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71.
72.
将供应链管理系统中与原材料和产品流动过程有关的产品转移价格作为上游企业基于提前期内下游企业对产品的反馈信息作出的预期价格.提出了预期机制下供应链产品的非线性、非均衡转移定价模型,研究了供应链管理系统产品转移价格决策的混沌动力行为,并基于最大Lyapunov指数对供应链产品转移价格进行预测.最后,通过实例进行分析其应用价值. 相似文献
73.
基于非线性跟踪-微分器的基本原理,开拓性地用二阶离散和三阶离散非线性跟踪-微分器对上证综指进行了预测.从预测结果来看,二阶非线性离散跟踪-微分器预测相对误差控制在8%以内,三阶离散非线性跟踪-微分器预测相对误差控制在5%以内,显示了较好的预测效果. 相似文献
74.
以前期建立的多智能体证券市场人工模型为平台,采用仿真分析的方法,研究了多样性和归纳推理在证券市场动力机制的作用,发现智能体策略的多样性是系统稳定的基础;在对称信息下,趋势交易作为一种可选交易风格不会导致系统波动增大,反而可以进一步提供多样性,稳定系统;归纳推理是产生收益率分布尖峰肥尾现象的关键因素之一. 相似文献
75.
二级库存系统中库存策略的比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
熊浩 《系统工程理论与实践》2007,27(6):100-104
着重研究在分配策略中,安全库存量和转载运输之间的关系.首先,分析了中心存放库存和分仓库之间转载的原理,并对不同策略的安全库存变化进行了探讨,由此得出将节约库存与增加运输进行比较的数学公式,以供决策者做出科学合理的策略选择. 相似文献
76.
77.
刘付春南 《大连海事大学学报(自然科学版)》2009,(Z1)
通过介绍多米诺骨牌理论在风险管理中的作用原理,提出海事风险管理应主要以控制人为失误为主的观点,深入分析人为失误的原因,提出控制人为失误的方法,总结多米诺骨牌理论的优缺点. 相似文献
78.
This paper introduces a novel generalized autoregressive conditional heteroskedasticity–mixed data sampling–extreme shocks (GARCH-MIDAS-ES) model for stock volatility to examine whether the importance of extreme shocks changes in different time ranges. Based on different combinations of the short- and long-term effects caused by extreme events, we extend the standard GARCH-MIDAS model to characterize the different responses of the stock market for short- and long-term horizons, separately or in combination. The unique timespan of nearly 100 years of the Dow Jones Industrial Average (DJIA) daily returns allows us to understand the stock market volatility under extreme shocks from a historical perspective. The in-sample empirical results clearly show that the DJIA stock volatility is best fitted to the GARCH-MIDAS-SLES model by including the short- and long-term impacts of extreme shocks for all forecasting horizons. The out-of-sample results and robustness tests emphasize the significance of decomposing the effect of extreme shocks into short- and long-term effects to improve the accuracy of the DJIA volatility forecasts. 相似文献
79.
As a representative emerging financial market, the Chinese stock market is more prone to volatility because of investor sentiment. It is reasonable to use efficient predictive methods to analyze the influence of investor sentiment on stock price forecasting. This paper conducts a comparative study about the predictive performance of artificial neural network, support vector regression (SVR) and autoregressive integrated moving average and selects SVR to study the asymmetry effect of investor sentiment on different industry index predictions. After studying the relevant financial indicators, the results divide the Shenwan first-class industries into two types and show that the industries affected by investor sentiment are composed of young companies with high growth and high operative pressure and there are a great number of investment bubbles in those companies. 相似文献
80.
Daumantas Bloznelis 《Journal of forecasting》2018,37(2):151-169
This study establishes a benchmark for short‐term salmon price forecasting. The weekly spot price of Norwegian farmed Atlantic salmon is predicted 1–5 weeks ahead using data from 2007 to 2014. Sixteen alternative forecasting methods are considered, ranging from classical time series models to customized machine learning techniques to salmon futures prices. The best predictions are delivered by k‐nearest neighbors method for 1 week ahead; vector error correction model estimated using elastic net regularization for 2 and 3 weeks ahead; and futures prices for 4 and 5 weeks ahead. While the nominal gains in forecast accuracy over a naïve benchmark are small, the economic value of the forecasts is considerable. Using a simple trading strategy for timing the sales based on price forecasts could increase the net profit of a salmon farmer by around 7%. 相似文献