ARMA模型在美元兑日元汇率的应用

ARMA模型是一种最常见的时间序列模型,它广泛的应用到各种金融行业.以美元兑日元的汇价为例,讨论ARMA模型在汇率变化的应用及汇价短期预测,希望为企业和投资者在进行相关决策时提供有益的参考.     

股票市盈率的ARMA模型建立及预测

针对寻找影响市盈率多种因素的困难,提出从市盈率的数据的本身出发,利用B-J时间序列分析方法建立自回归滑动平均模型ARMA,对股票市盈率分析并预测。对皖维高新股票的市盈率的数据实证研究并短期预测,结果表明其预测效果良好。     

ARMA算法在GDP预测中的应用

从时间序列的基本概念出发,应用时间序列模型ARMA,对北京市人均GDP建立ARMA模型.应用ARMA模型对2009年GDP值进行预测,其预测值与实际值拟和较好;在此基础上,预测了2010年至2014年北京市人均GDP值.     

基于ARMA模型的股票开盘价分析及预测

以建设银行2018年1月2日至2019年12月26日的每个股票交易日开盘价的时间序列为研究对象,通过差分方法对原始序列进行平稳化处理,再采用AIC和HQ最小准则确定原始序列所满足的ARIMA模型.为了检验该模型的效果,利用模型对建设银行短期的股票开盘价进行预测,结果表明预测值与实际值较吻合,短期误差较小.     

无线传感器网络中响应查询的 ARMA模型及预测

无线传感器网络是当前国际上备受关注的、由多学科高度交叉的新兴前沿研究热点领域之一,由于传感器节点能量通常不可补充,能源消耗是其中一个十分重要的问题．提出了在传感器网络中利用ARMA模型以对未来进行预测,该方法可以在传感器节点上使用,由于对数据进行了聚合,有效降低了通讯消耗;同时它还可以在sink节点上使用,因而具有广泛适用性．     

基于ARMA时间序列理论的建模及应用

介绍一种精度较高的时间序列短期预测方法,即带有周期性的ARMA模型。通过该数学模型的分析与研究,对时间序列整个变化的规律性做出近似描述,更准确的认识与了解到时间序列的结构与特征,进而达到最小方差意义下的最优预测。     

多元ARMA模型的唯一性

本文针对多元ARMA模型形式的不唯一性，给出了一个限制条件，使得多元ARMA模型的形式具有了唯一性．     

基于ARMA-稀疏贝叶斯模型的汇率预测研究

文章基于ARMA模型和稀疏贝叶斯模型,提出了ARMA-稀疏贝叶斯模型,充分利用ARMA模型和稀疏贝叶斯模型在线性模型及非线性模型预测中的优势,将收益率序列分解为线性自相关主体和非线性残差2个部分,然后用ARMA模型对线性自相关主体数据进行预测估计,用稀疏贝叶斯模型对非线性残差进行预测估计,最后合成人民币兑美元日汇率中间价序列预测结果。研究结果证明,运用所建模型预测人民币日汇率中间价和上证指数收盘价,均取得了较好的效果。     

时间序列分析方法及人民币汇率预测的应用研究

在简要介绍时间序列模型的基础上,使用人民币／美元的日汇率值进行实证研究,建立相应的ARIMA模型和EGARCH模型并进行预测和评价。研究结果表明,EGARCH模型的预测结果较ARIMA模型理想,适合描述人民币／美元汇率的变动趋势。     

基于ARMA模型的海西州地区慢支发病情况研究

通过EViews软件对青海海西州地区支气管炎发病例监测登记资料进行统计分析,同时进行时间序列模型拟合,观察疾病发展趋势,建立了时间序列模型,并对实际值与预测值进行比较.     

