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The experimental approach was applied to test the value of historical return series in technical prediction. Return sequences were randomly drawn cross-sectionally and over time from S&P500 records and participants were asked to predict the 13th realization from 12 preceding returns. The hypothesis that predictions (nominal or real) are randomly assigned to historical sequences is rejected in permutation tests, and the best-stock portfolios by experimental predictions significantly outperform the worst-stock portfolios in joint examination of mean return and volatility. The participants dynamically adjust their predictions to the observed series and switch from momentum riding to contrarian extrapolation when recent trends get extreme. The implicit tuning of predictions to specific series captures variabilities that could not be inferred by schematic statistical forecasting. 相似文献
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基于GRA&BPNN的广西粮食产量预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]研究粮食产量的影响因素并以其相关性为基础预测粮食产量对实现广西粮食产业的"做强做优"具有重大意义。通常情况下粮食产量与种植技术发展水平、农田耕地面积、土地肥力、气候等诸多因素相关,但是在样本数据不足、数据间关联度不明显的情况下则无法采用回归分析、灰系统等常用预测方法。[方法]文章应用灰色关联分析方法得到水库水量、农田有效灌溉面积、第一产业从业人口、播种面积、除涝面积等5个与广西粮食产量关系最为密切的因子变量,同时取2004~2012年的数据作为学习、训练样本,以2013~2014年的数据为试报样本,并以此建立BP神经网络粮食预测模型。[结果]检验结果表明运用本模型预测粮食产量具有较高的精度和良好的泛化性。[结论]根据模型结果,该文提出提升广西粮食产业发展的可行性建议,即加强水库的管理、引导与粮食产业相关的产业、稳定粮食种植面积、加强洪涝灾害的防御和治理能力、推进农业信息化。 相似文献
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本文在基于动力弹塑性分析方法对重要建筑物进行性能分析的基础上,提出采用改进的FUZZY法建立模型来预测建筑物的破坏等级。最后本文利用该方法对实际工程进行震害预测,为城市中起到重要作用的建筑物抗震评估提供参考。 相似文献
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本文结合内蒙古区情,对内蒙古经济发展和环境污染关系进行动态分析。首先,根据研究目的进行指标的选取。其次,构造经济发展综合指数,利用灰色预测模型对经济发展综合指数进行两期预测,进一步说明内蒙古经济发展情况。再次,运用单位根检验得出序列一阶差分后均平稳,属于同阶单整序列,满足协整检验的条件,由协整检验得出工业三废增速和经济增长率存在长期协整关系,通过用差分后的数据建立VAR模型进行脉冲响应分析和方差分解分析,得出经济发展和工业环境污染的双向作用机制:经济增长率与工业三废排放量增速互相有不同程度的正向冲击,工业三废之间作为有机整体互相影响从而加速工业环境的恶化。最后结合分析结果提出走新型工业化道路的对策。 相似文献
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Gurvinder Brar Daniel Giamouridis Manolis Liodakis 《European Financial Management》2009,15(2):430-450
This article extends the Palepu (1986) acquisition likelihood model by incorporating measures of a technical nature, e.g. momentum, trading volume as well as a measure of market sentiment. We use the proposed model to predict takeover targets in a large sample of European and cross‐border merger and acquisition deals and validate its performance on an in‐ and out‐of‐sample basis. The robustness of the proposed model is investigated across several dimensions. In addition we explore the ability of the model to form the basis of successful takeover timing investment strategies. The results of our empirical analysis suggest that the proposed model predicts European takeover targets with relatively high accuracy and is able to determine portfolios that earn significant returns which are not explained by conventional risk factors. 相似文献
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