基于改进时间序列法的物流需求预测模型--《陇东学院学报》2014年05期
基于改进时间序列法的物流需求预测模型
【摘要】：在分析时间序列预测模型和马尔可夫链预测模型的基础上,提出运用马尔可夫链理论改进时间序列预测模型的基本原理和方法,并进行了实例验证。克服了时间序列预测模型波动性大时精度降低的不足,为物流需求预测提供了一种较为准确的新方法。
【作者单位】：
【分类号】：F252;F224
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400-819-9993VaR度量方法比较研究--《暨南大学》2007年硕士论文
VaR度量方法比较研究
【摘要】：
风险度量是金融风险管理的基础，而度量VaR方法是现在研究的焦点，到目前为止，VaR的度量方法有很多其中包括参数方法和非参数等。参数方法就EQMA、EWMA、ARCH类、SV类等等，通过对其波动率进行估计来计算VaR，本文就现在最流行的ARCH类和SV类进行理论和实证上的对比研究，SV类模型和ARCH类模型都能很好的捕捉金融时间序列数据的尖峰厚尾性、金融时间序列数据波动的聚集性、持续性和杠杆效应等特征，故此两类模型的区别与联系是值得我们探讨研究的，特别是针对中国金融市场。本文首先在理论上介绍了SV类模型和ARCH类模型及其联系；其次选择上证综合指数和深圳成分指数作为研究对象，通过实证来说明我国金融时间序列数据具有尖峰厚尾性和存在异方差的统计特征；最后，通过对SV类模型和ARCH类模型进行对比研究，分别利用MCMC方法和MLE方法对SV类模型和ARCH类模型进行参数估计，结果表明虽然SV类模型和ARCH类模型都能很好的刻画波动的聚集性这一特性，但在残差拟合程度和模型预测能力上SV类模型较ARCH类模型更优，综合分析得出SV类模型较ARCH类模型能更好地拟合我国股票市场金融收益数据的波动性。
【学位授予单位】：暨南大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2007【分类号】：F224
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400-819-9993基于分层贝叶斯模型的城镇登记失业率研究--《天津财经大学》2013年硕士论文
基于分层贝叶斯模型的城镇登记失业率研究
【摘要】：近几年,由于世界经济危机的影响,全球的经济都不十分景气,各大公司企业不时传来裁员的消息,失业问题已不仅仅是一个人抑或是一个家庭举足轻重的大事,对于整个国家的社会稳定也有着重要的影响。
论文利用中国GDP增长率和城镇登记失业率的相关数据,得到在研究中国城镇登记失业率上出现的两个问题：奥肯定律对中国的城镇登记失业率与GDP增长率数据适用性不强；菲利普斯曲线规律对中国的失业率与通货膨胀率数据不具有适用性。
论文利用年中国东中西各区域城镇登记失业率和GDP增长率的数据,凭借R语言编程分析工具,基于分层贝叶斯方法构建Fay-Herriot模型、时间序列模型和基于时间序列的广义Fay-Herriot模型对东中西部的城镇登记失业率数据进行分析研究表明：三个模型对各经济区域城镇登记失业率的模拟收敛性较好,不过F-H模型的波动性较大,不如时间序列模型和基于时间序列的广义F-H模型稳健。
论文还对东中西部城镇登记失业率的后验预测离差值的大小进行比较得知F-H模型的模拟值波动较大,F-H模型不能用于拟合我国东中西部地区的城镇登记失业率。基于东中西部历年城镇登记失业率在后两种模型下的后验均值分析得出：时间序列模型对东部地区的城镇登记失业率拟合程度良好,时间序列模型和基于时间序列的广义F-H模型对中部地区的城镇登记失业率拟合程度相差不多,基于时间序列的广义F-H模型对西部地区的城镇登记失业率拟合程度良好。
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400-819-9993中国股市高频数据的波动性研究--《山东财经大学》2012年硕士论文
中国股市高频数据的波动性研究
【摘要】：近年来，金融市场发展迅速，市场中短时间内的交易越来越频繁，交易量也越来越大，以往利用低频数据所做的研究难以满足金融市场发展的需求。因此人们开始逐步转向对时间刻度要求越来越精细的高频数据领域。通常情况下，我们把高频数据分为两类，一是，采集频率较高的等时间间隔的日内数据，称为传统的高频数据；二是，逐笔交易和逐秒记录的数据，称为超高频数据。由于高频数据的采集频率较高，包含了大量的市场信息，因而是研究市场微观结构的重要因素。因此，研究金融市场高频数据有助于了解金融市场微观结构特征，同时还可以指导市场投资者进行投资，成为市场监督机构提供有利工具。本文以高频数据产生的背景为切入点，采用HS300指数为样本，主要从三个部分研究了中国股市高频数据的波动性。
第一部分，首先阐述了高频时间序列的数据特征，然后采集1分钟、5分钟、10分钟、15分钟、30分钟、60分钟间隔的日内数据，对市场微观结构的高频数据的统计特征进行分析，研究收益率的日内模式。结果表明，微观市场收益率分布呈非正态性，并且采集的频率越高，非正态性越显著；同时还验证了高频时间序列的收益率有着明显的日内模式。
第二部分和第三部分主要研究股市高频数据的波动性问题，对于波动性的分析主要是从空间上收益率的波动和时间上持续期的波动两个角度综合考虑的。在第二部分中，主要是在空间方向上用ARCH类研究时间间隔相等的高频数据波动幅度特征，通过模型的拟合对比，最终得出EGARCH（1,1）模型可以较好的拟合我国证券市场股指收益率的波动性特征，并且在当前形势下，利好消息对收益率波动的影响要大于利空消息。
在第三部分中，我们引入ACD模型，在时间方向上研究时间间隔不相等的超高频数据的持续期。ACD模型将交易持续期看作是一个标记点过程，可有效解决超高频数据的建模问题。最终，通过模型的拟合对比，得出EACD（1,1）可以很好地研究交易持续期的自回归情况，并且在证券市场上，交易持续期存在着较强的聚类现象，现在的交易持续期对未来的持续期的影响可能会以指数形式递减。
本文从高频数据的视角研究中国股市的波动性，主要有以下创新点：
（1）利用多种频率的等间隔高频时间序列数据对比分析，研究市场微观结构随着数据采集频率的增加而出现的变化。
（2）基于空间方向和时间方向从一个立体的角度分析中国股市的波动性特征。
（3）采用ACD模型对超高频数据的交易持续期进行有效的分析，经过模型的对比研究，得出拟合我国交易持续期的模型。
【学位授予单位】：山东财经大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：F224;F832.51
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