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。     

基于R/S分析的深圳股票市场分形特征分析

利用R／S方法考察了深圳证券交易所六支股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价四个变量的分形特征．研究表明单支股票的价格分形维数具有唯一性;同时股票市场具有短周期性,说明了我国股市的投机特征．     

基于机群的并行Monte Carlo仿真平台用于金融衍生证券定价

给出了利用局域网机群系统建立并行Monte Carlo仿真平台的Java实现。设计了仿真任务分配算法及多线程同步控制机制。验证了伪随机数生成器并行化的有效性。三种股票期权仿真定价模型作为应用实例，在相同机型机群环境中，取得理想加速比和定价结果。     

基于菌群RBF神经网络的股票价格预测

利用菌群算法提出了一种新的菌群RBF神经网络算法,并将其应用到股票价格预测,同时在预测中引入了技术指标模型。仿真试验表明,相比于传统的RBF神经网络算法,菌群RBF神经网络算法可以得到更好的训练效率和预测结果。     

中国股票市场的非线性确定性预测

运用混沌动力学理论对上证综合指数进行非线性建模预测,首先相对于传统的取对数后相减的消除趋势方法采用对数线性去趋势方法,其次,用延迟重构技术计算得到嵌入维数和延迟时间间隔,预测结果表明所采用方法无论用局部线性预测法,还是用局部常数预测法或神经网络预测法都能更好地对股价指数进行预测,并初步推测了预测效果得到改进的原因.     

可转换债券债性和股性的模糊优化分析

债性和股性是可转债性质中较难把握的部分属性，对它的界定存在着模糊的因素．本以股价变化为出发点，以债券和股票作为其模糊性的两极，通过建立相关评判指标的相对隶属函数，给出了判断可转债债性和股性的模糊优化方法，用数学模型刻画了可转债的债性和股性特征，为投资运作可转债提供了有益的参考。     

建筑公司的前瞻实践

1990年,著名的美国DPR建筑公司的三位开创者与《从优秀到卓越》的作者吉姆·柯林斯的一席谈话,让他们创立了一家与众不同的公司,在这里,企业的发展与员工的福利和自由,不再是鱼与熊掌,员工无需监督也一样全力工作。     

基于随机森林的A股股票涨跌预测研究

针对传统预测模型易陷入过拟合、缺失数据敏感、计算量大等不足,利用随机森林算法的双重随机性、处理数据集优异等特点,对A股股票涨跌预测进行研究。首先运用相关性分析对初始指标体系进行一次Spearman和二次Pearson筛选,去除指标体系中的冗余指标。然后对随机森林的各项重要参数进行优化,并对优化后的模型采用重要性估计方法以提升训练模型精确度。通过不同指标体系的对比,验证实验过程的正确性。最后,对比不同建模方法的实证预测结果,表明随机森林模型比传统机器学习方法二元logistic回归在性能上更优越,具备较高的预测准确度。     

再装条款下基于效用无差别方法的经理股票期权定价

"不可交易"是经理股票期权(ESO)的重要特征之一.受制于此,经理股票期权无法通过对冲其标的资产来完成定价.考虑一类具有再装条款的经理股票期权,基于效用无差别方法,运用随机控制理论,推导出了定价模型满足的Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程,并运用格林函数,计算得到了经理股票期权无差别价格的解析解.最后,对模型的解析解进行了参数分析.