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基于隐马尔可夫模型的股票价格预测组合模型

发布时间:2021-03-04 19:52:39

Ⅰ 马尔可夫预测模型在经济预测的应用背景

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析,例如模式识别。
在正常的马尔可夫模型中,状态对于观察者来说是直接可见的。这样状态变迁概率便是全部的参数。而在隐马尔可夫模型中,状态并不是直接可见的,但受状态影响的某些变量则是可见的。每一个状态在可能输出的符号上都有一概率分布。因此输出符号的序列能够透露出状态序列的一些信息。
隐马尔可夫模型可以有以下描述:
1.N,模型状态数码,一般情况下,状态具有遍历性,即一个状态可有其他任何一个状态到达。模型的状态记为S = {S1,S2,……,SN}。
2.M,个状态可观察的离散符号数,对过程的物理输出进行矢量量化编码,符号数就是码书大小。符号记为V={V1,V2,……,VM}。
3,AN×N, 状态转移概率矩阵。描述了HMM模型中各个状态之间的转移概率。其中
Aij = P(at+1 =Sj | qt=Si),1≤i,j≤N. (1)
式(1)表示在t时刻、状态为Si的条件下,在t+1时刻状态是Sj的概率。
(4)BN×N ,观测符号概率分布矩阵。其中
Bj(k) = P[Vk(t) | qt = Sj]; 1≤j≤N,1≤k≤M.
表示在t时刻、状态是Sj条件下,观察符号为Vk(t)的概率。
5,πj = P[q1 = Sj];1≤j≤N.
表示在出示t=1时刻状态为Sj的概率。

隐马尔可夫模型在经济预测中的应用

[摘 要] 定量预测方法分为因果预测法和时间序列预测法。因果预测法利用预测变量与其他变量之间的因果关系进行预测, 时间序列预测法的原理是根据预测变量历史数据的结构推断其未来值。由于时间序列只能描述变量自身序列的结构, 但不能描述其他特征,而因果预测法虽能描述某个变量与其他变量之间的因果关系,但缺少描述这一变量自身时间 序列结构的功能。因此,笔者提出了一种新的预测方法——基于观测序列为向量的隐马尔可夫模型(HMM),该方法能同时考虑变量自身序列结构以及变量与其他变量之间的因果关系。本文首先介绍了隐马尔可夫基本理论;其次在 模型训练、隐状态序列估计的基础上,提出基于HMM预测算法;最后进行了实证研究,其结果也表明该方法的有效性。
[关键词] 隐马尔可夫模型;影响因素;预测
[中图分类号] F064.1
[文献标识码] A
[文章编号] 1006-5024(2007)07-0142-03
[作者简介] 张冬青,南京航空航天大学经济与管理学院博士生,研究方向为经济信号分析、交通预测;

论文可以在数据库里面下。

Ⅱ 基于卡尔曼滤波器对平安银行股票价格的预测

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Ⅲ 一支简单的股票价格预测的数学模型!!!!

