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股票指数调整、外部融资行为与公司杠杆率——基于中证500指数的断点回归分析
1
作者 熊海芳 张倩 +1 位作者 康书隆 王志强 《管理科学学报》 北大核心 2025年第6期144-163,共20页
基于中证500指数的定期调整,本研究采用模糊断点回归分析方法,探讨股票指数调整对中国上市公司外部融资行为和公司杠杆率的影响及其传导机制,检验外部环境和公司特征因素的异质性.研究发现:入选指数成分股后公司的债务融资额和权益融资... 基于中证500指数的定期调整,本研究采用模糊断点回归分析方法,探讨股票指数调整对中国上市公司外部融资行为和公司杠杆率的影响及其传导机制,检验外部环境和公司特征因素的异质性.研究发现:入选指数成分股后公司的债务融资额和权益融资额都在提高,但债务融资额增加幅度大于权益融资额,使得公司债务杠杆率上升.入选指数成分股主要通过提高内部治理水平和改善外部融资环境等影响外部融资行为和公司杠杆率.经济政策不确定性高时、牛市状态、分析师追踪数量少的公司、非国有企业和高成长性公司在入选指数成分股后公司杠杆率增加更显著.本研究证实了股票指数调整具有信息传递作用,应该通过信息改善提高公司治理和优化融资环境缓解公司融资约束,增加公司的外部融资机会进而调整公司杠杆率. 展开更多
关键词 股票指数调整 外部融资 公司杠杆率 模糊断点回归
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采用门控循环单元与深度进化策略的股票指数量化模型 被引量:1
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作者 任晓萍 陈志平 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第2期146-155,共10页
为了提高股票价指数预测的准确性、增强统计建模性能优化与股票指数特征相依的交易策略效果,提出一种将指数预测与量化交易策略有效结合的门控循环单元深度进化量化模型(GRU-DES)。首先,建立循环神经网络(RNN)、长短时记忆神经网络(LSTM... 为了提高股票价指数预测的准确性、增强统计建模性能优化与股票指数特征相依的交易策略效果,提出一种将指数预测与量化交易策略有效结合的门控循环单元深度进化量化模型(GRU-DES)。首先,建立循环神经网络(RNN)、长短时记忆神经网络(LSTM)和门控循环单元网络(GRU)预测模型,分别对上海证券交易所(上证)超大盘股票指数、上证中盘股票指数和上证小盘股票指数进行预测;接着采用所提出的深度进化量化模型(DES)对三大股票指数的预测值与真实值进行回测研究,通过比较预测结果与真实结果在同一策略下的各项回测指标和交易细节等特性确定最优网络结构和策略参数,进而优化深度进化策略;最后根据优化后的策略提出了GRU-DES模型,并再次对三大股票指数进行样本外数据回测来验证模型有效性。实证回测结果表明:所提出的GRU-DES模型在各量化回测指标上较LSTM-DES模型与RNN-DES模型的预测精度均高出14%以上,有效解决了统计预测指标的随机性和过拟合的问题;根据2016年至2024年7年间数据回测,所提出的GRU-DES模型比强化学习模型在各回测指标中均展现了稳定性和有效性。 展开更多
关键词 股票指数 量化模型 长短时记忆神经网络 门控循环单元 收益率
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基于信度隐马尔可夫过程的股票指数趋势预测方法
3
作者 王璐璐 刘邱云 赖岳 《江西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2024年第6期597-603,共7页
由于股票指数序列具有高频性、非线性和长记忆性等特点,且投资者行为的不确定性,所以其预测工作甚为艰难.该文结合证据理论和Pignistic概率转换方法,研究了一种新的马尔可夫模型转移矩阵计算方法,并应用于股票指数趋势预测,提出了基于... 由于股票指数序列具有高频性、非线性和长记忆性等特点,且投资者行为的不确定性,所以其预测工作甚为艰难.该文结合证据理论和Pignistic概率转换方法,研究了一种新的马尔可夫模型转移矩阵计算方法,并应用于股票指数趋势预测,提出了基于信度隐马尔可夫过程的股票指数趋势预测方法,实证结果表明该方法的预测效果较好. 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 证据理论 信度函数 Pignistic概率 股票指数预测
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中国股票指数期货的构建
4
作者 陈建忠 《商业研究》 北大核心 2002年第1期35-37,共3页
股票指数期货是一种以股票指数作为买卖基础的期货合约,随着中国加入WTO和股票市场的逐步开放,中国金融监管部门和期货交易所应及时推出股票指数期货,利用期货交易的套期保值功能来规避股市系统性风险,活跃我国股票市场,促进股市的健康... 股票指数期货是一种以股票指数作为买卖基础的期货合约,随着中国加入WTO和股票市场的逐步开放,中国金融监管部门和期货交易所应及时推出股票指数期货,利用期货交易的套期保值功能来规避股市系统性风险,活跃我国股票市场,促进股市的健康、稳定发展。 展开更多
关键词 中国 股票指数 股票市场 股票指数期货交易
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股票指数期货交易的理性思考
5
作者 朱钟棣 《证券市场导报》 1996年第3期47-48,共2页
股票指数期货因其设计上的复杂性和交易上的风险性,社会各界疑虑和争论颇多。所以,在我国的股指期货未出台之前,不妨对其内在机制、风险管理和有效性作一番理性思考。
关键词 理性思考 股票指数期货交易 股票指数期货合约 风险管理 内在机制 股指期货合约 保证金 投资者 期货市场 股指期货交易
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关于发展我国股票指数期货的探讨
6
作者 万正晓 《河南师范大学学报(哲学社会科学版)》 2000年第4期10-13,共4页
股票指数期货是金融衍生工具最重要的一种。投资者参与指数期货交易的实质是将现货市场的预期系统性风险转移至期货市场的过程 ,因此指数期货作为规避风险套期保值的有效工具在西方发达国家得到广泛应用。我国资本市场经过十年的发展 ,... 股票指数期货是金融衍生工具最重要的一种。投资者参与指数期货交易的实质是将现货市场的预期系统性风险转移至期货市场的过程 ,因此指数期货作为规避风险套期保值的有效工具在西方发达国家得到广泛应用。我国资本市场经过十年的发展 ,市场规模逐步扩大 ,投资者整体素质不断提高 ,已经具备发展指数期货市场的基本条件。在加入 WTO以后 ,我国资本市场要与国际市场全面接轨 ,扩大我国证券市场对外开放的程度已成必然。为迎接这一挑战 ,国内企业和金融机构必须尽早参与金融衍生工具的理论研究和实践活动 。 展开更多
