日历、成交量进程和股价波动率的关系

在成交量进程标度的股票价格动力学方程为几何布朗运动的假设下,将股票价格动力学方程的进程标度从成交量进程转换到日历进程.转换后的股价动力学方程能表现出异步交易特性,也能表现出股票收益率与成交量的非线性关系,而且能表现出股票收益波动率与成交量的非线性关系.通过对沪深两市共21支流通市值较大股票的实证检验,表明该模型能显著改进股票收益率的正态性.     

股价操纵与市场监管的博弈分析

通过运用博弈理论,对股价操纵与市场监管之间相互的决策进行了分析,博弈分析的结果表明,有效的股价操纵监管机制主要在三个方面的建立:一是加大对操纵者的处罚力度;二是监管主体不能缺位;三是监管主体不仅不能缺位,而且还应加大对监管主体失职的处罚力度。     

成交量与股票收益率关系的实证分析

选取2005年至2015年上证指数数据,对上海证券交易所的股票成交量与股票收益率进行理论分析和实证研究,建立了股票日成交量变化率与日收益率回归模型、周成交量变化率和周收益率回归模型,得出股票收益率与股票成交量变化率呈正相关关系的结论。     

股价操纵危害性的经济学分析

运用现代经济学理论，从投资者、上市公司及社会资源层面对股价操纵的危害性进行系统分析，指出股价操纵严重地侵害了中小投资者的利益，扭曲了上市公司价格，破坏了证券市场的资源配置功能，造成了社会资源的浪费，从而影响了经济的健康发展。     

基于Copula模型的股市收益率与成交量的相关分析

建立了基于AR(1)-GARCH(1,1)的Gumbel Copula模型,并以此为基础刻画了中国房地产股市收益率与成交量之间的相关性.通过AIC信息准则进行拟合优度检验发现,Gumbel Copula函数模型能够更好地刻画收益率与成交量之间的相关结构,收益率与成交量之间存在上尾高的非对称相关,以及很弱的正相关的特征.     

股票市场供求关系与股价及其变化率的微分方程

在股票市场中,股票进行买卖的行为叫做股票交易。交易量的大小称为成交量,而成交量直接影响股票价格的变化。主要研究供求与股价等一些相关因素的关系,建立数学模型,并对此模型进行讨论、分析,给出定量的描述,为投资者提供一个理论依据。     

基于成交量的股价序列构造及分形分析

构造了一种基于日历交易时间和基于成交量推进的股价转换函数 ,这种方法体现了量价配合和熵的思想 ,并在此基础上 ,通过 R/S分析法对上海股市的部分个股进行研究 .结果表明上海股票市场表现为高度正相关分形时间序列 ,且在短期内无明显循环周期     

基于相关分析-BP神经网络的股价预测

神经网络的最大优点在于对复杂的系统不需要清楚的知道其内部机理，只要确定其输入输出变量；就可以构造一个网络模型来模拟这个系统．基于此，本文提出采用相关分析技术对输入变量做预处理，优选输入变量．分别建立未经预处理的网络预测模型和本文提出的模型，通过实验对比，本文模型具有更高的预测准确度．     

股票价格与日成交量间关系分析及非线性模型的建立

多元线性回归方法被广泛地应用于各种经济活动中的预测预报。本文就利用此法对股票价格与日成交量进行相关性分析,得出了其非线性模型,并对之进行了显著性检验。此种方法简单易于操作,可靠性强,适用于习惯于短线操作的投资者。     

关于推进韶关市信息化进程的建议

本文介绍了国际和省内信息化的发展情况,根据韶关市的信息化现状,提出推进韶关市信息化进程的建议。     

交易量与股价波动性动态关系的研究

交易量与股价变化的关系是金融市场研究的重要课题之一.VGARCH模型是在传统的GARCH模型中加入交易量得到的衍生模型.通过对上证指数波动性预测的实证分析得出:VGARCH模型能更准确地预测股票指数的波动性.进一步指出,相比于交易量,其波动率能更好地度量每日信息到达量.     

上海股市中量价关系的实证分析

利用从上证50中挑选出来的26只股票组成分析样本,同时借助软件Eviews4.0和经典的CAPM模型研究了股票日成交量和日收益之间的关系.通过研究得到加入股票的成交量后经典的CAPM模型中股票的β值降低,相应的可决系数有明显的提高,这充分说明在上海股市中股票日成交量对股价的变动具有解释作用.     

