基于Bernstein基函数的石油价格预测研究

本文主要根据2000年5月至2011年3月间纽约商品交易所WTI价格数据,以数据挖掘和时间序列方法为基础,将基函数拟合的方法运用到石油价格预测当中。通过Bernstein的对称性和可分割性达到了修改拟合曲线的目的。Bernstein基函数具有严格的凸包特性,为预测提供了良好的先决条件,通过对模型的检验,Bernstein基函数模型达到了对石油价格的预测和分析的作用。     

基于修正GM(1,1)模型对商品住宅价格预测

在金融危机下对中小城市商品住宅市场进行投资决策前,首先需要对其价格进行预测分析,文章采用修正后的GM(1,1)模型建立起商品住宅价格预测模型,选取安阳市商品住宅价格数据进行预测分析,在检验了模型精度的基础上,得出在当前金融危机下,由于国家刺激计划的作用以及金融危机的缓解,安阳的商品住宅价格呈现上升的趋势,其投资市场仍然具有很大的发展潜力的结论。     

基于预测能力的扩展极限边界分析法

本文在传统EBA方法的基础上,将其引入到时间序列中,构建以预测为导向的AEBA模型选择方法。AEBA在模型选择上更注重于模型的预测能力,在稳健性检验上细分为模型稳健性检验与参数稳健性检验两部分,提出了基于时间序列预测能力的检验方法。最后实证示例用AEBA方法对影响石油股票指数收益率的因素进行了研究,表明该方法选择的模型的预测能力,特别是短期预测能力要显著强于CAPM、三因子模型、ARMA以及VAR。     

基于ARIMA模型的航材需求预测

为了对航材的需求进行预测,本文根据时间序列乘积季节模型,利用统计软件SPSS,对收集到的航材需求的历史数据进行了建模、参数估计、检验、预测,经检验预测效果较好。该方法简便实用,利于实际推广和使用。     

金融资产泡沫风险预警指标体系与实证分析

本文以金融资产泡沫风险的同步变量构成的中国金融资产泡沫压力指数为被解释变量,采用Granger因果检验方法,检验出与金融资产泡沫压力指数有因果关系的指标后,以遴选出的宏观经济变量、房地产价格变量和资产价格变量为解释变量,运用逐步回归法建立了金融资产泡沫风险最佳预测模型,从而构建起了合理、实用的金融资产泡沫风险预警指标体系,形成连续的资产泡沫压力指数走势图;并用此最优预测模型对我国2011年金融资产泡沫风险状况进行了预测。预测结果表明,前三季度我国金融系统性风险呈上升态势,即存在资产泡沫风险。     

试论现代工程造价预测方法及改进

对现代工程造价预测可以形成新的价格信息,能够为评价投资效果提供多种评价指标,并有利于提升我国现代建筑工程企业整体的自主竞争能力.本文主要阐述了现代工程造价预测的意义、现代工程造价预测方法的发展状况,最后针对目前应用较广泛的基于神经网络的工程造价预测方法进行了改进.通过本文的研究,可以为以后在这一领域的研究奠定一定的理论基础.     

基于成本角度的我国农资价格波影响因素研究

农业生产资料是农业生产的重要投入,其价格波动不仅直接影响农业生产的成本,还会影响到农民的收入和生产的积极性。论文利用计量经济中的VAR和格兰杰因果检验等方法对影响农资价格的成本因素进行了实证研究,研究结论表明农药、化肥和农机均对农资价格有着显著的影响,并根据结论提出一些政策建议。     

基于SD的成都市商品住宅价格预测分析

文章首先运用系统动力学方法研究商品住宅系统,定性分析商品住宅价格的影响因素及相互因果反馈关系;然后建立系统动力学因果反馈图,并建立系统流图,利用计算机软件进行仿真模拟,并将仿真结果与真实数据进行比较以检验模型的有效性;最后预测未来成都市商品住宅价格的走势,研究成果为提出相关政策性意见提供依据。     

上市公司控制权转移价格影响因素的实证研究

控制权转移价格是控制权转移的核心,我国控制权转移价格的影响因素异常复杂。本文试图通过实证研究方法考察其主要因素,通过公开信息能否较好的预测控制权转移价格。研究结果表明:企业的资产状况和控制权隐性收益比企业的收益能力对控制权转移价格的影响更大;控制权转移价格的影响因素异常复杂,根据公开信息不能较好的预测控制权转移价格。     

基于GARCH模型的股票收益率分析及预测

GARCH模型是对金融数据波动性进行描述的有效方法,它是最常用、最便捷的异方差序列拟合模型。资产收益率是金融数据分析常用的指标,比价格序列更易处理且更有研究意义。本文采用R语言,对2009年1月6日—2019年5月20日沪深300指数的日收盘价进行预处理,将其转化为平稳的收益率序列,检验其ARCH效应,建立GARCH模型以及标准化残差分析,最后对收益率和股票价格进行预测,预测的结果能为投资者进行决策提供一定的参考。     

