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基於隱馬爾可夫模型的股票價格預測組合模型

發布時間:2021-03-04 19:52:39

Ⅰ 馬爾可夫預測模型在經濟預測的應用背景

隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是統計模型,它用來描述一個含有隱含未知參數的馬爾可夫過程。其難點是從可觀察的參數中確定該過程的隱含參數。然後利用這些參數來作進一步的分析,例如模式識別。
在正常的馬爾可夫模型中,狀態對於觀察者來說是直接可見的。這樣狀態變遷概率便是全部的參數。而在隱馬爾可夫模型中,狀態並不是直接可見的,但受狀態影響的某些變數則是可見的。每一個狀態在可能輸出的符號上都有一概率分布。因此輸出符號的序列能夠透露出狀態序列的一些信息。
隱馬爾可夫模型可以有以下描述:
1.N,模型狀態數碼,一般情況下,狀態具有遍歷性,即一個狀態可有其他任何一個狀態到達。模型的狀態記為S = {S1,S2,……,SN}。
2.M,個狀態可觀察的離散符號數,對過程的物理輸出進行矢量量化編碼,符號數就是碼書大小。符號記為V={V1,V2,……,VM}。
3,AN×N, 狀態轉移概率矩陣。描述了HMM模型中各個狀態之間的轉移概率。其中
Aij = P(at+1 =Sj | qt=Si),1≤i,j≤N. (1)
式(1)表示在t時刻、狀態為Si的條件下,在t+1時刻狀態是Sj的概率。
(4)BN×N ,觀測符號概率分布矩陣。其中
Bj(k) = P[Vk(t) | qt = Sj]; 1≤j≤N,1≤k≤M.
表示在t時刻、狀態是Sj條件下,觀察符號為Vk(t)的概率。
5,πj = P[q1 = Sj];1≤j≤N.
表示在出示t=1時刻狀態為Sj的概率。

隱馬爾可夫模型在經濟預測中的應用

[摘 要] 定量預測方法分為因果預測法和時間序列預測法。因果預測法利用預測變數與其他變數之間的因果關系進行預測, 時間序列預測法的原理是根據預測變數歷史數據的結構推斷其未來值。由於時間序列只能描述變數自身序列的結構, 但不能描述其他特徵,而因果預測法雖能描述某個變數與其他變數之間的因果關系,但缺少描述這一變數自身時間 序列結構的功能。因此,筆者提出了一種新的預測方法——基於觀測序列為向量的隱馬爾可夫模型(HMM),該方法能同時考慮變數自身序列結構以及變數與其他變數之間的因果關系。本文首先介紹了隱馬爾可夫基本理論;其次在 模型訓練、隱狀態序列估計的基礎上,提出基於HMM預測演算法;最後進行了實證研究,其結果也表明該方法的有效性。
[關鍵詞] 隱馬爾可夫模型;影響因素;預測
[中圖分類號] F064.1
[文獻標識碼] A
[文章編號] 1006-5024(2007)07-0142-03
[作者簡介] 張冬青,南京航空航天大學經濟與管理學院博士生,研究方向為經濟信號分析、交通預測;

論文可以在資料庫裡面下。

Ⅱ 基於卡爾曼濾波器對平安銀行股票價格的預測

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Ⅲ 一支簡單的股票價格預測的數學模型!!!!

