排序方式： 共有5条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
Bayes决策法在股票价格预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
对股票价格的预测直接影响到投资者的投资决策，关系到投资者的切身经济利益，因而对预测的准确性要求较高．本文根据Bayes决策理论，尝试建立Bayes模型，并通过具体的实例分析，证明该模型具有较高的实用价格． 相似文献
2.
由于股票过去的交易价格反映了股票本身很多信息,对预测股价未来的走势有很大的帮助,因此本文从股票过去多个交易日的价格入手,通过空间矩形顶点坐标转换,将区间数据矩阵[1]转化成普通矩阵,利用主成分分析法[3]找出适合进行投资的股票. 相似文献
3.
本文介绍了VaR方法和GAKCH模型,并利用此模型对沪市1998年至2005年的上证指数进行实证分析,结果表明,金融时间序列数据中普遍存在的尖峰厚尾性在沪市指数中同样存在,还有明显的异方差性,并且GAKCH模型可以很好的预测VaR值。 相似文献
4.
异方差的存在并不破坏普通最小二乘法估计量的无偏性，但是估计量的方差变大了，由于估计量方差的变大，就使通常假设检验的值不可靠，因此选取适当的异方差的检验方法是极其重要的． 相似文献
5.
异方差的存在并不破坏普通最小二乘法估计量的无偏性,但是估计量的方差变大了,由于估计量方差的变大,就使通常假设检验的值不可靠,因此选取适当的异方差的检验方法是极其重要的. 相似文献
1