基于马科维茨模型的股票投资组合实证研究

投资组合理论可利用历史数据对所投资股票进行分析,保证低风险的同时得到有效收益,对当前形势下我国公众金融投资具有一定的现实意义。本文通过国泰安数据库选取四只股票作为案例,提取2017年1月——2017年12月每月月底的收盘价数据,建立均值——方差模型,实证分析投资者如何通过已知收益均值、协方差等历史有效信息,在投资组合条件情况下结合自身的风险偏好度、可接受的收益均值或是投资比例优化股票投资,使所选择的股票组合分散投资风险,实现投资效用最大化的理想目标。     

信息化环境下高校数据库应用研究——以齐齐哈尔工程学院为例

在当今信息化环境下,数据信息量大,数据处理方式急需不断的更新发展,大学生在校期间产生的信息大、信息较复杂,学校如何更好的了解学生并分析学生特点,必须运用学生很多相关的数据。大量数据如何有效的转换成信息并且有效运用显得尤为重要。像齐齐哈尔工程学院齐齐哈尔德鼎公司这样的小型企业,在数据库管理中还有很多不足,因此,本论文通过运用数据库管理工具对数据库进行设计并运用,能够提管理的效率,同时,能够为学校对学生信息进行数据挖掘提供可靠的数据支撑。     

量化投资趋势策略的实证分析

量化投资是将计算机处理大量历史数据的结果作为依据对股票未来价格进行判断。选取2012年-2017年历史数据,利用均线策略对股票进行收益率分析。结果发现,利用50日均线作为股票价格趋势的参考依据会获得更高的投资收益。     

基于PCA-SVM组合模型的股票价格预测

股票市场是个非稳定的时间序列,本文将支持向量机与主成分分析(PCA-SVM)结合对股票进行回归预测分析,以奥特迅(002227)为对象进行建模和预测研究。选取奥特迅90天的股票技术指标历史数据作为训练样本对收盘价进行预测,10天数据进行检验,并通过图像拟合来验证神经网络股票预测的可行性和准确性。     

物联网时代大数据技术在金融领域的应用探讨

随着互联网技术的快速发展，信息传播方式发生了翻天覆地的变化，大量的数据信息渗透在人们的生活中，极大地改变了人们的生活习惯。对金融行业而言，数据信息非常重要，但在采集和整理过程中产生了大量的数据量，在海量数据面前如何能够快速找到有用信息就显得尤为重要。大数据技术为金融领域提供了新的思路，可以通过挖掘海量数据中的关联关系和潜在价值来获得重要信息，同时也能够从大量数据中挖掘出有价值、有意义的信息，进而为金融领域提供有效决策支持。本文对大数据技术在金融领域应用进行分析和探讨。     

财务决策中的元数据应用研究

现代信息技术的应用使企业会计和财务管理工作质量得到了提高。高效的工具提高了效率,也为企业积累了大量的历史数据和信息管理那会计信息资源。这8个正常,当会计和财务工作的次序保留了数据和信息,企业财务分析和决策1到数据库,也是一个基于战略规划和决策的重大信息企业,是一个庞大的企业资源和财务。如何利用企业的信息资源、财务和会计,是我想发布的企业财务决策,也是提高企业管理水平、提高决策质量的主要方向。基于数据的分析需求和企业决策支持的财务决策,本文认为一个合理的计划,充分利用会计信息的来源是建立数据仓库,利用数据仓库的功能强大的数据集成和组织功能做出财务决策,和建设相关的元数据的关键是实现这一计划。本文对财务决策元数据的构建进行了有益的探索。     

浅析股票投资中的信息收集

本文就股票分析中的一个重要问题———信息收集作了阐述。股票信息从它的内容和范围来看 ,可以划分为三个层次 :宏观信息、中观信息、微观信息。通过对股票信息的细分化 ,将有助于投资者作出更合理安全的投资决策     

新型乡村旅游经济信息服务模式研究——以山东招远为例

"互联网+"关键技术(大数据与云计算)已在很多领域得到了应用,但乡村旅游经济信息服务涉及到的各行业均有自身的数据库,仍然有海量的经济信息资源未被开发出来。Z旅行社通过乡村旅游企业第三方信息服务与基于移动情境感知的旅游推荐服务对企业既有数据进行了深度价值挖掘与创新应用,取得了良好的经济与社会效益。充分证明乡村旅游领域中的各行业为实现经济信息效益最大化,不但要关注新技术与新方法的应用,更要注意以需求为核心,以数据为驱动,深入挖掘现有信息的潜藏价值。     

基于Logistic回归的股价上涨概率预测研究

将Logistic回归应用在多因子模型时,模型可利用反映股票涨跌信息的因子与股票收益率的历史数据实现Logistic回归对未来股价上涨概率的预测。实证分析结果显示,2012—2018年运用Logistic回归筛选出的大概率上涨的股票组合可获得较高的平均收益率、胜率和夏普比率,Logistic回归在沪深市场上可成功发挥其对股价上涨概率的预测功能。     