對於股票價格只能是在理論上,換句話說是在你自己的期望預期。
而對於股票價格預測一般是從他的基本面上來考慮。
你可以試試下面的方法:
杜邦財務分析法及案例分析
摘要:杜邦分析法是一種財務比率分解的方法,能有效反映影響企業獲利能力的各指標間的相互聯系,對企業的財務狀況和經營成果做出合理的分析。
關鍵詞:杜邦分析法;獲利能力;財務狀況
獲利能力是企業的一項重要的財務指標,對所有者、債權人、投資者及政府來說,分析評價企業的獲利能力對其決策都是至關重要的,獲利能力分析也是財務管理人員所進行的企業財務分析的重要組成部分。
傳統的評價企業獲利能力的比率主要有:資產報酬率,邊際利潤率(或凈利潤率),所有者權益報酬率等;對股份制企業還有每股利潤,市盈率,股利發放率,股利報酬率等。這些單個指標分別用來衡量影響和決定企業獲利能力的不同因素,包括銷售業績,資產管理水平,成本控制水平等。
這些指標從某一特定的角度對企業的財務狀況以及經營成果進行分析,它們都不足以全面地評價企業的總體財務狀況以及經營成果。為了彌補這一不足,就必須有一種方法,它能夠進行相互關聯的分析,將有關的指標和報表結合起來,採用適當的標准進行綜合性的分析評價,既全面體現企業整體財務狀況,又指出指標與指標之間和指標與報表之間的內在聯系,杜邦分析法就是其中的一種。
杜邦財務分析體系(TheDuPontSystem)是一種比較實用的財務比率分析體系。這種分析方法首先由美國杜邦公司的經理創造出來,故稱之為杜邦財務分析體系。這種財務分析方法從評價企業績效最具綜合性和代表性的指標-權益凈利率出發,層層分解至企業最基本生產要素的使用,成本與費用的構成和企業風險,從而滿足通過財務分析進行績效評價的需要,在經營目標發生異動時經營者能及時查明原因並加以修正,同時為投資者、債權人及政府評價企業提供依據。
一、杜邦分析法和杜邦分析圖
杜邦模型最顯著的特點是將若干個用以評價企業經營效率和財務狀況的比率按其內在聯系有機地結合起來,形成一個完整的指標體系,並最終通過權益收益率來綜合反映。採用這一方法,可使財務比率分析的層次更清晰、條理更突出,為報表分析者全面仔細地了解企業的經營和盈利狀況提供方便。
杜邦分析法有助於企業管理層更加清晰地看到權益資本收益率的決定因素,以及銷售凈利潤率與總資產周轉率、債務比率之間的相互關聯關系,給管理層提供了一張明晰的考察公司資產管理效率和是否最大化股東投資回報的路線圖。
杜邦分析法利用各個主要財務比率之間的內在聯系,建立財務比率分析的綜合模型,來綜合地分析和評價企業財務狀況和經營業績的方法。採用杜邦分析圖將有關分析指標按內在聯系加以排列,從而直觀地反映出企業的財務狀況和經營成果的總體面貌。
杜邦財務分析體系如圖所示:

二、對杜邦圖的分析
1.圖中各財務指標之間的關系:
可以看出杜邦分析法實際上從兩個角度來分析財務,一是進行了內部管理因素分析,二是進行了資本結構和風險分析。
權益凈利率=資產凈利率×權益乘數
權益乘數=1÷(1-資產負債率)
資產凈利率=銷售凈利率×總資產周轉率
銷售凈利率=凈利潤÷銷售收入
總資產周轉率=銷售收入÷總資產
資產負債率=負債總額÷總資產
2.杜邦分析圖提供了下列主要的財務指標關系的信息:
(1)權益凈利率是一個綜合性最強的財務比率,是杜邦分析系統的核心。它反映所有者投入資本的獲利能力,同時反映企業籌資、投資、資產運營等活動的效率,它的高低取決於總資產利潤率和權益總資產率的水平。決定權益凈利率高低的因素有三個方面--權益乘數、銷售凈利率和總資產周轉率。權益乘數、銷售凈利率和總資產周轉率三個比率分別反映了企業的負債比率、盈利能力比率和資產管理比率。
(2)權益乘數主要受資產負債率影響。負債比率越大,權益乘數越高,說明企業有較高的負債程度,給企業帶來較多地杠桿利益,同時也給企業帶來了較多地風險。資產凈利率是一個綜合性的指標,同時受到銷售凈利率和資產周轉率的影響。
(3)資產凈利率也是一個重要的財務比率,綜合性也較強。它是銷售凈利率和總資產周轉率的乘積,因此,要進一步從銷售成果和資產營運兩方面來分析。
銷售凈利率反映了企業利潤總額與銷售收入的關系,從這個意義上看提高銷售凈利率是提高企業盈利能力的關鍵所在。要想提高銷售凈利率:一是要擴大銷售收入;二是降低成本費用。而降低各項成本費用開支是企業財務管理的一項重要內容。通過各項成本費用開支的列示,有利於企業進行成本費用的結構分析,加強成本控制,以便為尋求降低成本費用的途徑提供依據。
企業資產的營運能力,既關繫到企業的獲利能力,又關繫到企業的償債能力。一般而言,流動資產直接體現企業的償債能力和變現能力;非流動資產體現企業的經營規模和發展潛力。兩者之間應有一個合理的結構比率,如果企業持有的現金超過業務需要,就可能影響企業的獲利能力;如果企業佔用過多的存貨和應收賬款,則既要影響獲利能力,又要影響償債能力。為此,就要進一步分析各項資產的佔用數額和周轉速度。對流動資產應重點分析存貨是否有積壓現象、貨幣資金是否閑置、應收賬款中分析客戶的付款能力和有無壞賬的可能;對非流動資產應重點分析企業固定資產是否得到充分的利用。
三、利用杜邦分析法作實例分析
杜邦財務分析法可以解釋指標變動的原因和變動趨勢,以及為採取措施指明方向。下面以一家上市公司北汽福田汽車(600166)為例,說明杜邦分析法的運用。
福田汽車的基本財務數據如下表:

