基于马尔科夫链模型的沪综指数预测

面临大盘的剧烈波动和调整,大盘的走势也越来越难判断,本文在当前股票市场的背景下,采用马尔科夫链的方法对沪综合指数的走势进行预测,通过马尔科夫的平稳分布和最终的稳态条件,计算出大盘涨、平、跌三个状态的概率分布,并对投资者提出一定的借鉴性建议。     

基于马尔科夫链对股票价格预测

合理地对股票价格进行预测是众多股票研究者所追求的目标。而随着知识学习的不断深入,利用数学模型的方法进行股票价格预测近年来更加受到人们的关注。在研究股票市场时,我们常常利用马尔科夫链的方法预测股票价格趋势,以期为投资者及股票市场管理者提供一些决策依据。本文先向大家简单介绍了马尔科夫链,接着建立数学模型,并利用实例检验了所建立的马尔科夫链模型在进行股价预测时的可行性,为以后股价预测方面的研究提供借鉴。     

马尔科夫预测法在股票价格预测中的应用

文章通过介绍马尔科夫预测法的基本原理,并且把马尔科夫预测法应用到股票价格的预测中,运用马尔科夫预测法关键是获得初始状态向量和状态转移概率矩阵,通过实证分析的验证,马尔科夫预测法在短期的股票价格预测中还是可以取得一定的效果的。     

基于马尔科夫链的武汉三次产业贡献率的比较分析

根据武汉市1991-2008年的三次产业贡献率,应用马尔科夫预测法以及多元线性回归方法,给出三次产业贡献率的转移概率矩阵估算公式和回归方程,并据此对三次产业贡献率进行预测分析。     

基于马尔科夫链的武汉三次产业贡献率的比较分析

根据武汉市1991-2008年的三次产业贡献率,应用马尔科夫预测法以及多元线性回归方法,给出三次产业贡献率的转移概率矩阵估算公式和回归方程,并据此对三次产业贡献率进行预测分析。     

我国股市波动趋势分析与预测——基于马尔科夫区制转换模型

股市波动状态和趋势分析,既可以为投资者投资行为提供信息,又可为监管部门市场调控提供决策参考。文章通过多个检验指标选择最优马尔科夫区制转换模型对我国股市波动状态和未来趋势进行分析。研究发现我国股市大部分时候以熊市和平稳市场为主,牛市出现的频率虽然比较低但是持续时间却比较长。我国股市状态在熊市和平稳市间容易出现相互转移,从平稳市场转变为熊市的概率明显高于转变为牛市的概率。从当前的股市状态情况来看,我国股市在未来一定时期内仍然以熊市为主,随着熊市状态的持续平稳市场出现的概率将逐渐加大。     

基于马尔可夫链模型的人民币汇率预测

将2005年8月1日～2006年6月30日期间人民币兑美元的周汇率数据划分为5个状态,建立马尔可夫链模型,结果表明:就中长期来看,人民币汇率将会稳定在1美元兑换8.01元人民币以下水平,且持续时间最长;当前人民币汇率贬值的可能性很小,相反未来有着比较大的升值空间。     

上证综合指数波动情况研究——基于滚动窗口的马尔科夫链预测模型

文章运用基于滚动窗口的马尔科夫链预测模型,对上证综指的变动进行研究,创新地给出概率转移矩阵、极限概率以及预测准确率的时变特征,并首次给出马尔科夫链预测模型的最优窗口长度和状态定义阀值。研究显示,大盘波动幅度与大盘的极限概率有着密切的关系;股指期货推出后大盘平盘概率占据主导地位,平稳性显著提高,马尔科夫链预测模型的预测准确率也有了较大提高。     

四川区域经济演变预测中的马尔可夫链应用

本文以四川省181个县域2000～2008年人均GDP数据为资料,利用马尔可夫链方法作为研究手段,通过构建马尔可夫链矩阵,探讨四川省区域经济演变历程并对其未来演变趋势进行模拟。     

