江苏省GDP的ARIMA模型的研究和应用

综合运用了时间序列预测方法,建立了1976年～2006年江苏省GDP的时间序列ARIMA模型(单整自回归移动平均模型)。并对OLS方法估计的模型进行统计检验,并对通过检验的回归结果进行了分析,与实际情况非常相符。     

基于稳态分布的资本资产定价模型上海股市实证分析

运用BS估计和OLS估计对资本资产定价模型在我国证券市场的应用进行了实证分析,分析结果显示,运用OLS方法对建立在资产收益为正态分布基础上的传统资本资产定价模型与运用BS方法对资产收益为α稳态分布的资本资产定价模型的贝塔系数估计值存在较大的差异,而BS估计方法明显比OLS估计方法更有效率。     

半参数模型估计方法概述

半参数回归模型,是由Engleetal(1986)在研究天气变化与供电需求之间的关系时引入的,是20世纪80年代以来发展起来的一种重要的统计模型。主要介绍了两类半参数回归模型:线性半参数回归模型和非线性半参数回归模型。概述了目前两类半参数回归模型常见的估计方法,这其中主要包括补偿最小二乘估计、核光滑估计,虚拟观测法等。     

半参数模型估计方法概述

半参数回归模型,是由Engleetal（1986）在研究天气变化与供电需求之间的关系时引入的,是20世纪80年代以来发展起来的一种重要的统计模型。主要介绍了两类半参数回归模型：线性半参数回归模型和非线性半参数回归模型。概述了目前两类半参数回归模型常见的估计方法,这其中主要包括补偿最小二乘估计、核光滑估计,虚拟观测法等。     

基于参数与非参数GARCH模型的中国股市波动性预测

本文采用了2003年1月1日——2010年6月30日的上证综合指数和深证成份指数的每日收盘价所得的对数百分收益率为样本,分别运用标准GARCH（1,1）模型和非参数GARCH（1,1）模型[1,3]研究了中国股票市场的波动性,并对这两种模型的估计结果进行了比较,最后利用误差度量指标比较了这两种模型的估计能力,结果发现,非参数GARCH（1,1）模型对股市波动性的预测精度有明显的优势。     

TobitⅡ模型在上市公司现金股利决策中的应用

本文介绍了TobitⅡ模型,并利用中国A股市场数据,对传统OLS估计与TobitⅡ模型结果进行了比较。研究结果表明:OLS估计方法不能解决选择偏差问题,其结果的可靠性值得商榷;TobitⅡ模型方法则对选择偏差进行了调整,具有较好的拟合效果。     

基于参数与非参数SVAR模型的货币政策有效性比较分析

本文利用1998年1月至2012年6月的工业增加值、M2和CPI月度数据建立了一个三变量的SVAR模型,并分别用极大似然估计方法和非参数联立模型的局部线性工具变量估计方法对其进行估计,将估计的结果进行比较并作相应的向前预测分析。结论表明:参数SVAR模型可以对变量进行解释,并做相应的脉冲响应和方差分解分析,但是估计精度及预测效果要低于非参数SVAR模型。文章的创新之处在于首次给出非参数SVAR模型及其估计方法,为日后对非参数VAR模型族进行研究和广泛应用奠定了一定的基础。     

*ST公司后续发展能力的财务预测实证研究

本文以2004年至2008年五年沪深两市因"连续两年亏损"而从"正常交易"到被"*ST"的88家上市公司为研究对象,基于财务指标运用多变量Logistic模型进行实证分析,力求在已发生财务困境的公司中预测出具有良好后续发展能力的公司和后续发展能力不良的公司,研究发现,模型在预测财务好转公司时判别正确率偏低,导致总体判别率不高,但是模型在预测"二一二"公司时判别正确率较高。     

一种基于改进逻辑斯蒂模型的人口预测方法

本文给出了一个改进的逻辑斯蒂模型。以美国人口数据为依据,利用非线性拟合的方法,对参数进行了估计,并和实际人口数据进行了对比。结果表明改进模型比传统逻辑斯蒂模型更接近于实际值,预测效果更好。     

马尔科夫链在股票价格预测中的应用

论文首先对马尔科夫链模型的数学原理进行了概述,然后在当前股票市场的背景下,应用马尔科夫链模型对沪深300指数的波动进行了预测,通过马尔科夫的平稳分布和最终的稳态条件,计算出股指下跌、持平、上涨三个状态的概率分布,为马尔科夫模型应用的拓广和股票价格的概率估计预测提供理论依据和实际应用的参考。     

资本市场季度盈利模型的盈利预测研究

本文旨在研究季度盈利模型的预测能力,并将季度盈利模型估计下的年度盈利预测与年度盈利模型估计下的年度盈利预测相比较。经研究分析发现Seasonal Martingale是预测能力较好的季度盈利模型,其形成的年度盈利预测优于随机游走模型(年度盈利)下的预测。研究结果有助于为研究人员和资本市场中的投资者提供更为准确的盈利预测和更合理的预测模型。     

