盈利预测行业周报

水运行业最具盈利动能 券商分析师关于上市公司的预测数据及其调整所提供的信息一直备受投资者关注。一些专业机构因此开发了很多选股模型。本文将试图通过跟踪盈利预测数据来挑选行业，以供投资者参考。     

盈利预测行业周报

半导体产品行业最具盈利动能 券商分析师关于上市公司的预测数据及其调整所提供的信息一直备受投资者关注。一些专业机构因此开发了很多选股模型。本文将试图通过跟踪盈利预测数据来挑选行业，以供投资者参考。     

基于佣金收入动机的机构投资者盈利预测偏离与股票交易量研究

本文基于信息反应模型研究了机构投资者盈利预测偏离与普通投资者交易需求之间的激励关系,并选取2006至2010年的相关盈利预测和股票交易数据进行实证分析。结果表明,机构投资者的盈利预测存在显著偏离前期市场平均预测值的倾向,而且这种偏离倾向会进一步诱发股票交易增量,从而增加机构投资者的佣金收入。这意味着普通投资者在参考机构投资者的盈利预测报告时,需要考虑其基于刺激交易量的自利因素。     

盈利预测行业周报

百货行业最具盈利动能券商分析师关于上市公司的预测数据及其调整所提供的信息一直备受投资者关注。一些专业机构因此开发了很多选股模型。本文将试图通过跟踪盈利预测数据来挑选行业,以供投资者参考。     

媒体看金融·面孔

《巴伦周刊》8月19日刊 小心盈利预测陷阱 华尔街给各家公司的盈利预测总是很高，然而最后的结果却往往事与愿违，分析师对未来几个季度做出乐观的预测，年初时公司又把预期调低，而当报告日来临的时候，双方预测的数据都不堪一击。因此投资者选股时要小心盈利预测陷阱。     

盈利预测行业周报

纸制品一周业绩上调幅度排名居首券商分析师关于上市公司的预测数据及其调整所提供的信息一直备受投资者关注。一些专业机构因此开发了很多选股模型。本文将试图通过跟踪盈利预测数据来挑选行业,以供投资者参考。根据“今日投资”4级行业划分,     

指数经济学

最成功的投资家莫过于能准确地预测经济周期的那些人，他们可以因此名利双收。因此，大家都在预测经济周期，但是谁愿意看烦琐的财务报表呢？为了迎合大众投资者这种“惰性”，专家们发明了很多能把复杂的财经数据具体化或者娱乐化的经济指数。这些指数中有的有一定道理投资者透过身边简单有趣的现象，可以大概了解经济周期中各种表象之间相互的联系；     

网络沟通对股票市场的影响--基于投资者有限关注视角的研究

本文通过雪球网数据构建投资者网络沟通质量指标,并结合分析师预测特色数据,实证检验投资者网络沟通行为对股价同步性及特质性波动的影响。研究发现:网络沟通与股价同步性之间呈U形非线性关系,而与股价的特质性波动呈正相关;分析师预测特色数据通过投资者网络沟通行为进入股票市场,其中网络沟通质量与分析师乐观度的交互项同股价同步性呈负相关,而与股票特质性波动呈正相关。进一步细分市场发现,投资者网络沟通在牛市和熊市中对于股价同步性及特质性波动的影响是非对称的。     

盈利预测行业周报

建筑原材料一周盈利动能最高券商分析师关于上市公司的预测数据及其调整所提供的信息一直备受投资者关注。一些专业机构因此开发了很多选股模型。本文将试图通过跟踪盈利预测数据来挑选行业,以供投资者参考。根据"今日投资"4级行业划分,目前上市公司共组成107个行业。我们以下的分析中仅选择包含上市公司10个及以上的行业,共计53个。半导体产品盈利预测增长率排名居前     

开放式股票型基金的仓位预测研究

公募基金仓位是机构投资者对市场的预期,也是投资者判断后市走向的指标,其增减仓动作一直受到投资者的高度关注。本文在比较各种仓位预测方法后选择基于数据挖掘的BP神经网络作为建模方法,收集华夏基金年报仓位数据,利用数据挖掘技术分析选择出相关性最优的变量,在MATLAB中设计优化出基金仓位预测模型,简化网络结构,提高预测精度,并证明了神经网络在投资风格预测中的有效性和普适性。     

基于灰色模型的股票价格预测研究

股票价格的预测是投资者最关心的问题之一，也是投资者投资成功与否的关键所在。本文在对灰色预测模型进行详细解析的基础上，结合我国证券市场的实际，通过对上证指数的预测来说明该方法的有效性及应用价值，这对投资者的投资决策行为有较强的指导意义。     