对于股票价格只能是在理论上,换句话说是在你自己的期望预期。
而对于股票价格预测一般是从他的基本面上来考虑。
你可以试试下面的方法:
杜邦财务分析法及案例分析
摘要:杜邦分析法是一种财务比率分解的方法,能有效反映影响企业获利能力的各指标间的相互联系,对企业的财务状况和经营成果做出合理的分析。
关键词:杜邦分析法;获利能力;财务状况
获利能力是企业的一项重要的财务指标,对所有者、债权人、投资者及政府来说,分析评价企业的获利能力对其决策都是至关重要的,获利能力分析也是财务管理人员所进行的企业财务分析的重要组成部分。
传统的评价企业获利能力的比率主要有:资产报酬率,边际利润率(或净利润率),所有者权益报酬率等;对股份制企业还有每股利润,市盈率,股利发放率,股利报酬率等。这些单个指标分别用来衡量影响和决定企业获利能力的不同因素,包括销售业绩,资产管理水平,成本控制水平等。
这些指标从某一特定的角度对企业的财务状况以及经营成果进行分析,它们都不足以全面地评价企业的总体财务状况以及经营成果。为了弥补这一不足,就必须有一种方法,它能够进行相互关联的分析,将有关的指标和报表结合起来,采用适当的标准进行综合性的分析评价,既全面体现企业整体财务状况,又指出指标与指标之间和指标与报表之间的内在联系,杜邦分析法就是其中的一种。
杜邦财务分析体系(TheDuPontSystem)是一种比较实用的财务比率分析体系。这种分析方法首先由美国杜邦公司的经理创造出来,故称之为杜邦财务分析体系。这种财务分析方法从评价企业绩效最具综合性和代表性的指标-权益净利率出发,层层分解至企业最基本生产要素的使用,成本与费用的构成和企业风险,从而满足通过财务分析进行绩效评价的需要,在经营目标发生异动时经营者能及时查明原因并加以修正,同时为投资者、债权人及政府评价企业提供依据。
一、杜邦分析法和杜邦分析图
杜邦模型最显著的特点是将若干个用以评价企业经营效率和财务状况的比率按其内在联系有机地结合起来,形成一个完整的指标体系,并最终通过权益收益率来综合反映。采用这一方法,可使财务比率分析的层次更清晰、条理更突出,为报表分析者全面仔细地了解企业的经营和盈利状况提供方便。
杜邦分析法有助于企业管理层更加清晰地看到权益资本收益率的决定因素,以及销售净利润率与总资产周转率、债务比率之间的相互关联关系,给管理层提供了一张明晰的考察公司资产管理效率和是否最大化股东投资回报的路线图。
杜邦分析法利用各个主要财务比率之间的内在联系,建立财务比率分析的综合模型,来综合地分析和评价企业财务状况和经营业绩的方法。采用杜邦分析图将有关分析指标按内在联系加以排列,从而直观地反映出企业的财务状况和经营成果的总体面貌。
杜邦财务分析体系如图所示:

二、对杜邦图的分析
1.图中各财务指标之间的关系:
可以看出杜邦分析法实际上从两个角度来分析财务,一是进行了内部管理因素分析,二是进行了资本结构和风险分析。
权益净利率=资产净利率×权益乘数
权益乘数=1÷(1-资产负债率)
资产净利率=销售净利率×总资产周转率
销售净利率=净利润÷销售收入
总资产周转率=销售收入÷总资产
资产负债率=负债总额÷总资产
2.杜邦分析图提供了下列主要的财务指标关系的信息:
(1)权益净利率是一个综合性最强的财务比率,是杜邦分析系统的核心。它反映所有者投入资本的获利能力,同时反映企业筹资、投资、资产运营等活动的效率,它的高低取决于总资产利润率和权益总资产率的水平。决定权益净利率高低的因素有三个方面--权益乘数、销售净利率和总资产周转率。权益乘数、销售净利率和总资产周转率三个比率分别反映了企业的负债比率、盈利能力比率和资产管理比率。
(2)权益乘数主要受资产负债率影响。负债比率越大,权益乘数越高,说明企业有较高的负债程度,给企业带来较多地杠杆利益,同时也给企业带来了较多地风险。资产净利率是一个综合性的指标,同时受到销售净利率和资产周转率的影响。
(3)资产净利率也是一个重要的财务比率,综合性也较强。它是销售净利率和总资产周转率的乘积,因此,要进一步从销售成果和资产营运两方面来分析。
销售净利率反映了企业利润总额与销售收入的关系,从这个意义上看提高销售净利率是提高企业盈利能力的关键所在。要想提高销售净利率:一是要扩大销售收入;二是降低成本费用。而降低各项成本费用开支是企业财务管理的一项重要内容。通过各项成本费用开支的列示,有利于企业进行成本费用的结构分析,加强成本控制,以便为寻求降低成本费用的途径提供依据。
企业资产的营运能力,既关系到企业的获利能力,又关系到企业的偿债能力。一般而言,流动资产直接体现企业的偿债能力和变现能力;非流动资产体现企业的经营规模和发展潜力。两者之间应有一个合理的结构比率,如果企业持有的现金超过业务需要,就可能影响企业的获利能力;如果企业占用过多的存货和应收账款,则既要影响获利能力,又要影响偿债能力。为此,就要进一步分析各项资产的占用数额和周转速度。对流动资产应重点分析存货是否有积压现象、货币资金是否闲置、应收账款中分析客户的付款能力和有无坏账的可能;对非流动资产应重点分析企业固定资产是否得到充分的利用。
三、利用杜邦分析法作实例分析
杜邦财务分析法可以解释指标变动的原因和变动趋势,以及为采取措施指明方向。下面以一家上市公司北汽福田汽车(600166)为例,说明杜邦分析法的运用。
福田汽车的基本财务数据如下表:

