于股市受多种随机因素的影响其未来的走势及演变仅仅与当前所处状态有关,而不受过去的状态影响,也就是具有马尔可夫性．本文运用这一性质建立了股票价格预测的马尔可夫链数学模型,并举例说明了该模型在股票交易市场分析、预测中的应用．     

基于Markov链的最优化预测模型及其应用研究

马尔可夫预测方法在预测领域有着广泛的应用.该方法应用的一个重要的问题就是如何估计一步状态转移概率矩阵.在历史资料没有给出系统处于n个状态次数的情况下,给出一步状态转移概率矩阵估计的最优化方法.最后探讨了基于M arkov链的最优化预测模型在长江水质预测中的应用,从而表明该模型的有效性.     

基于可信性均值-方差-偏度-正弦熵的投资组合模型

通过引入可信性理论和偏度约束,分别建立了同时满足随机不确定和模糊不确定情形的均值-方差-偏度-正弦熵多目标投资组合优化模型（Mult-M-V-S-SE）和含有收益及风险系数的单目标投资组合优化模型（M-V-S-SE）;然后运用马尔科夫方法预测模糊收益率,利用遗传算法优化模型投资策略,通过上海证券交易所数据进行实证比较。结果表明：Mult-M-V-S-SE和M-V-S-SE两模型效果均超过均匀投资策略（MEAN）;M-V-S-SE模型灵活且稳定,更具有优势,在满足投资者需求的同时可实现更高的累计收益。     

基于GARCH模型的股票买卖时机分析

通过对股票收盘价格的历史数据进行处理分析,建立GARCH模型,此模型较好的描述股票价格的条件异方差性,同时用此方法对股票价格进行拟合和预测,利用预测数据分析股票较好的买卖时机.     

采购供应链系统订货策略的设计

针对宝钢采购供应链系统中不同物料对应订货策略不同的问题,建立了物料的订购量模型;给出了物料安全库存设定的经验公式,并针对实际应用过程中有些量不能准确找到概率分布的问题,引入灰色模型对物料需求量、消耗量进行预测.通过对采购供应链系统中需求量的预测,给物料设定安全库存,采用不同物料的订购量模型,解决了采购供应链系统中的订货...