基于RBF神经网络下的股票价格指数预测分析——以深证信息技术行业指数为例

股票市场是一个极其复杂的非线性动态系统,在金融市场中占据着重要的地位。随着证券市场的不断发展与完善,投资者越来越重视股价指数的变化趋势。因此,利用相关模型预测行业价格指数趋势显得尤为重要。本文以深证信息技术行业指数为例,选用神经网络中比较经典的RBF(径向基)神经网络,使模型具有运算速度和外推能力,更具较强的非线性映射功能,从而较好的预测出该行业的未来一段时间的运行趋势,为投资决策提供依据。     

深证综指、成指以及100指数的关系——基于短面板数据模型的LSDV估计及协整检验

文献综述深证指数是指由深圳证劵交易所编制的股价指数,该股票指数的计算方法基本与上证指数相同,其样本为所有在深圳证券交易所挂牌上市的股票,权数为股票的总股本。由于以所有挂牌的上市公司为样     

基于行业特征的内部控制指数体系的构建——以石油化工行业为例的思考

目前学术界关于内部控制指数体系的构建都假定所有类型的企业都适用已构建的指标体系,从来没有考虑行业特征这一重要因素的影响。因此,本文从行业特征的角度说明了构建内部控制指数体系的理论和现实依据,并以石油化工行业为例说明了这一具体构建过程,以期为内部控制有效性研究的数量化做出有益的贡献。     

基于行业特征的内部控制指数体系的构建——以石油化工行业为例的思考

目前学术界关于内部控制指数体系的构建都假定所有类型的企业都适用已构建的指标体系,从来没有考虑行业特征这一重要因素的影响.因此,本文从行业特征的角度说明了构建内部控制指数体系的理论和现实依据,并以石油化工行业为例说明了这一具体构建过程,以期为内部控制有效性研究的数量化做出有益的贡献.     

基于RBF神经网络的高校数字图书馆服务质量评价

从工作实践出发设计了高校数字图书馆服务质量评价指标,采用学习速度较快、易于收敛的RBF神经网络技术对高校数字图书馆服务质量进行评价,阐述了RBF神经网络评价模型的设计思想和训练过程,通过对样本数据处理和分析验证了评价模型有效性。     

行业景气与行业股价关系的实证研究——以纺织服饰行业为例

既有研究大多从宏观的角度去分析实体经济和股市的关系,极少从中观或微观的角度研究这一问题.本文以纺织服饰行业为例,采用相关分析、协整检验和Granger因果关系检验等方法,从中观的角度实证分析实体经济和股市的相关性.结果发现:从纺织服饰行业来看,行业景气指数与股价指数表现出明显的同涨同跌性,行业景气决定了股价的走势,股价不能提前反映行业景气的变化.     

基于RBF神经网络对价值投资理念在中国股票市场的有效性研究

本文首先从价值投资理念的概念出发,介绍并分析了目前国内外学者对这类问题研究的情况,针对股票市场的非线性特征引入RBF神经网络概念。在接下来的实证分析部分,为了最大限度地减少实验分析的误差,选取沪、深股市中的百货商场行业作为研究对象,通过聚类分析并最终选取4家财务状况最接近的公司作为分析对象,借助神经网络理论中的RBF网络作为分析工具,通过对这几家公司的主要财务指标与财务指标公布后影响收盘价波动的平均值之间关系进行分析并验证,得出相关结论。     

基于VaR-GARCH模型的沪深指数实证分析

本文通过观察上证指数和深证指数收益率的描述性统计量,发现收益率存在明显的尖峰厚尾,不服从正态分布的假定,并且存在有明显的波动性和聚集性。鉴于此,本文通过对上证指数和深圳指数收益率建立GARCH模型,并在此基础上计算VaR值,对沪深两市进行比较和评价。     

公司治理结构对我国上市公司自愿性信息披露影响的实证研究——以信息技术行业为例

上市公司自愿性信息披露是对强制性信息披露的补充和扩展.近年来我国上市公司的自愿性信息披露已经起步,但仍存在着披露项目较少、披露质量不高等一系列问题.而公司治理各因素与自愿性信息披露之间存在着密切的联系,要从根本上推进上市公司自愿性信息披露工作,改善公司治理环境是一条有效路径,尤其是要尽快建立和完善审计委员会制度,监督上市公司按承诺时间完成有限售条件股份的上市,并不遗余力地进一步完善独立董事制度.     

