金融预测相关论文
与点值数据相比， 区间数据更能够从全局上刻画股票市场的内在结构特征. 然而， 已有关于区间数据的预测研究只关注误差序列的单次预测......
股指是投资者用来规避股市风险的工具,为了对金融股指进行有效预测,采用了一种基于经验模态分解(EMD)和长短期记忆网络(LSTM)模型......
基于小波变换良好的多分辨功能，结合金融时间序列同时具有线性和非线性关系的特性，提出一种小波组合核支持向量机模型。此模型首先利......
企业在正常发展过程中会面临各种风险,所以财务风险的管理和金融预测工作对于企业的正常经营具有非常现实的意义。近年来我国社会......
遗传算法是近些年来产生和发展的一种模拟生物进化过程的自适应启发式全局优化的搜索算法,是计算智能的重要组成部分.对它的理论与......
随着世界经济全球化及世界金融业的不断发展,金融活动中的不确定性增加,金融预测日益受到学术界及金融业界的高度重视。人们希望通......
随着金融市场参与者的大幅增加和金融衍生品的不断演化,金融市场结构愈发复杂多变,对市场稳定和发展提出了新的挑战和机遇。特别是......
本文对基于状态空间模型的金融时间序列预测方法进行了研究。主要工作如下： 1、首先介绍了状态空间模型、Kalman滤波器、Kalman......
随着经济的不断发展,数学和金融的联系越来越密切,数学以其严密的逻辑性和精确性对金融的发展起着积极的促进作用,但是数学为金融......
金融预测旨在对金融历史数据进行分析,构建预测模型,并对未来数据走势作出预测。系统创新性地将最新的深度学习成果与金融预测相结......
该文通过对金融市场复杂性的分析,并基于元胞自动机和争当少数者模型提出了一个开放的金融预测模型。模型中的投资者相当于争当少......
本文系北京大学访问学者刘观涛先生对于"统一论数学"的最新研究成果。在国外,IBM 及华尔街金融中心亦开展了性质相近的研究,初步成......
一、数据挖掘及分类技术的含义 数据挖掘是从大量的数据中挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对决策有潜在价值的知识和规......
针对神经网络直接预测原始价格存在的泛化误差大、预测价格变动方向的准确率不高等问题,提出一种基于泛函的深度降噪自编码神经网......
【正】 近几年来,各家银行都开展了金融预测工作,取得了可喜的成绩。但是,要想成功地推动金融预测工作,必须同时具备需求、认识、......
本文以分割预测法和灰色预测模型为例，结合预测甘肃省西峰市１９９５、１９９６年的主要金融指标，说明用电脑辅助金融预测的方法和实际测算中的一些问......
【正】 金融工作迫切需要预测金融部门是国民经济各部门资金活动的中心和枢纽,是国家组织闲散资金,集中信贷,组织结算,对国民经济......
【正】 金融,现在越来越被人们所认识它在国民经济中的地位和作用;金融信息和预测也随之而起,成为发展国民经济中不可忽视的一项科......
神经网络具有强大处理非线性系统的能力和映射能力，在财务预警和金融预测中得到广泛应用．神经网络与遗传算法耦合的金融参数预测系统......
目前神经网络常用于数据挖掘及金融预测中,提出了一个改进的稳定且高效的遗传BP神经网络预测模型.在该模型中提出了一种能够真实反......
The stock market has played an important role in today's China economy. Due to the fact that a number of the listed ......
金融市场是一个开放的复杂动力系统,它可以被认为是由大量相互作用的元素组成的剧烈波动的动态系统.金融市场价格波动行为的研究及......
论述了金融工程的基本技术框架，探讨了信息控制理论技术在金融工程中的应用问题。分析了金融预测、金融优化、金融控制和金融系统复......
自二十世纪50年代以来，随着世界经济环境的变化和科学技术的迅猛发展，西方市场经济国家掀起的金融变革和创新势潮，在推动世界各国金融......
对股市趋势的准确预测是金融市场的圣杯,但是其混沌动态的变化特性一直都在挑战金融和计算机领域的新技术。近年来,数据挖掘算法的......
随着互联网的迅速发展,金融市场每日产生了大量在线金融数据,如每日的交易次数以及交易的总金额等。近年来金融市场数据的动态预测......
【正】 纽约摩根信托公司出版的《世界金融市场》是一本以金融预测灵验准确闻名的经济杂志。它篇幅有限,每期只有几十页文字和统计......
传统的组合预测模型,在重视预测效果的同时,往往较少关注"以过去预测未来"的问题。文章将IOWA算子和一维AR(p)模型理论相结合,构建......
文章研究了基于贝叶斯最大似然估计的组合预测方法在金融预测领域中的应用。在构建组合预测模型时,运用贝叶斯最大似然估计理论分......
市场经济的发展,信息产业化的形成,以及新技术革命的影响,不断冲击和改变着金融业的技术结构与功能,使之成为最宝贵、最活跃、最敏......
时间序列挖掘是数据挖掘的一个重要研究方向,而金融时间序列由于它的非平稳性、自相关性、非线性性、低信噪比等特点,成为时间序列......
世界经济正处在快速发展阶段,金融业也随之不断发展,金融活动日益增多,其变化趋势的不确定性也在增加。如何通过学习和掌握金融活......
近年来，软计算技术成为计算技术的研究热点之一，其中模糊系统技术和神经网络技术的发展尤为迅速。神经网络和模糊系统技术在应用中也......
资本市场对企业价值的不当估价，无论对企业还是其利益相关者都会造成重大损失。本文对知识经济时代企业价值的不当估价所出现的可能......
本文针对BP网络存在着收敛速度慢和局部极小的问题．提出了一种基于广义回归神经网络方法的金融预测模型。该网络运用于汇率模拟与预......
金融时间序列本质上是复杂的、高度噪声的，呈现出非线性行为，使得传统的统计方法难以有效地预测。随着计算技术的发展，已经出现了一些......
本文介绍类比合成(AC)算法及其对预测的应用.该途径属于多维模式搜索法,可用于预测最模糊的对象.它自选择若干与已知参考模式相似......
提出一种将决策树和支持向量机相结合的金融预测方法。此方法首先利用决策树筛选出重要属性,然后用线性核和高斯核支持向量机分析......
金融工程的快速发展丰富了风险管理技术,但不能完全消除金融风险。文章以金融风险控制为目标,对与之相关的金融工程理论、风险度量......
统计方法在风险管理和金融预测中的应用日益广泛,先进的统计方法能够提高管理效率和预测精度。本文着重介绍马柯威茨组合理论在风......
金融预测是金融数据挖掘的一个重要研究方向。金融时间序列除了具有非线性、非平稳、动态的一般常见的特征外,还具有其它一些特征,......
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model）在诸多领域都有广泛应用.本文从不同角度对现有的HMM进行改进并应用于金融预测.首先,我们采取......
我国的股票市场还处在成长阶段,因此有着其固有的特殊性。由于股市的不规范所带来的各种虚假信息,更是让投资者对股票价格的走向难......
运用人工神经网络理论，对股票市场进行动态建模和仿真预测实验，仿真实验结果表明，低阶多层改进ＢＰ模型能预测深圳股市趋势且取得良好结果......
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