盈利预测行业周报

轮胎橡胶行业最具盈利动能 券商分析师关于上市公司的预测数据及其调整所提供的信息一直备受投资者关注。一些专业机构因此开发了很多选股模型。本文将试图通过跟踪盈利预测数据来挑选行业,以供投资者参考。根据＂今日投资＂4级行业划分,目前上市公司共组成107个行业。我们以下的分析中仅选择包含上市公司10个及以上的行业,共计53个。     

交易量的信息含量:台湾期权市场的证据

本文应用台湾股指期权市场详细的交易数据,对台指期权交易量的信息含量进行了全面系统的实证检验。我们从全市场、不同投资者以及不同在值程度期权分类角度分别构建了多个五分钟交易量指标,并检验它们对未来台指走势的预测能力。我们发现,全市场的期权交易量指标基本不具备未来指数走势预测能力,但境内机构投资者和境外机构投资者交易量中包含显著的预测信息,价外期权的信息明显地优于价内期权和平价期权。     

基于ARIMA模型对上证国债指数的预测研究

债券价格变化受很多不确定因素影响，而各个因素之间的相关关系又错综复杂，所以从理论上完全弄清楚债券的变化机理是件冗杂的事情，也非常困难。然而，债券是一个运动的、特殊的系统，也存在着可以被探索到的规律。本文以上证国债指数为例，选取2008年7月1日至2009年7月31日的日收盘价作为数据，利用Eviews软件对该数据建立自回归移动平均模型，对上证国债指数进行预测，并对预测效果给予评价，提出采用一步向前静态预测方法对国债价格进行短期预测的方法，可为国债发行主体和投资者进行相关决策时提供参考。     

成交量变动对上证指数的影响

使用上海证券交易所编制的综合股价指数及其成交量数据,建立VAR模型,以此来检验成交量,2011年和2012年这两年间的日度数据,在预测股票指数未来走势方面的效能如何。结果显示,成交量对股票指数预测的效用较小,并非像部分投资者或者分析师所认为的那样,起着不可替代甚至决定性的作用。这对投资者意味着,倚重成交量来预判股价的未来走势,也许是一种错误的分析方法。同时,实证研究结果也显示,股价指数受其自身的影响或许更大。     

基于Eviews上证综合指数预测

本文采用自回归移动平均模型(ARIMA),选取上证综合指数2000年1月28日至2015年10月30日单月收盘数据进行短期预测,并以2015年11月和12月数据检验预测结果,结果显示ARIMA(11,1,11)模型对上证综合指数有较好的预测性,为投资者在股票市场的投资提供了有效参考。     

层次贝叶斯网络聚类方法在上市公司信用风险评估中的应用

针对中小企业公司上市过程中存在的信用风险,会对广大投资者产生财产损失的危机,提出应用数据挖掘中的层次贝叶斯方法来对上市公司的信用风险进行综合评价,以准确合理预测公司在财务经营等方面的状况,对投资者具有积极的指导作用。运用层次贝叶斯方法改善了单纯使用贝叶斯方法的局限性,并且在数据有残缺以及事例很少的情况下也能起到预测作用,使上市公司信用风险评估更加可靠。     

灰色预测在股票价格中的研究应用

股票价格的预测对于投资者的投资决策有着实质性的影响,因此,通过建立正确的股票预测价格模型对于投资者的投资决策有一定的指导作用。本文运用股票价格的灰色预测方法,并且通过MATLAB程序,研究灰色GM(1,1)模型以及它的修正模型Verhulst模型在股票市场中的应用。在短期内,GM(1,1)模型可以做出股价的预测,但是由于在实际应用中没有考虑到其他因素对于其自身的影响,因此对于长期的股票价格预测,由于其数据变动序列庞大,模型的精度有所降低,而修正的Verhulst模型则更适合研究实际长期股价变化的预测。     

警惕流动资产"陷阱"

利润表数据在形成过程中,存在诸多主观判断因素,且属于企业过去的经营业绩。相比之下,资产负债表数据更为客观,能反映企业目前资源配置的情况,进而可以更好地预测未来收益。所以,投资者越来越关注资产负债表的分析。     

上行趋势中保持清醒

随着良好宏观数据的公布及分析师盈利预测的不断上调,市场情绪有望进一步亢奋。由于目前市场处在冲高的中后期,因此投资者可把握近期行业和热点轮换的阶段性机会。