小波变换在金融时间序列中的应用

文章从理论上分析了小波变换及其去噪原理,并建立小波去噪模型对金融时间序列进行去噪,并用上证指数和深圳综指两年的日收益数据进行实证分析,结构表明小波函数对金融时间序列进行去噪是非常有效地。     

我国证券市场经济混沌探测研究--一种基于小波变换的噪声处理

经济时间序列的变化有长期趋势变动、周期变动以及日常细微波动(噪声),噪声的存在有时会影响系统的分辨率、稳定性,甚至会淹没正常信号。利用小波变换对上证指数和深成指的日收盘价序列进行去噪处理,用去噪后的日收盘价序列计算出日收益率序列,仍能较好地保留序列自身固有的特性,这种方法能满足探测我国证券市场的混沌性所需要的大样本、低噪声的要求。     

小波变换在检测电能质量扰动中的应用

小波变换在电力工程应用越来越多,它的瞬时信号的时间局部化分析能力是众所周知的。多分辨率特别适合瞬时特征增强,这使它在对电力扰动检测中应用成为可能。与傅里叶变换不同的是,小波变换的多分辨率分析能精确地提供干扰信号的发生时间,不同分解层次还有对干扰信号进行分类的能力。本文用图表和实验对此作以证明。     

基于小波包分析的电动机振动信号的消噪与重构

本文介绍了鼠笼式异步电动机常见的故障及其诊断重要性,采用小波包分析对振动信号进行分析.在最优小波包基进行消噪并重构.实验可知,经过小波包消噪能够更好去除噪声信号干扰,为准确提取故障特征奠定了基础,将更有利于提高故障诊断的准确性.     

中国大豆生产波动规律及其成因研究

本文首先应用小波分析方法对中国大豆生产的基础数据进行滤波计算,消除偶然因素的噪声对大豆生产数据的影响,消噪后的数据更能反映中国大豆生产发展变化规律。根据消噪后的数据将1950～2005年中国的大豆生产情况分为8个周期,并计算了每个周期的波峰、波谷、平均产量和振幅等指标,完成了中国大豆生产的变化周期规律研究。在此基础上,对形成大豆生产波动规律的成因进行了分析。     

影响房地产市场波动的因素分析

房地产市场波动包含多种形式,周期波动只是其中一种。房地产市场波动广义的涵义是房地产经济数量表现出依时间先后次序所组成的排列,狭义的定义是指房地产价格水平、房地产经济增长率等方面的波动形成的整体运行状态。通过对房地产市场波动涵义和影响房地产市场波动的因素的分析,得出抑制房地产市场波动的对策。     

中国大豆生产波动规律及其成因研究

本文首先应用小波分析方法对中国大豆生产的基础数据进行滤波计算,消除偶然因素的噪声对大豆生产数据的影响,消噪后的数据更能反映中国大豆生产发展变化规律.根据消噪后的数据将1950～2005年中国的大豆生产情况分为8个周期,并计算了每个周期的波峰、波谷、平均产量和振幅等指标,完成了中国大豆生产的变化周期规律研究.在此基础上,对形成大豆生产波动规律的成因进行了分析.     

中国国有粮食企业购销波动研究——基于小波分析和格兰杰因果检验的方法

研究国有粮食企业购销波动及相互作用,有利于深刻认识国有粮食企业市场运行规律,为充分保障国家粮食安全服务。本文尝试将小波分析和格兰杰因果检验结合起来研究国有粮食企业购销波动,首先应用小波分析研究国有粮食企业购销的波动特征,接着运用格兰杰因果分析,研究两者之间波动的格兰杰因果关系,结合小波分析结果探讨形成格兰杰因果关系的原因并提出政策建议。本文的研究表明,国有粮食企业收购量和销售量波动较大,都以12个月为周期。国有粮食企业收购量的周期性现象来源于粮食生产的季节周期性,销售量的周期性现象受制于粮食轮换制度和库存条件,一般而言,销售高峰早于收购高峰,销售谷底和收购谷底时滞不显著。国有粮食企业销售和收购序列存在单向的格兰杰因果关系。     

基于ANFIS混沌检测方法的股市惯性假设合理性应用研究

本文针对股市数据中存在大尺度噪声,混沌现象难以研究的问题,提出一种新颖的股市混沌现象检测方法。将小波变换处理后的收盘价序列经相空间重构作为训练数据,利用神经模糊推理系统(ANFIS)逼近训练数据的系统模型,再计算逼近系统(ANFIS)的最大Lyapunov指数,进行混沌检测。该方法具有很强的抗噪能力,且能够实时的跟踪分析市场情况。运用该方法从混沌的角度研究股市中惯性假设的合理性,进行了大盘和个股实例分析,得到了一些有益的结论。     

我国房市将进入持续而缓慢的下跌周期

根据国家统计局最新公布的数据显示,到2008年11月底.全国的房地产市场,除了房价还有小幅上升之外.无论是房地产开发投资、开工面积、销售面积还是销售金额等都出现了较大幅度回落.其中最为明显的是房地产销售.就目前房地产市场政策及房地产市场转变情况来看,房地产市场已经开始以投资为主导的市场向以居民消费为主导的市场的转变,这必然导致房地产市场价格调整,并将使我国的房地产市场经历一个持续而缓慢的下跌周期.     