铜期货套期保值比率动态估计方法的比较研究——交易成本对套期保值效果的绩效分析

本文通过运用基于OLS的递归估计模型、BGARCH(1,1)模型、ECM-GARCH模型,对中国铜期货市场的最优套期保值比率进行估计,并对以上各种方法的套期保值效果进行了比较分析,发现通过ECM-GARCH估计的套期保值比率相对BGARCH模型的比率整体较小,所得出的组合风险ECM-GARCH的风险最大,BGARCH模型次之,OLS的递归估计最小。总体来看,动态保值效果由于受合约数量的不断调整的制约,而使交易成本增加,保值效果减弱。     

基于ARMA模型的我国居民消费价格指数预测

居民消费价格指数(CPI)是用于反映居民家庭一般购买的商品和服务物价变动情况的宏观经济指标,对展示经济运行的平稳性,表现经济发展的质量和效益有重要意义。因此本文建立了一个ARMA模型,选取我国2001年1月到2015年12月的CPI环比月度数据作为样本,运用R3.4.3软件对居民消费价格指数时间序列的自相关系数与偏相关系数进行统计,进行模型定价并估计出其参数,并对2016年1月至5月的居民消费价格指数进行预测。实证结果显示MA(2)模型能较好地拟合商品指数的动态路径,模型的预测值与实际观测值非常接近,表明ARMA模型在居民消费价格指数的预测中效果较好。通过ARMA模型合理预测我国的居民消费价格指数,能够对未来经济发展有初步的了解,为国家有关政策的制定提供理论支持。     

基于Cox生存模型的上市公司财务困境预测研究

本文采取Cox生存模型进行财务困境预测,选取我国制造业40家ST上市公司和260家非ST上市公司进行实证研究,在训练好的模型基础上进行预测,得出企业出现财务困境的影响因素和程度,并选取10家上市公司进行危机时点预测,实证结论与实际情况相符。 Cox模型对上市公司具有危机预警的应用指导意义。     

国家铁路客运量的预测分析

本课题是根据1975年到2012年的国家铁路客运量，运用Eviews软件，采用时间序列模型[1]的方法，将原非平稳序列经差分后转变为平稳序列，再通过模型参数的设置、模型的识别、诊断、估计和预测，预测出2013年铁路客运量的值并作出分析。     

马尔可夫链在股票价格预测中的应用

在企业的生产、经营、管理、决策等工作中 ,经常会遇到这样的情况 ,事物未来的发展及演变状态仅仅受事物现状的影响 ,而与过去的状态无关 ,也就是具有马尔可夫性。运用马尔可夫模型 ,对具有马尔可夫性的股票价格进行分析和预测 ,为马尔可夫模型应用的拓广和股票价格的概率估计预测提供理论依据和实际应用的参考。     

中国油料产量统计分析与模型预测

本文针对中国油料生产的结构特征,依据经济学原理,推导出一个中国油料产量演化模型;利用中国统计年鉴提供的统计数据,借助计量经济学软件对这一演化模型的各个参数进行优化估计,证实这一演化模型可以近似拟合中国历年油料产量的实际情况;据此演化模型,预测了2008年～2050年中国油料产量演化路径:当前中国油料生产即将越过其加速增长与减速增长的相变点(4114万吨),继续高速增长40年后抵达其饱和值(8228万吨)。     

基于EM的贝叶斯模型平均组合预测及应用研究

为了克服传统的组合预测方法没有明确考虑模型的不确定性,对贝叶斯模型平均组合预测新方法进行研究。应用贝叶斯模型平均的关键是精确估计单项模型的权重。采用期望最大化(EM)方法来估计权重。该方法操作简便,计算效率高且在运算过程中一直满足权重之和为1。通过对我国电力负荷预测实证分析表明:贝叶斯模型平均组合预测比其他组合预测方法预测精度高;EM方法估计权重比赤池信息准则(AIC),贝叶斯信息准则(BIC)估计权重得到的组合预测值,有更高的预测精度。     

我国居民消费价格指数的混沌特性分析及预测研究

根据我国居民消费价格指数的非线性特征,建立了基于混沌理论的消费者价格指数神经网络模型,同时运用所建模型对我国居民消费价格指数进行估计和预测。计算结果表明,该模型能够很好地解决居民消费价格指数估计和预测这一问题,预测精度较传统的方法要高,具有一定的应用价值。     

马尔科夫过程模型在股指预测中的应用

在企业的生产、经营、管理、决策等工作中,经常会遇到这样的情况,事物未来的发展及演变状态仅仅受事物现状的影响,而与过去的状态无关,也就是具有马尔可夫性。运用马尔可夫模型,对具有马尔可夫性的股票价格指数进行分析和预测,为马尔可夫模型应用的拓广和股票价格的概率估计预测提供理论依据和实际应用的参考。