EMD和GARCH模型应用于股票价格预测

将EMD（经验模式分解）方法应用到股票价格趋势的预测中,找出影响股票市场波动的关键因素,旨在提高预测的精确性。通过EMD方法将上证指数日收盘价数据分解为不同频率的数据段,重组为高频序列、低频序列和趋势序列,运用高阶自回归和GARCH模型对分解出来的各序列进行拟合和预测,避免各个分段预测过程中的误差累积,最后对预测数据重组,得到样本外数据的预测序列。结果表明,该模型具有较好的预测效果,能给投资者提供更为合理的股票投资意见,同时为趋势预测研究提供借鉴。     

构建我国多元化量刑证明标准

程序立法上量刑证明标准的缺失是造成量刑失衡的重要原因。确立独立的量刑证明标准既是规范量刑自由裁量权的必然要求,也是指导控辩双方在量刑程序中有效开展举证及辩论活动的现实需要。我国应确立以罪行轻重程度为依据的多元化的量刑证明标准,量刑证明标准的确立及适用离不开对刑罚目的的准确把握以及相应配套制度的保障。