支持向量机在股票价格短期预测中的应用

SVM采用结构风险最小化原则,使风险只与输入样本数目有关,而与输入的维数无关,从而避免“维灾数”,并且结构参数从样本学习中自动确定,克服了传统神经网络收敛速度慢、结构参数确定无理论依据、存在局部极小值等缺点,具有较好的泛化能力。将此方法应用于股票价格的短期预测,取得良好的实验结果,而基于支持向量机的股票价格短期预测模型对股市研究也有着重要的参考价值。     

基于文本挖掘技术的互联网股票新闻的情感分类

互联网股票新闻对证券市场的投资者有较大的影响,是投资者制订股市投资计划时的重要参考依据之一。本文运用了网络爬虫技术获得文本信息,根据TF-IDF的思想,得到了股票的专业特征词,结合N-gram算法在ICTCLAS平台实现中文分词,并运用评价理论对股票情感词和行为词进行情感分类,最终调用金融词库统计得出股票新闻情感倾向。     

基于Weka平台的会员制超市客户分类分析

会员制超市的客户数据直接反映了客户的购买行为,对其研究可以了解客户的特点和偏好。使用Weka系统,运用分类分析中的不同算法对会员制超市的客户数据进行分析,得到了一些有益的分析结果,对会员制超市管理人员更好的了解用户,并制定出有益于企业的决策有重要意义。     

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。     

一种最大分类间隔SVDD的多类文本分类算法

文本分类是信息检索和文本挖掘的关键技术之一。提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的多类文本分类算法,用支持向量描述训练求得包围各类样本的最小超球体,并使得分类间隔最大化,在测试阶段,引入基于核空间k-近邻平均距离的判别准则,判断样本所属类别。实验结果表明,该方法具有很好的泛化能力和很好的时间性能。     

影响股票价格波动的行业因素的实证研究

由于现在对影响股票价格波动的行业因素的研究甚少并且缺乏系统性,本文以43个行业中的约1000个上市公司近十五年的季度数据为样本进行实证研究,将以往对行业因素影响股票价格波动的研究扩大到了更多的行业,并且发现了三个对股票价格波动影响显著的行业因素。本文着重研究行业所处生命周期、行业财务杠杆比率、产业集中度等行业因素对股票价格波动的影响和影响程度,并对得出的结果进行分析和总结,得出了重要的结论且进一步提出针对性的建议。     

货币政策对股票价格的影响机理研究

货币政策与金融资产价格之间的关系倍受关注。本文对货币供应量、利率及法定存款准备金率等货币政策对股票价格的影响机理进行了探讨,并选取2010年1月至2011年8月间的数据进行了实证分析。研究表明:股票价格波动与货币政策之间呈现复杂的相互作用关系。因此,货币政策的制定要遵循资本市场运行规律,从而达到促进股票市场稳定健康发展的目的。     

利率对股票价格影响的文献综述

随着经济和社会的不断进步,人们越来越关注利率与股票价格之间的关系。本文从多种角度,在参照国内外学者关于利率对股票价格的影响,对其进行了文献综述,希望给相关学者提供一定参考。     

基于粗支持向量机的区域创新能力评价研究

本文首先分析了国内外区域创新能力研究的现状,在综合现有指标体系的基础上提出了一个包括5个因素层、30个指标层的指标体系,并运用粗支持向量机(RS-SVM)模型对区域创新能力进行评价,试图为区域创新能力评价领域开辟一种新的方法.     

上市公司盈利能力对股票价格的影响

国内外学者普遍认为,股票价格是企业实际价值的体现,但在现实应用中,企业价值是一个难以准确估计的指标,随着经济环境的日益复杂和金融发展的日益深化,企业价值越来越难以估计,所以股评家和业内人士只能通过企业经营指标对股价进行分析和预测。而在诸多因素中,上市公司盈利能力一直被认为是影响股票价格的重要因素,企业盈利能力越高,投资者对企业的信心就越充足,就会大量买入股票,从而抬高股价。文章使用定性研究法和定量研究法,从理论和实证两个方面研究上市公司盈利能力与股票价格的关系,并针对性地提出意见和建议。     