(一)對權益凈利率的分析
權益凈利率指標是衡量企業利用資產獲取利潤能力的指標。權益凈利率充分考慮了籌資方式對企業獲利能力的影響,因此它所反映的獲利能力是企業經營能力、財務決策和籌資方式等多種因素綜合作用的結果。
該公司的權益凈利率在2001年至2002年間出現了一定程度的好轉,分別從2001年的0.097增加至2002年的0.112.企業的投資者在很大程度上依據這個指標來判斷是否投資或是否轉讓股份,考察經營者業績和決定股利分配政策。這些指標對公司的管理者也至關重要。
公司經理們為改善財務決策而進行財務分析,他們可以將權益凈利率分解為權益乘數和資產凈利率,以找到問題產生的原因。
表三:權益凈利率分析表

福田汽車權益凈利率=權益乘數×資產凈利率
2001年0.097=3.049×0.032
2002年0.112=2.874×0.039
通過分解可以明顯地看出,該公司權益凈利率的變動在於資本結構(權益乘數)變動和資產利用效果(資產凈利率)變動兩方面共同作用的結果。而該公司的資產凈利率太低,顯示出很差的資產利用效果。
(二)分解分析過程:
權益凈利率=資產凈利率×權益乘數
2001年0.097=0.032×3.049
2002年0.112=0.039×2.874
經過分解表明,權益凈利率的改變是由於資本結構的改變(權益乘數下降),同時資產利用和成本控制出現變動(資產凈利率也有改變)。那麼,我們繼續對資產凈利率進行分解:
資產凈利率=銷售凈利率×總資產周轉率
2001年0.032=0.025×1.34
2002年0.039=0.017×2.29
通過分解可以看出2002年的總資產周轉率有所提高,說明資產的利用得到了比較好的控制,顯示出比前一年較好的效果,表明該公司利用其總資產產生銷售收入的效率在增加。總資產周轉率提高的同時銷售凈利率的減少阻礙了資產凈利率的增加,我們接著對銷售凈利率進行分解:
銷售凈利率=凈利潤÷銷售收入
2001年0.025=10284.04÷411224.01
2002年0.017=12653.92÷757613.81
該公司2002年大幅度提高了銷售收入,但是凈利潤的提高幅度卻很小,分析其原因是成本費用增多,從表一可知:全部成本從2001年403967.43萬元增加到2002年736747.24萬元,與銷售收入的增加幅度大致相當。下面是對全部成本進行的分解:
全部成本=製造成本+銷售費用+管理費用+財務費用
2001年403967.43=373534.53+10203.05+18667.77+1562.08
2002年736747.24=684559.91+21740.962+25718.20+5026.17通過分解可以看出杜邦分析法有效的解釋了指標變動的原因和趨勢,為採取應對措施指明了方向。
在本例中,導致權益利潤率小的主原因是全部成本過大。也正是因為全部成本的大幅度提高導致了凈利潤提高幅度不大,而銷售收入大幅度增加,就引起了銷售凈利率的減少,顯示出該公司銷售盈利能力的降低。資產凈利率的提高當歸功於總資產周轉率的提高,銷售凈利率的減少卻起到了阻礙的作用。
由表4可知,福田汽車下降的權益乘數,說明他們的資本結構在2001至2002年發生了變動2002年的權益乘數較2001年有所減小。權益乘數越小,企業負債程度越低,償還債務能力越強,財務風險程度越低。這個指標同時也反映了財務杠桿對利潤水平的影響。財務杠桿具有正反兩方面的作用。在收益較好的年度,它可以使股東獲得的潛在報酬增加,但股東要承擔因負債增加而引起的風險;在收益不好的年度,則可能使股東潛在的報酬下降。該公司的權益乘數一直處於2~5之間,也即負債率在50%~80%之間,屬於激進戰略型企業。管理者應該准確把握公司所處的環境,准確預測利潤,合理控制負債帶來的風險。
因此,對於福田汽車,當前最為重要的就是要努力減少各項成本,在控製成本上下力氣。同時要保持自己高的總資產周轉率。這樣,可以使銷售利潤率得到提高,進而使資產凈利率有大的提高。
四、結論
綜上所述,杜邦分析法以權益凈利率為主線,將企業在某一時期的銷售成果以及資產營運狀況全面聯系在一起,層層分解,逐步深入,構成一個完整的分析體系。它能較好的幫助管理者發現企業財務和經營管理中存在的問題,能夠為改善企業經營管理提供十分有價值的信息,因而得到普遍的認同並在實際工作中得到廣泛的應用。
但是杜邦分析法畢竟是財務分析方法的一種,作為一種綜合分析方法,並不排斥其他財務分析方法。相反與其他分析方法結合,不僅可以彌補自身的缺陷和不足,而且也彌補了其他方法的缺點,使得分析結果更完整、更科學。比如以杜邦分析為基礎,結合專項分析,進行一些後續分析對有關問題作更深更細致分析了解;也可結合比較分析法和趨勢分析法,將不同時期的杜邦分析結果進行對比趨勢化,從而形成動態分析,找出財務變化的規律,為預測、決策提供依據;或者與一些企業財務風險分析方法結合,進行必要的風險分析,也為管理者提供依據,所以這種結合,實質也是杜邦分析自身發展的需要。分析者在應用時,應注意這一點。