大数据时代财务会计向管理会计转型研究

大数据时代,数据源是多样化和复杂的,并且它们开始与网络上的各种内容集成,而不仅限于传统的内部企业数据库,数据的内容也开始变得更加多样化。除此之外,当前的数据存储格式与以前的格式相比已经有了很大的不同,并且数据传输的方法也出现了改变。对于大量的信息数据资源,存储和分析工作能够更加快速的完成,具备速度快的特性,同时,一些宝贵的数据相对分散分布在大量信息数据资源中。如果要使用此数据,则需要对数据库进行有效的过滤和分析。     

大数据在企业网络精准营销中的作用分析

网络技术的迅猛发展致使数据库应用不断扩大,数据信息业已成为企业营销的重要资源。企业在通过搜集拥有大量基础数据信息后,如何在这些拥有着重要商业信息数据背后挖掘信息价值成为企业精准营销的重要工作之一。本文就从商业发展角度对数据信息挖掘进行了方法分析,并对企业网络营销提出了合理化建议。     

基于复杂网络的股票相关性分析研究

传统股票板块的划分缺乏精确的逻辑推理和数理分析。本文基于复杂网络和社团理论,通过构建数量模型,选取时间序列数据对股票与股票之间的相关性进行分析,依据相关性大小对股票进行板块的划分,并依据划分结果,为投资者提供政策建议和技术支持。     

基于HP滤波法GDP与流通中现金的协同性研究

文章首先对原始的1980至2013年的GDP和流通中现金数据进行回归分析,得到M0与GDP具有高度的相关性,为更好地解释GDP与M0之间的关系,本文然后对经过HP滤波处理后的1980至2013年的GDP和流通中现金数据的协同性进行了研究,通过ARCH法得知包含M0历史数据比只依靠GDP历史数据更有助于预测GDP的变动,通过滚动相关系数法得到历年GDP与M0都具有高度的相关性,通过回归方程的残值进行ADF检验,得到GDP与M0存在长期的协整关系。     

基于ARIMA模型对平安银行股票价格的分析与预测

本文运用时间序列分析方法中ARIMA模型进行预测,对平安银行股票历史数据构建模型,推断出未来趋势。从而一定程度的为投资者提供短期指导。     

数据仓库在管理中的应用

数据仓库是一种新的数据库应用,或者说是一种数据查询环境或工具。数据仓库技术是为了有效的把操作型数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问的各种技术和模块的总称。数据仓库是一个环境,而不是一件产品,提供用户用于决策支持的当前和历史数据,这些数据在传统的操作型数据库中很难或不能得到。     

数据挖掘在天猫商城中的应用

数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。运用数据挖掘中Apriori算法对大量淘宝交易数据进行关联规则挖掘，可以得到商家感兴趣的销售信息，并根据这些信息进行针对性的营销，从而起到促进销售的作用。     

浅谈无线传感器网络数据库的研究

无线传感器网络主要有三大部分组成,即集成传感器、数据处理单元、通信模块的节点,再利用白组织方式形成网络数据,这样做的主要目的是采集与处理网络区域中的信息,并从中获得更有利用价值的数据信息,主要包含数据采集、管理、通信与处理几大内容,再利用通信网络获得的信息经汇聚几点把信息数据发送到基站,最终将所有的节点数据融合在一起,加以分析、处理与分发,这样才可以形成完整的数据图。本文通过对无线传感器网络数据的含义、特点以及研究现状进行了深入的探讨,同时又对无线传感器网络数据库的实现技术与应用作了进一步分析,希望为今后无线传感器网络数据库的研究产生一些积极影响。     

机构投资者如何影响股票流动性?交易假说抑或信息假说

机构投资者已成为我国证券市场的重要参与主体,但以往的研究多数仅关注了机构投资者对股票市场稳定性和公司治理效率的影响,而忽略了机构投资者的股票流动性效应,机构投资者如何影响股票流动性的问题并未得到有效的澄清。文章在现有研究基础上,将机构投资者影响股票流动性的路径界定为交易假说和信息假说两类,并使用我国股票市场的高频交易数据对这两类假说进行了实证检验。研究发现,机构投资者既能通过信息假说路径负向影响股票流动性,也能够通过交易假说路径负向影响股票流动性。这说明,我们在改善信息披露、减少内幕交易以降低信息摩擦的同时,还需要改善交易机制以降低真实摩擦。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

当今世界已经进入了网络化和信息时代,电子商务得到了飞速的发展,随着数据的大量积累,数据挖掘技术在电子商务的发展中得到了广泛的应用,它是一门融合了多个领域知识的交叉学科,通过挖掘各种特征信息并对其进行分析,以提供支持决策。     

大数据时代电子数据审计问题研究

近些年大数据得到快速的发展,由于大数据具备对海量数据的收集和分析能力,使得大数据能够在各行各业都被相应的运用,而在审计工作上也得益于大数据提升审计效应。会计信息化的到来,加剧了电子数据审计方式的变革,通过大数据技术可以为审计工作者提供更具价值的决策信息,提高审计工作的效率和全面准确性。因此,大数据也受到了越来越多关注。本文对大数据环境下的电子数据审计研究和应用进行分析,并针对审计研究事项提出合理性完善对策。