基于吸收态马尔可夫链的银行贷款风险管理

根据银行贷款风险五级分类原则，将吸收态的马尔可夫链运用到银行贷款风险管理中，通过建立贷款风险的状态转移概率矩阵，分析和预测银行贷款未来所处的发展状态，为银行信贷资金的管理决策提供了一种较为可行的定量分析方法。     

马尔科夫和布朗运动在股价预测应用上的对比——以“谷歌GOOG”为例

股票市场受到多种因素的交叉影响,因为股价的非线性的运动体系,很难完成对股价的准确预测。但是,我们通过技术分析和基本分析等分析方法仍可以得出一些具有借鉴意义的预测结果。本文分别采用马尔科夫预测法和布朗运动建立股价数学模型,并对两种方法在股价预测方面的表现进行对比与分析以得出结论。最后通过对"谷歌GOOG"股价变化进行实证分析以进一步对比这两种方法的联系与区别。     

基于滚动窗口马尔科夫链预测模型的股票指数波动情况研究

文章运用基于滚动窗口的马尔科夫链预测模型,对上证综指的变动进行研究,创新地给出概率转移矩阵、极限概率以及预测准确率的时变特征,并首次给出马尔科夫链预测模型的最优窗口长度和状态定义阀值。研究揭示,大盘波动幅度与大盘的极限概率有着密切的关系;股指期货推出后大盘平盘概率占据主导地位,平稳性显著提高,马尔科夫链预测模型的预测准确率也有了较大提高。     

基于马尔科夫链蒙特卡罗模拟的金融极值风险测度

2015年底,中央经济工作经济会议首次在金融领域提出了去杠杆的要求。2017年一行三会展开了对金融领域快速去杠杆的工作,影子银行与股票市场首当其冲。影子银行概念最早由美国华尔街基金经理提出,美国学术界很多观点认为次贷危机中美国影子银行与美国股市的极值风险都很显著。在新常态之前,中国的影子银行高速增长,货币超发与资金脱实向虚显著。国内学术界对中国的影子银行与股票市场的关系也进行了一定的探索,但并没有通过建模研究二者的极值风险。本文基于马尔科夫链蒙特卡罗模拟比较了两个金融时间序列的极值风险,结果发现A股市场的极值风险大于影子银行,并提出相关建议。     

马尔科夫模型在股票市场中的应用

Markov模型是一种非常重要的经济预测模型。本文采用Markov模型对股票市场进行预测,具体分析上证综合指数的涨跌率。ARCH模型广泛应用于金融时间序列,本文就两种模型进行了比较分析。     

事业单位财务风险预测建模及分析

本文以实例重构的方式阐述了概率分析法在事业单位财务风险预测中的应用.主要原理就是用财务收支的历史数据,建立马尔可夫预测的数学模型.利用初始状态和状态转移概率矩阵,来确定系统随时间推移的发展趋势,进而推测对象未来某一时刻所处的状态.运用此法对事业单位财务收支状况进行预测,可为财务运作管理的科学决策提供前瞻性的指导.     

中国人身保险市场占有率的马尔柯夫预测与分析

本文将马尔柯夫链引入中国人身保险市场占有率的分析中,利用2005年-2007年的数据,构建二次规划模型,估计转移概率矩阵,并对中外资保险公司的人身保险市场占有率进行预测,从而为保险公司制定经营战略和营销策略提供相应理论基础.     

中国人身保险市场占有率的马尔柯夫预测与分析

本文将马尔柯夫链引入中国人身保险市场占有率的分析中,利用2005年-2007年的数据,构建二次规划模型,估计转移概率矩阵,并对中外资保险公司的人身保险市场占有率进行预测,从而为保险公司制定经营战略和营销策略提供相应理论基础。     

马尔可夫链在沪深300股指期货中的运用

股指期货定价由诸多因素决定,涨跌相关性微弱,运行规律难以侦测,在极短时间内,运用概率原理及随机过程分析,可以对股指期货价格走势作出有效的判断。目前国内有多篇马尔可夫过程在股票市场的运用分析,本文采用了此类文章思路,加以拓展和完善,运用于沪深300股指期货的预测中。