基于互联网搜索指数的大宗商品农产品价格指数预测

本文利用因子模型思想构建互联网搜索指数,从与大宗农产品价格相关的11类基准关键词中筛选出共计17个关键词构建搜索指数,并分析其与大宗农产品价格之间的关联。实证结果表明:本文提出的互联网搜索指数与实际大宗商品农产品价格指数的相关性较高,其长期趋势体现出较高的一致性,在短期也能拟合绝大部分拐点,能够反映互联网用户主要是投资者对大宗农产品市场动态变化的关注程度。     

监管视角下比特币市场动态变化的实证研究 ——基于政策事件的对比分析

本文通过去趋势比率检验了比特币价格指数、道琼斯工业平均指数和沪深300指数的相对波动性,发现比特币市场相对中美两国的股票市场,表现出高风险和高投机性。以"关停比特币中国交易平台"事件为参照,构建向量自回归(VAR)模型对比研究事件前后用户数量、百度搜索量以及媒体关注度与比特币价格和交易量之间的动态互动关系,发现这些关系会因政策的干预而变化。同时,比特币作为技术突破的产物和金融产品,带来了金融监管问题。本文的研究表明,用户及用户关注度驱动了比特币经济,公众共识支撑了比特币的价值。     

组合预测模型在货运量预测中的应用

本文对灰色预测模型和ARIMA预测模型进行组合,建立了组合模型,并应用于货运量的预测,实证预测表明,组合模型的预测精度优于单一的预测模型,预测结果与实际货运量拟合较好。     

基于网络搜索数据的平遥旅游客流量预测分析

本文基于百度指数进行旅游关键词的挖掘,运用决策树、bagging、随机森林和支持向量机四种算法模型对旅游关键词与平遥古城游客流量关系进行分析,并比较了各模型的拟合度、稳定性及预测效果。实证研究发现,随机森林模型稳定性最好,SVM模型拟合和预测效果最好,因此SVM模型可以作为最终的平遥古城客流量预测模型。     

基于灰色-马尔可夫改进的预测模型——以沪深300指数为例

建立灰色GM(1,1)与马尔可夫链的组合预测模型,用灰色预测模型预测随机时间序列数据的总体发展趋势,而用马尔可夫链模型修正数据随机波动所带来的预测误差。以沪深300指数的真实数据进行验证,结果表明:灰色马尔可夫预测模型既能预测随机数据序列的总体趋势,又适应股票价格随机波动性较大的特点,灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1,1)模型的预测精度。     

基于灰色-马尔可夫改进的预测模型——以沪深300指数为例

建立灰色GM(1,1)与马尔可夫链的组合预测模型,用灰色预测模型预测随机时间序列数据的总体发展趋势,而用马尔可夫链模型修正数据随机波动所带来的预测误差。以沪深300指数的真实数据进行验证,结果表明:灰色马尔可夫预测模型既能预测随机数据序列的总体趋势,又适应股票价格随机波动性较大的特点,灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1,1)模型的预测精度。     

ADL(p,q)模型在深沪股市中的应用

本文根据ADL(p,q)模型,借助计量经济学软件Eviews,研究了上证综指和深证综指股市在一定时间段上大盘日、周、月收盘指数与其对应成交量之间的关系,建立了相应的ADL(p,q)模型,并分别对收盘指数进行了预测,预测效果较为理想,从而为广大投资者提供了一种数学预测方法。预测模型表明在显著性水平下,成交量对收盘指数存在着显著影响。股市存在弱形式有效性。     

ADL(p,q)模型在深沪股市中的应用

本文根据ADL(p,q)模型,借助计量经济学软件Eviews,研究了上证综指和深证综指股市在一定时间段上大盘日、周、月收盘指数与其对应成交量之间的关系,建立了相应的ADL(p,q)模型,并分别对收盘指数进行了预测,预测效果较为理想,从而为广大投资者提供了一种数学预测方法.预测模型表明在显著性水平下,成交量对收盘指数存在着显著影响.股市存在弱形式有效性.     

简讯

百度云计算布局移动互联网 日前，百度技术副总裁王劲公布了百度云战略，其“云战略”由百度云开放、云存储、云应用引擎2．0等构成，将把百度搜索、贴吧、知道等已有的海量数据全部开放API接口，开发者可以任意调用来自百度用户创建的内容。     

基于IOWA算子的我国旅游总收入组合预测

以2000～2010年我国旅游总收入为样本区间,在回归预测、指数预测与二次移动平均预测三种单项预测方法的基础上,以预测误差平方和最小为准则,建立IOWA算子组合预测模型。对该模型的预测有效度进评价结果表明该组合预测模型能有效提高预测精度。     

呵护互联网金融的创新萌芽——访中央财经大学法学院教授、金融法研究所所长黄震

从阿里巴巴的余额宝上线,到＂百度百发＂与百度金融垂直搜索平台发布,今年以来,互联网巨头在金融领域频频发力。如果说互联网巨头的线上金融产品多少带有网络宣传噱头的话,阿里控股天弘基金、京东设立小贷公司、＂三马＂成立众安保险,足以说明互联网企业向金融领域伸展的力度,也催生了一个崭新的概念——互联网金融。除了＂大佬们＂的高调行动、摇旗呐喊,     