石油价格影响因素及波动规律研究

1973年石油危机以后,石油成为全世界价格波动最为剧烈的商品。作为最重要的工业原料,其价格波动可以从成本角度影响到一国的商品价格体系,从而造成通货膨胀;作为具有良好保值能力和流动性的资产,其价格波动为套利资金提供了一套优良的盈利机制。文章借助石油的短期以及长期历史价格,以及相关因素数据进行分析,探讨石油的价格波动的规律,并进行预测。     

我国货币政策对房地产价格的传导机制研究

基于房地产价格的视角,采用我国1998年第一季度至2008年第二季度的相关季度数据,运用协整分析和Granger因果关系检验等计量方法对我国货币政策的资产价格传导机制进行了实证分析。实证结果表明,以房地产价格为代表的资产价格传导渠道已经成为我国货币政策传导的一条重要渠道,货币政策传导到房地产价格后将进一步传导到实体经济。央行应该充分发挥资产价格对货币政策的传导作用,从而增强货币政策的有效性,更好地调控宏观经济。     

电力系统中长期负荷预测方法的研究与程序设计

文章探讨了电力系统负荷的组成、特点,在分析比较常用的预测方法优缺点的基础之上,采用了灰色预测法与回归法相结合的方法建立了中长期负荷预测模型,把负荷预测工作分为2个部分:即用灰色预测法进行相关因素的预测和用回归法进行负荷预测。该模型充分利用了灰色预测法要求负荷数据少、不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、易于检验等优点及回归法能够考虑到负荷所受的多种因素的特点,模型参数估计技术比较成熟,预测过程简单。     

2013年诺贝尔经济学奖对资产评估主要贡献评析

从资本市场趋势的可预期性、有效市场假说、资产价格的实证分析、非理性繁荣规律、FF模型、广义矩等方面梳理了2013年诺贝尔经济学奖得主的主要研究成果,其对资产评估的影响主要体现在市场价值、公开市场假设、价格与价值关系以及预期收益预测、风险报酬率、折现率、市盈率、β系数、流动性折扣等参数的取值及其检验等方面。     

马尔可夫性及其检验方法研究

马尔可夫链广泛应用于信息论、自动控制、通信技术、基因遗传、计算机科学、经济管理、教育管理、市场预测等领域,马尔可夫性是其最基本特征,因此,在运用马尔可夫链进行预测时,必须对预测对象以往的统计数据资料构成的随机变量序列的马尔可夫性进行检验,只有符合马尔可夫性,才能利用马尔可夫链进行预测,才能保证预测精度。本文探讨了马氏性的概念及性质,研究了马尔可夫性的检验方法,通过实例对该检验方法进行了分析。     

检验解释封闭式基金折价率之谜的多种理论：基于中国市场的实证研究

一。引言本文目的是想通过国内的封闭式基金数据来实证检验传统的解释折价率理论，以及投资者情绪理论，并检验封闭式基金是否可以预测股票市场的回报率。基金自发行到2002年左右，面临较大政策变化，期间保险公司买入了大量的封闭式基金份额，使得期间价格并不同于正常状况。而本文所使用的数据取自机构投资者建仓完成后，机构投资者比例变化不大之后，可以消除该影响。同时文章发现折价率对股市回报有预测能力，与美国数据进行对比发现中国股票市场受投资者情绪影响较大。     

电力系统中长期负荷预测方法的研究与程序设计

文章探讨了电力系统负荷的组成、特点,在分析比较常用的预测方法优缺点的基础之上,采用了灰色．预测法与回归法相结合的方法建立了中长期负荷预测模型,把负荷预测工作分为2个部分：即用灰色预测法进行相关因素的预测和用回归法进行负荷预测。该模型充分利用了灰色预测法要求负荷数据少、不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、易于检验等优点及回归法能够考虑到负荷所受的多种因素的特点,模型参数估许技术比较成熟,预测过程简单。     

钢材期货价格发现功能研究——基于印度市场信息共享模型的分析

本文借助Johansen协整检验、Granger因果检验、信息共享模型、方差分解等方法进行多层次实证研究,定量地刻画出期货市场在价格发现中作用的大小。研究结果显示：印度板材期货价格和现货价格之间存在长期均衡关系,在价格引导上仅存在现货对期货价格的单向引导关系,期货对现货没有引导关系;通过方差分解发现,现货市场在价格发现功能中处于主导地位,说明印度钢材期货市场效率有待提高,板材期货没有实现其应有的价格发现功能。     

房地产价格数学模型的建立与应用——基于济南市住宅市场的实证分析

本文运用截面法和多元线性回归模型对2009年8月到12月济南二手房交易市场的样本数据作了深入的定量分析,对商品住宅价格的特征因素和区域因素进行了论证,据此构建了不同条件下住宅价格与其影响因素间的函数关系模型,运用该模型对济南商品住宅价格进行了分析和预测.     

中国居民消费价格指数变动影响因素分析

本文着重以社会经济因素中农产品生产、商品住宅以及衣着类工业品的价格等因素,通过建立回归模型,讨论其对居民消费价格的影响。在数据处理过程中,通过对数据异方差检验、序列自相关性检验、多重共线性检验,并用逐步回归分析法克服了多重共线性的影响,最终得到了能够解释居民消费价格指数的回归方程,发现农产品生产价格和衣着类工业品价格对居民消费价格影响显著。