货币政策对股票价格影响的实证研究

本文主要利用VAR模型的脉冲相应函数和方差分解以及协整理论来研究我国货币政策对股票价格的影响,分析发现货币政策与股票价格之间不存在长期的协整关系,试图通过货币政策来影响股票价格来达到稳定股票市场的作用,在目前的情况下难以达到理想效果。     

宏观经济因素对我国股票价格影响的实证研究

股票价格和宏观经济因素有着密切的关系,本文利用2008年1月至2012年12月有关的月度数据对上证综指和几个有代表性的宏观经济指标间的关系进行了实证分析,探讨了股票市场价格波动与宏观经济变化的关系,以期能对股票市场宏观调控有一定的借鉴意义。     

汇率变动的财富效应对股票价格的影响

该文首先对国内外学者有关汇率变动与资产价格关系的相关研究进行综述，并重点阐述了资产价格决定的财富效应理论。在此基础上，该文利用汇率变动的财富效应理论从居民和企业的角度来分析人民币升值对股票价格产生的影响。     

影响文化传媒行业股票价格因素的实证分析——基于微观财务指标

近年来,文化产业作为国家战略性产业和政府大力扶持的产业,越来越多的投资者开始把投资目光转向文化传媒行业。影响文化传媒行业股价的因素很多,本文主要从财务指标方面研究这些因素与股票价格变动的关系,帮助投资者分析股市,理性地进行投资。     

一种新的基于SVM的文本分类增量学习算法

文本分类将自然语言文本按内容归入一个或多个预定义类别中,在许多信息组织和管理中都是一项重要的内容。不同算法的分类准确性各不相同。在文本分类领域,SVM分类器是一种常用且效果较好的分类器,具有较严密的理论基础。对SVM分类器进行了分析,提出了利用增量模式实现多类文本分类的算法。实验表明:增量方法大大减少新类增加时分类器更新所需要的学习步骤和时间,是一种较好的分类算法。     

我国货币政策对股票价格的影响

随着我国证券市场的不断发展,研究货币政策对我国股票价格的影响已经越来越重要了该文首先从理论上分析了货币政策对股票价格的影响;其次着重通过举例分析货币供应量和利率对我国股票价格波动的影响,从中发现了利率和货币供应量对我国股票价格的影响均与基本理论并不完全一致这一特殊情况：最后通过分析得出结论     

会计信息对上海证券市场股票价格影响作用的实证分析

股票价格的变动受多种因素的影响,其中会计信息对股票价格的影响显得尤为重要。会计信息是股票市场信息的主要来源,是影响股票价格的直接因素。因此通过对深沪股市股票价格与会计信息的实证分析,能进一步明确不同会计信息对股票价格的影响程度,及二者之间的关系,从而为投资者在投资时使用财务数据提供理论依据。     

A股上市公司定向增发对股票价格影响研究——以房地产行业为例

房地产业在三大行业当中属于定向增发次数最多的行业,其增发就达到了92次,由于其他二大行业:制造业门类繁多、行业极其细分,均处于不同的标准体系,金融业则属于特殊行业,普遍性研究并不适用于上述二者。作为最接近民生的行业,房地产行业是最实际的。故将房地产行业作为主要的研究对象,研究其定向增发对股票价格的影响。将2009年至2014年沪深两市已经实施定向增发的房地产上市公司当作重点对象研究进行研究,并选择购买并持有异常收益率法和采用事件研究法对这些上市公司的股价进行分析,从而得到股价在短期或长期的影响情况。     

货币供应量及其对股票价格的影响分析

本文首先利用EVIEW S软件对我国2008年1月-2010年12月不同口径的货币供应量统计数据建立时序模型,得到预测效果较好的自回归模型。然后运用EXCEL软件通过相关分析得到不同口径的货币供应量涨幅和股票指数涨幅的相关系数,得到M2涨幅与上证指数、IT指数、传播指数、木材指数、造纸指数的涨幅相关性最强,并进行回归分析建立各自的回归模型。通过分析可知货币供应量对股票指数具有一定的影响,但不同口径的货币供应量和股指的相关性并不相同,广义货币供应量和股指的相关性最大。但货币供应量并不能成为影响股市指数的唯一原因。     

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。