股票交易量对证券期权价格的影响

用复合Poisson过程描述股票的交易量,据此构造股票价格的随机过程,进而推导出在风险中立条件下,欧式买入期权的价格公式,并对风险中立条件下及风险回避市场中,期权价格的边界问题进行讨论.     

股票交易量对公司盈余公告的反应

盈余公告是对投资者和信息使用者传递盈利信息的主要会计报告、处于财务报告核心地位，文中主要研究股票交易量对上市公司盈余公告的反应，进行了交易量反应分析、绘出股票交易量在盈余公告日前后的波动曲线，并进一步对公司意外盈余和股票的非正常报酬率进行回归分析，作出盈余公告日当天两者的关系曲线，以验证股票交易量对盈余公告有着显著的反应。它对于减少散户的盲目投资，有助于投资者做出合理的市场预测，使投资理性化，而且还有助于规范上市公司的信息披露行为。     

基于优化MACD模型的股票价格变化趋势预测方法

【目的】探寻一种有效预测股票价格变化趋势的方法。【方法】在指数平滑异同移动平均线(MACD)指标中加入市场活跃程度(ACT)、波动率(VOL)、离差值(DIF)趋势程度3个指标来构建股票价格变化趋势预测模型。采用热点图对MACD策略中的参数以及股票进行选择、融合,并运用技术分析工具、支持向量机(SVM)与相关向量机(RVM)等机器学习方法对MACD策略中产生的交易信号进行优化,筛选特征变量。【结果】将设计的股票价格变化趋势预测策略的数据换成A股全市场数据并进行回测,发现近10年的年化收益率(14.8%)胜过沪深300指数(7.201%),而且使用A股全市场的数据有效避免了幸存者的偏差。【结论】优化改进的股票价格变化趋势预测模型可以在一定程度上预测股票上升的趋势,有效规避风险。     

中国股价指数与物价指数的协整分析

利用协整检验方法，对我国股价指数和物价指数波动的关系进行分析，可知上证指数和深证成指在波动的延续性上不同；股价指数与物价指数的协整关系对校正股价指数偏离长期均衡有一定的调节作用，但力度不大；长期调节因素对本期物价指数的变动，上证指数和深证成指的表现刚好相反。     

局部线性光滑技术和ARIMA模型在股价动态预测中的应用

针对目前我国股票市场中难以对上市公司的股票价格从定量分析的角度进行有效预测这一突出问题,利用时间序列局部线性光滑技术并结合ARIMA建模方法,提出了股票价格序列的一步动态预测方法,用于股票价格序列的建模及股价短期预测,以期为企业和投资者在进行相关决策时提供有益的参考．最后,以两家上市公司近几年股票的周平均价格为例验证了预测结果的有效性．     

方差分析在检验股票价格周期中的应用

应用方差分析方法，借助股票周期分析程序，对深沪两市所有股票的价格时间序列进行分析，找出了某些股票的价格变化周期．实例计算和分析表明，用方差分析方法寻找股票价格周期是有效的，能够为股票投资决策提供帮助．     

地价、房价和股价关系的实证研究

就我国地价、房价和股价间影响关系问题,通过实证分析后认为:我国土地市场与股票市场间存在正相关关系,土地价格上涨引起股票价格上涨;地价上涨并未导致房价上涨。     

二次分解策略的深度学习碳交易价格预测

随着我国碳排放权交易市场的逐渐完善,碳交易价格的准确预测将有助于构建更加稳定的市场环境,极大减少参与者的风险。针对当前碳交易价格预测难度大及现有的二次分解-集合策略不完善等问题,该文提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和经验小波变化(empirical wavelet transform, EWT)的二次分解预测策略,其中分别采用中心频率(central frequency, CF)和Lempel-Ziv复杂度计算作为分解层数的确定依据,样本熵(sample entropy, SE)作为第二次分解输入序列的重构依据,使用长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)和时序卷积网络(temporal convolutional network, TCN)作为预测模型,并结合海洋捕食者算法(marine predator algorithm, MPA)对模型进行参数优化。实验结果表明,V-LSTM-E-LSTM模型和V-TCN-E-TCN模型不仅在湖北碳交易价格的短期和长期预测中获得了最好的效果,而且在其它四个区域碳排放权交易市场也获得了较高的精度。但对于成立时间较短的全国碳排放权交易市场,V-TCN-E-TCN模型在短期预测中表现更佳,长期预测中效果更好的是V-TCN-E-LSTM模型。