基于小波的回归-GARCH模型及其在外汇储备中的应用

结合小波变换、多项式回归和GARCH模型对中国的外汇储备进行分析及预测.首先利用db4小波对数据进行去噪处理,并对去噪后的数据建立多项式回归模型.由于去噪后的数据与回归模型之间存在残差,且残差具有自回归条件异方差效应,故对该残差建立GARCH模型.然后将回归模型和GARCH模型进行线性叠加,从而得到基于小波分析的回归-GARCH模型.最后将预测值与实际值进行拟合,发现拟合效果较好.充分证明了小波变换、多项式回归和GARCH模型相结合的方法在处理外汇储备这类具有明显增长趋势的非平稳时间序列时,具有明显的优越性,是一项有用的分析预测工具.     

基于DEA模型的商业银行效率评价及影响因素分析

在回顾以往商业银行效率评价方法的基础上,采用因子分析和数据包络分析相结合的方法,对我国上市商业银行2012年的效率进行了实证分析;分析结果表明我国大多数上市银行还没有实现DEA有效,国有控股商业银行的股份制改革仍需进一步加大力度.利用多元回归模型分析影响银行效率的因素,其结论表明商业银行可以从加强自身管理等方面提升银行效率.     

基于改进DEA模型的城市商业银行效率实证研究

运用能够消除环境变量和随机误差影响的改进DEA模型———三阶段DEA模型对我国城市商业银行的经营效率从技术效率、纯技术效率和规模效率三个方面进行了全面系统的实证研究.同时,以国有银行和全国性股份制上市银行的三种效率值为基准,将其值与城市商业银行的效率值进行对比,突出城市商业银行2006~2010年的效率变化特征.最后得出结论,城市商业银行的效率明显低于其他两类银行,但这种差距主要来源于规模效率,从而为决策者制定经营方针和改善管理策略提供借鉴.     

我国上市商业银行系统性风险度量研究 ——基于AR-GARCH-CoES模型

基于我国上市商业银行的日度股价数据,采用改进后的AR-GARCH-CoES模型,即将只关注单一分位点上期望损失的CoVaR模型改进为关注尾部损失的均值的CoES模型,度量了我国上市商业银行对整个银行体系的系统性风险.结果 表明:大型上市商业银行的自身风险相较于中小型上市商业银行要小;大型上市商业银行对银行系统整体的影响要高于中小型上市商业银行;各上市商业银行的△CoES绝对值要高于其△CoVaR绝对值,即Co-VaR模型低估了上市商业银行的系统性风险.     

基于EGARCH模型的商业银行股票波动分析

使用GARCH、EGARCH模型,对中国商业银行类股票波动进行了分析。将其与上证综合指数进行比较,结果表明:中国商业银行类股票波动性高,其收益率序列具有异方差性、波动的持续性和非对称性。     

外资银行的发展状况与我国商业银行的竞争对策

指出加强对外资银行在我国的发展策略研究,并采取相应的对策,对我国商业银行立于不败之地,具有十分重要的意义。只有顺应国际银行业的发展趋势,理性分析其策略,认清自身的不足和差距,强化自身素质,提高资产质量,才能在与外资银行的竞争中获胜。     

银行对中小企业融资的策略:基于博弈模型的分析

风险控制与银企关系是银行从事中小企业融资业务的两个重点,二者相辅相承.运用现代博弈理论,创新地从银行客户经理这一特殊角色切入,构造其效用函数进行风险控制分析.然后构造银企重复博弈模型对银企关系进行分析.最后基于博弈模型的分析,对银行提出建议:降低客户经理尽职成本、控制受贿行为、提高失职处罚、合理设计绩效奖励、与中小客户建立长期健康的银企关系.     

商业银行竞争力测评模型及实证分析

中国加入WTO以来，商业银行之间展开了日趋激烈的同业竞争，商业银行竞争力的强弱问题被纳入重要的研究课题．为寻求准确判定竞争力强弱的科学方法，运用模糊数学理论及其分析方法，建立了商业银行竞争力的测评模型，并进行了实证分析．     

改进贝叶斯算法的商业银行信用风险评估模型

运用主成分分析法提取贡献率较高的财务指标,采用改进的贝叶斯算法建立了某商业银行的信用风险评估模型,期取得了较好的预测分类效果。