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Ⅳ 馬爾科夫鏈與馬爾可夫預測模型區別

馬爾可夫鏈,因安德烈·馬爾可夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是數學中具有馬爾可夫性質的離散內時間隨機過程容。該過程中,在給定當前知識或信息的情況下,過去(即當期以前的歷史狀態)對於預測將來(即當期以後的未來狀態)是無關的。
馬爾可夫模型介紹
Markov Model 馬爾可夫模型是一種統計模型,廣泛應用在語音識別,詞性自動標注,音字轉換,概率文法等各個自然語言處理得應用領域。經過長期發展,尤其是在語音識別中的成功應用,使它成為一種通用的統計工具。 到目前為止,它一直被認為是實現快速精確的語音識別系統的最成功的方法。復雜的語音識別問題通過隱含馬爾可夫模型能非常簡單地被表述、解決,讓人們不由由衷地感嘆數學模型之妙。

Ⅵ 股票的預測模型有哪些

Miller and Modigliani(1961)四個抄定價模式
1.凈現金流量折現法
2.投資機會折現法
3.股利折現法
4.盈餘折現法
市場實務(本益比、市價凈值比等)倍數還原法
自由現金流量法(Free Cash Flow Method)
市場效率假說
CAPM模型與APT模型等

你是指上述之評價模式嗎

Ⅶ 如何通過隱馬爾科夫模型來預測股票價格

馬爾科夫預測模型它的前提條件是,在各個期間或者狀態時,變數專面臨的下一個屬期間或者狀態的轉移概率都是一樣的、不隨時間變化的。一旦轉移概率有所變化,Markov模型必須改變轉移概率矩陣的參數,否則,預測的結果將會有很大的偏差。 隨機過程中,

Ⅷ 現在都有哪些股票價格預測的模型和演算法

股票價格無法用模型和演算法預測 可以預測的只有趨勢和方向
形態滿足的價格預測只有V型反轉一個

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