(一)对权益净利率的分析
权益净利率指标是衡量企业利用资产获取利润能力的指标。权益净利率充分考虑了筹资方式对企业获利能力的影响,因此它所反映的获利能力是企业经营能力、财务决策和筹资方式等多种因素综合作用的结果。
该公司的权益净利率在2001年至2002年间出现了一定程度的好转,分别从2001年的0.097增加至2002年的0.112.企业的投资者在很大程度上依据这个指标来判断是否投资或是否转让股份,考察经营者业绩和决定股利分配政策。这些指标对公司的管理者也至关重要。
公司经理们为改善财务决策而进行财务分析,他们可以将权益净利率分解为权益乘数和资产净利率,以找到问题产生的原因。
表三:权益净利率分析表

福田汽车权益净利率=权益乘数×资产净利率
2001年0.097=3.049×0.032
2002年0.112=2.874×0.039
通过分解可以明显地看出,该公司权益净利率的变动在于资本结构(权益乘数)变动和资产利用效果(资产净利率)变动两方面共同作用的结果。而该公司的资产净利率太低,显示出很差的资产利用效果。
(二)分解分析过程:
权益净利率=资产净利率×权益乘数
2001年0.097=0.032×3.049
2002年0.112=0.039×2.874
经过分解表明,权益净利率的改变是由于资本结构的改变(权益乘数下降),同时资产利用和成本控制出现变动(资产净利率也有改变)。那么,我们继续对资产净利率进行分解:
资产净利率=销售净利率×总资产周转率
2001年0.032=0.025×1.34
2002年0.039=0.017×2.29
通过分解可以看出2002年的总资产周转率有所提高,说明资产的利用得到了比较好的控制,显示出比前一年较好的效果,表明该公司利用其总资产产生销售收入的效率在增加。总资产周转率提高的同时销售净利率的减少阻碍了资产净利率的增加,我们接着对销售净利率进行分解:
销售净利率=净利润÷销售收入
2001年0.025=10284.04÷411224.01
2002年0.017=12653.92÷757613.81
该公司2002年大幅度提高了销售收入,但是净利润的提高幅度却很小,分析其原因是成本费用增多,从表一可知:全部成本从2001年403967.43万元增加到2002年736747.24万元,与销售收入的增加幅度大致相当。下面是对全部成本进行的分解:
全部成本=制造成本+销售费用+管理费用+财务费用
2001年403967.43=373534.53+10203.05+18667.77+1562.08
2002年736747.24=684559.91+21740.962+25718.20+5026.17通过分解可以看出杜邦分析法有效的解释了指标变动的原因和趋势,为采取应对措施指明了方向。
在本例中,导致权益利润率小的主原因是全部成本过大。也正是因为全部成本的大幅度提高导致了净利润提高幅度不大,而销售收入大幅度增加,就引起了销售净利率的减少,显示出该公司销售盈利能力的降低。资产净利率的提高当归功于总资产周转率的提高,销售净利率的减少却起到了阻碍的作用。
由表4可知,福田汽车下降的权益乘数,说明他们的资本结构在2001至2002年发生了变动2002年的权益乘数较2001年有所减小。权益乘数越小,企业负债程度越低,偿还债务能力越强,财务风险程度越低。这个指标同时也反映了财务杠杆对利润水平的影响。财务杠杆具有正反两方面的作用。在收益较好的年度,它可以使股东获得的潜在报酬增加,但股东要承担因负债增加而引起的风险;在收益不好的年度,则可能使股东潜在的报酬下降。该公司的权益乘数一直处于2~5之间,也即负债率在50%~80%之间,属于激进战略型企业。管理者应该准确把握公司所处的环境,准确预测利润,合理控制负债带来的风险。
因此,对于福田汽车,当前最为重要的就是要努力减少各项成本,在控制成本上下力气。同时要保持自己高的总资产周转率。这样,可以使销售利润率得到提高,进而使资产净利率有大的提高。
四、结论
综上所述,杜邦分析法以权益净利率为主线,将企业在某一时期的销售成果以及资产营运状况全面联系在一起,层层分解,逐步深入,构成一个完整的分析体系。它能较好的帮助管理者发现企业财务和经营管理中存在的问题,能够为改善企业经营管理提供十分有价值的信息,因而得到普遍的认同并在实际工作中得到广泛的应用。
但是杜邦分析法毕竟是财务分析方法的一种,作为一种综合分析方法,并不排斥其他财务分析方法。相反与其他分析方法结合,不仅可以弥补自身的缺陷和不足,而且也弥补了其他方法的缺点,使得分析结果更完整、更科学。比如以杜邦分析为基础,结合专项分析,进行一些后续分析对有关问题作更深更细致分析了解;也可结合比较分析法和趋势分析法,将不同时期的杜邦分析结果进行对比趋势化,从而形成动态分析,找出财务变化的规律,为预测、决策提供依据;或者与一些企业财务风险分析方法结合,进行必要的风险分析,也为管理者提供依据,所以这种结合,实质也是杜邦分析自身发展的需要。分析者在应用时,应注意这一点。