多尺度主元分析方法在TE过程故障诊断中的应用研究

利用主元分析数据压缩的优点,结合小波分析的多尺度特性,提出了一种改进的主元分析方法,该方法实现了对工业过程故障信号的分析与处理,建立了基于改进方法的工业系统故障检测与分离的程序架构。仿真研究表明:改进方法在故障检测方面性能优良,为故障检测领域相关问题的研究提供了有效例证。     

基于小波—神经网络的短期风速预测

采用小波变换和神经网络相结合的方法对风速进行短期预测.利用小波变换将信号分解成不同频段的子序列,各子序列单支重构后,利用神经网络分别建模预测,最后将各子序列的预测结果叠加得到最终的风速预测值.在神经网络学习过程中采用LM算法,有效提高了收敛速度,降低了陷入局部极小值的可能.通过实例分析,验证了该方法可以较为准确地预测风速.     

我国上市公司现金股利对股价的信号传递效应的研究——基于小波分析方法的实证检验

文章以2006-2008年所有上证和深证A股市场上连续三年纯派现的公司作为样本总体,选取股利增加样本公司和股利减少样本公司的股利分配预案公告日前10天和后30天的日收盘价为变量,运用小波分析方法检验现金股利对股价的信号传递效应。研究结果表明:股利增加所隐含的信息会导致股价的上涨,股利减少所隐含的信息会导致股价的下跌,即采用现金股利政策的上市公司对股价的短期信号具有传递效应。     

人口统计特征在房地产市场分析中的应用

在房地产开发投资中,无论是私人还是政府部门投资,房地产市场分析都占有重要的地位。房地产市场分析包括房地产市场需求分析和供给分析,即既要了解拟开发项目的市场潜力,也要研究可销售性或者竞争状况。市场潜力分析需要研究市场总体的供需情况,以便开发商了解消费者的有效需求。市场的供应和需求分析主要考虑两个方面,即经济运行状况和人口统计特征分析。下面就试论述人口统计特征在房地产市场分析中的方法和内容。     

近期我国房地产市场形势及政策建议

1-4月份,我国房地产市场延续了去年下半年以来的向好态势,销售面积、销售价格、开发投资、到位资金明显增长,但商品房待售面积同比仍在增长,土地市场持续低速,既有一线和部分二线热点城市楼市过热、首付贷等加杠杆手段累积金融风险等新问题,又存在商品房库存规模过大、住房持有结构严重失衡等老问题.展望全年,房地产市场的主基调仍是“去库存”,房地产市场将呈现出“销售面积略有下降,价格稳中有涨,投资低速增长”的特点.建议妥善处理好房地产市场去库存和稳需求的关系,因城施策化解三线城市及县城房地产库存,稳定一线城市和部分二线热点城市住房价格,以及为改善性住房提供便利.     

北京市房地产泡沫状况与成因分析

对北京市房地产开发投资、固定资产投资、商品房销售情况进行量化分析,并计算地价与GDP、物价增长率的相关指标,据此分析北京市房地产市场的经济波动状况以及泡沫情况,并从价格预期、土地稀缺性、流动性膨胀、银行信贷非理性膨胀、税收政策几个方面对影响泡沫形成的因素进行分析,为相关市场参与者提供相关依据。     

多地住宅库存创新高 专家：楼市松绑不宜过快

7月，18城市密集松绑楼市“限购令”。近期出台调控意见的省市也开始规定“政府可出资去库存”，由此可见，下半年“去库存”将成地方救市关键词。近日，国家统计局发布的“2014年1-7月份全国房地产开发和销售情况”显示，在房地产市场表现目益低迷之际，多城市住宅“去库存”压力却有增无减。     

基于小波分析和最小二乘法的能源消费预测

能源是人类赖以生存的物质基础,有效地预测能源工程对于经济的发展和社会的进步具有重要意义。小波分析在时域和频域上都有表征信号局部信息的能力,能够去除数据中的非正常成分,平滑奇异数据。本文通过与最小二乘法的比较与结合,选用d3小波,先利用小波分解与重构对能源消费总量进行预处理,再使用最小二乘法进行拟合和预测,事实证明,比单纯最小二乘法的拟合效果更好,具有推广意义。     

基于自适应小波神经网络的数据挖掘方法研究--对我国石油产量的预测分析

小波神经网络是近年来在小波分析研究获得突破性进展基础上提出的一种前馈型网络,文章将小波与神经网络相结合,提出了一种基于自适应小波神经网络(SAWNN,self-adaptation wavelet neural network)的数据挖掘方法,并构造了数据挖掘过程的机器学习机制,以提高对问题的处理能力。文章将所构造的自适应小波神经网络用于石油产量的建模预测研究,实证结果表明此预测模型不仅是有效的,而且是可行的。     

江苏房地产市场运行情况与发展趋势探析

2008年以来,受多种因素综合影响,江苏房地产市场出现了"投资快速增长,销售持续下降"的发展新态势,这一变化引起了政府和有关部门以及社会各界的高度关注。为了正确分析和把握当前房地产发展形势及走势,我们利用有关统计资料、调研情况和问卷调查结果,对当前房地产市场发展现状和趋势作些简要分析,并提出相关建议,以期更好地保持和促进江苏房地产平稳运行和又好又快发展。