分析师跟踪、投资者关注与股价同步性

中国证券市场的参与者水平参差不齐,专业分析师提供的增量信息是否充分的被普通投资者吸收和消化,现有的文献并未清晰的回答上述问题。本文建立实证分析模型,首先验证2008-2012年A股上市公司分析师跟踪与股价同步性之间的关系,然后,利用百度搜索指数作为投资者关注的代理变量,将普通投资者关注作为调节变量加入模型,分析普通投资者关注对上述关系的影响,依据机构持股比例分组进行回归分析,以期观察在机构投资者不同时普通投资者对分析师报告利用的效果。研究发现:中国证券分析师能提高股价的信息含量,而普通投资者对上市公司的关注会降低股价的信息含量,同时,其无法有效的解读分析师报告;在机构持股比例较高的样本组中,普通投资者对分析师报告股价同步性降低的效应要弱于机构持股比例较低组。上述发现不仅丰富了公司信息环境方面的文献,更揭示了普通投资者的信息解读效应。     

对我国道路交通事故量的预测分析

以2006²011年全国道路交通事故统计资料为基础,运用灰色理论建立一阶单变量交通事故预测模型,并对全国道路交通事故数进行了预测。经模型精度的检验可知,灰色预测结果精度更高,并且与实际相符,即该预测方法较传统方法更加科学及合理。     

普通投资者关注对股市交易的量价影响——基于百度指数的实证研究

搜索引擎的广泛应用促使互联网成为普通投资者获取信息的重要渠道。百度指数体现关键词被搜索的频率,在一定程度上表征着投资者对信息的关注程度。本文以上证180指数样本股为研究对象,以百度指数用户关注度衡量普通投资者关注度,揭示普通投资者关注对股票流动性及股票收益的影响机制。实证结果表明:在控制其他影响因素后,普通投资者高关注度将伴随高市场流动性,注意力会驱动投资者进行交易;对信息的当期关注会对股票收益产生正向影响,但这一现象将在一段时间后发生反转。     

国内生产总值模型与经济分析

本文利用统计分析方法和计量经济学模型,根据1980-2006年的数据在拟合国内生产总值预测模型上进行了探讨,并根据所建立的模型对国内生产总值的增长与其它经济指标的关系进行了简单的量的分析.     

人民币汇率变动对我国对外贸易影响的实证研究

本文利用时间序列分析方法,考察了1995~2014年人民币汇率变动与对外贸易的关系。通过VAR模型,运用协整分析对人民币实际有效汇率指数与贸易收支的关系进行研究,从回归结果分析了对外贸易收支与有效汇率之间存在的关系,并对人民币实际有效汇率与对外贸易收支进行Granger因果检验。最后,通过脉冲响应函数来分析人民币实际汇率与对外贸易收支之间相互作用的动态特征。实证结果显示,人民币实际有效汇率指数与对外贸易之间存在着长期的均衡关系。     

广西工业总产值与“克强指数”的关系研究

本文采用加权最小二乘法与向量自回归方法,建立广西工业总产值与"克强指数"间的关系实证模型。并对广西工业总产值和"克强指数"进行单位根检验、协整和Granger因果检验。研究表明:广西工业总产值与中长期贷款量、工业用电量、货运量之间存在长期均衡关系;这三者之间在二阶差分模型情况下,相互间的Granger检验结果差别较大。基于以上研究结果,提出相应的政策建议。     

基于时间序列模型的农产品市场价格短期预测研究

为了对农产品市场价格波动的进一步了解,及早采取措施应对价格波动频繁带来的一系列不利影响,有效指导农民把握时机增收增产,本文以全国黄瓜月度批发市场价格为预测目标,综合利用季节虚拟变量法、CensusX12法、ARMA法等建立短期预测模型,并根据模型预测误差大小赋予不同的权重值来建立这三个不同短期预测模型的组合预测,运用组合模型对农产品价格做出合理预测。实证分析结果表明：组合模型能够从一定程度上减小预测误差提高模型的预测精度。总体上随着预测周期变长精度下降。在2009年的评估预测中,所建立的3个单一短期预测模型平均绝对误差百分比（MAPE）分别为13.53％,11.77％和11.07％,ARMA法建立的短期预测模型精度最高。在实证分析的基础上,采用组合预测方法对2012年7月到11月这五个月的黄瓜价格进行了预测,并将预测值与收集到的实际值做了对比,结果表明,除了8月的预测误差较大为33％外．其余各个月的误差均不超过10％,预测结果较为理想。     

基于组合预测模型的我国能源需求预测分析

本文根据预测理论,结合我国历年能源消费的相关数据,分别采用多元线性回归方法、灰色预测、指数模型方法建立我国能源需求的单项预测模型,并对各单项模型的结果进行分析比较和检验,然后采用误差平方和最小法进行权重分配,建立了我国未来能源需求量的组合预测模型,最后,应用该模型对我国未来10年的能源需求量进行预测,结果表明：组合预测的精度要远远优于单项预测;我国未来10年的能源需求仍呈现较快的增长趋势。     

投资者有限关注与股票收益——以百度指数作为关注度的一项实证研究

搜索引擎是当今人们获取信息的入口,百度指数反映了关键词被搜索的次数,直接衡量着投资者的有限关注。本文实证检验了百度指数和创业板股票市场表现的相关性,在此基础上,验证了投资者有限关注能影响股票的市场交易活动。投资者的有限关注能给股票带来正向的价格压力,而这种压力会很快发生反转。本文还利用百度指数逐日可测的优点,研究发现非交易日的投资者关注将显著影响下一交易日股票集合竞价时的价格跳跃。