公司治理结构对我国上市公司自愿性信息披露影响的实证研究——以信息技术行业为例

上市公司自愿性信息披露是对强制性信息披露的补充和扩展。近年来我国上市公司的自愿性信息披露已经起步,但仍存在着披露项目较少、披露质量不高等一系列问题。而公司治理各因素与自愿性信息披露之间存在着密切的联系,要从根本上推进上市公司自愿性信息披露工作,改善公司治理环境是一条有效路径,尤其是要尽快建立和完善审计委员会制度,监督上市公司按承诺时间完成有限售条件股份的上市,并不遗余力地进一步完善独立董事制度。     

基于Lasso和BP神经网络的组合预测及其应用——以居民消费支出预测为例

在变量选择的基础上,构建基于 Lasso 方法和 BP 神经网络的预测模型,并对我国城乡居民的消费支出进行预测,结果显示：基于 Lasso 方法和 BP 神经网络的组合预测精度要明显高于 BP 神经网络、Lasso方法的预测精度;在2014~2020年,我国农村居民消费增长率有所提升,城镇居民消费增长率减缓,城乡居民消费增长率之间的差距呈下降趋势,但短期内城乡居民消费差距依然难以缓和。     

基于ARMA模型对经济发展的预测——以我国工业生产总值指数为例

本文以我国1978年至2010年工业生产总值指数的年度数据为代表,建立了能够有效模拟我国经济时间序列趋势的预测模型.分析我国改革开放以来经济发展的宏观趋势.首先根据工业总产值指数序列特征对其做数据处理得到具有平稳性的二阶差分工业总产值指数序列,然后观测其自相关函数与偏自相关函数,最终建立具有高精度的ARMA模型,并对2011年我国工业总产值指数进行有效预测     

基于ARMA模型对经济发展的预测——以我国工业生产总值指数为例

本文以我国1978年至2010年工业生产总值指数的年度数据为代表,建立了能够有效模拟我国经济时间序列趋势的预测模型。分析我国改革开放以来经济发展的宏观趋势。首先根据工业总产值指数序列特征对其做数据处理得到具有平稳性的二阶差分工业总产值指数序列,然后观测其自相关函数与偏自相关函数,最终建立具有高精度的ARMA模型,并对2011年我国工业总产值指数进行有效预测。     

经济视角下幸福指数制约因素分析——以青海省为例

本文以青海省经济社会发展为视角,分析了人们生存和发展状况的感受和体验,并针对影响居民幸福指数的制约因素,提出了提高幸福指数的相关建议。     

网络借贷行业发展指数研究——基于山东省的调研

从规模性、覆盖率、安全性三个方面综合考虑网络借贷行业发展影响因素,其中安全性指数中引入接入网络金融征信系统(NFCS)网贷机构比例作为度量,并借助变异系数法设置二级指标权重,由此构建网络借贷业发展评价指标体系.结论显示规模指数一直比较平稳,覆盖率指数处于稳步增长的趋势,但安全指数由于最近一年内的问题平台数量不断增加的原因一路下降.这说明网贷行业未来发展仍应以风险控制为首要任务.     

道琼斯指数与上证指数、深证综指的协整性分析——兼论美国金融危机对中国资本市场的影响

以道琼斯指数、上证指数、深证综指之间的关系为研究对象,通过运用ADF检验、Granger因果检验和协整检验等经济计量方法对中外资本市场进行实证分析,可以得出中外资本市场的相互关系、美国金融危机对中国资本市场的影响,有利于金融风险的防范。     

熵视角下信息技术上市公司绩效评价——以广东省为例

本文针对信息技术企业的特征,构建了一套信息技术公司绩效评价指标体系,并以广东省为例,搜集了信息技术上市公司2011年的指标数据。运用因子分析法和熵值法对优化后的指标赋权,计算得到各公司在每个指标上的排名及综合排名。以此为基础,对广东省信息技术上市公司经营业绩进行评价。     

BP神经网络在股市预测模型中的应用——以上证股票价格收盘指数为例

本文介绍了股市的特点以及股市预测的困难性,提出了利用BP神经网络的方法来解决股市预测问题。首先文章介绍了人工神经网络模型以及应用最普遍的BP神经网络,然后以上海证券交易所每日股票价格收盘指数为分析对象,对网络进行训练后,利用BP神经网络对股票价格收盘指数进行了短期预测,并计算出预测值和实际值的误差。通过实验发现该模型收敛速度快,预测精度非常高。     

基于泰尔指数分解的城乡收入差距分析——以云南省为例

本文通过运用泰尔指数对1999～2008年间云南省的城乡收入差距进行了测度和分解.通过考察云南省城乡收入差距的整体变动情况,以及城镇内部、农村内部、城乡之间的差距对城乡收入差距的贡献率变动情况,得出城乡之间的差距是影响云南省城乡总体收入差距的最主要的影响因素,期望能够为缩小云南省城乡收入差距带来一些政策性的启示.     

城市商业银行行业金融开发的案例分析——以石雕石材行业为例

行业金融是商业银行从行业价值链分析入手,针对行业的资金流动特性,从金融产品设计、风险防控及营销策略方面,提出符合客户需求的金融服务商业模式,为行业客户提供专业化的金融服务解决方案。行业金融模式有助于化解中小企业金融服务过程中存在的交易成本高、信息不对称、风险成本高的难题。城商行开展行业金融是可持续的中小企业金融服务模式的有益探索,同时,也是城商行融入区域主流经济、发展配称性竞争优势的重要战略。通过具体案例分析与演绎,文章进一步阐述行业金融模式的实际操作。