Ⅳ 基于时间序列分析的股票价格短期预测,这个开题报告怎么弄,收费的就不用麻烦了

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Ⅳ 马尔科夫链与马尔可夫预测模型区别

马尔可夫链,因安德烈·马尔可夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是数学中具有马尔可夫性质的离散内时间随机过程容。该过程中,在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当期以前的历史状态)对于预测将来(即当期以后的未来状态)是无关的。
马尔可夫模型介绍
Markov Model 马尔可夫模型是一种统计模型,广泛应用在语音识别,词性自动标注,音字转换,概率文法等各个自然语言处理得应用领域。经过长期发展,尤其是在语音识别中的成功应用,使它成为一种通用的统计工具。 到目前为止,它一直被认为是实现快速精确的语音识别系统的最成功的方法。复杂的语音识别问题通过隐含马尔可夫模型能非常简单地被表述、解决,让人们不由由衷地感叹数学模型之妙。

Ⅵ 股票的预测模型有哪些

Miller and Modigliani(1961)四个抄定价模式
1.净现金流量折现法
2.投资机会折现法
3.股利折现法
4.盈余折现法
市场实务(本益比、市价净值比等)倍数还原法
自由现金流量法(Free Cash Flow Method)
市场效率假说
CAPM模型与APT模型等

你是指上述之评价模式吗

Ⅶ 如何通过隐马尔科夫模型来预测股票价格

马尔科夫预测模型它的前提条件是,在各个期间或者状态时,变量专面临的下一个属期间或者状态的转移概率都是一样的、不随时间变化的。一旦转移概率有所变化,Markov模型必须改变转移概率矩阵的参数,否则,预测的结果将会有很大的偏差。 随机过程中,

Ⅷ 现在都有哪些股票价格预测的模型和算法

股票价格无法用模型和算法预测 可以预测的只有趋势和方向
形态满足的价格预测只有V型反转一个

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