关键词 股票指数期货 中国 股票市场 股票指数 乘数
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主要股票指数的联动分析 被引量:91
7
作者 俞世典 陈守东 黄立华 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2001年第8期42-46,共5页
In this paper, we analyzed stock price index data and tested the dynamic change of stock prile indexes in some countries by unit roots testing and Granger causation relation testing and created a vector autoregression... In this paper, we analyzed stock price index data and tested the dynamic change of stock prile indexes in some countries by unit roots testing and Granger causation relation testing and created a vector autoregressions system. 展开更多
关键词 单位根 VAR模型 协整检验 方差分解 股票指数 联动分析 股票市场
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基于主成分的遗传神经网络股票指数预测研究 被引量:27
8
作者 智晶 张冬梅 姜鹏飞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第26期210-212,共3页
数据预测在金融投资领域占有重要地位,预测中输入变量的选取影响着预测的速度和精度,传统方法选取输入变量主观性较强,预测效果欠佳。将遗传算法与BP网络结合,利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数,有效克服BP算法的局部收敛等问题。... 数据预测在金融投资领域占有重要地位,预测中输入变量的选取影响着预测的速度和精度,传统方法选取输入变量主观性较强,预测效果欠佳。将遗传算法与BP网络结合,利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数,有效克服BP算法的局部收敛等问题。使用主成分分析法选取输入变量,并将GA—BP混合建模应用于沪市综合指数预测中。实验结果表明,该方法改善了预测精度,达到了较好的预测效果。 展开更多
关键词 主成分分析 BP神经网络 遗传算法 遗传神经网络 股票指数预测
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基于结构修剪神经网络的股票指数预测模型 被引量:9
9
作者 孙彬 李铁克 张文学 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第8期2840-2843,共4页
股票市场是非线性系统,具有内部结构复杂性和外部因素多变性,在股市指数价格和成交量基础上,引入宏观经济指标共同构建模型预测指标体系,并分析各指标之间的长期均衡关系和因果关系。在贝叶斯分析的基础上,将代表网络复杂性的惩罚项引... 股票市场是非线性系统,具有内部结构复杂性和外部因素多变性,在股市指数价格和成交量基础上,引入宏观经济指标共同构建模型预测指标体系,并分析各指标之间的长期均衡关系和因果关系。在贝叶斯分析的基础上,将代表网络复杂性的惩罚项引入模型误差函数中,并通过动态调整惩罚因子删减网络中对股票市场不敏感的隐层神经元,在保证模型泛化能力的同时实现网络结构精简。以上证指数为例,构建基于BP算法的结构修剪神经网络预测模型,在不同的预测指标体系下对股票市场运行规律进行学习,并对上证指数进行仿真预测。最后,通过与其他神经网络预测模型比较验证该模型的有效性。 展开更多
关键词 股票指数预测 预测指标体系 BP算法 贝叶斯分析 网络结构修剪
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股票指数波动率的估计方法及其应用 被引量:8
10
作者 刘莉 唐小我 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期311-315,共5页
介绍了股票指数波动率的概念和基本的估计方法,并用有关数据进行了计算。利用其结果对股票市场的风险进行了度量,并对Black-Scholes期权定价公式进行了参数估计.对进行组合证券保险具有重要的意义。
关键词 股票指数波经 隐含波动率 历史波动率 风险
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基于变维分形的股票指数预测模型 被引量:6
11
作者 董春胜 马玲 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2011年第5期774-777,共4页
为了解决投资者提出的希望能够寻找一种易于实现的预测方法来提高股票指数短期预测精度的问题,采用变维分形、累计和变换对数据进行分析,预测时对上证指数的原始数据进行一系列变换以及分析后,从中选择一种能够与模型符合良好的最优变... 为了解决投资者提出的希望能够寻找一种易于实现的预测方法来提高股票指数短期预测精度的问题,采用变维分形、累计和变换对数据进行分析,预测时对上证指数的原始数据进行一系列变换以及分析后,从中选择一种能够与模型符合良好的最优变换来确定相应的分形参数,即能用分形分布处理变换后的数据。给出了用分形方法对上证指数进行短期预测的实例并结合数值模拟图形进行比较分析,经研究得出基于分形维的预测方法对于股票指数的短期预测精度较高,并且对短期预测具有很好的研究价值和广阔的应用前景。 展开更多
关键词 分形 变维分形 分维数 预测 股票指数 变换 模型 应用
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基于并行概率规划的股票指数模拟 被引量:5
12
作者 饶东宁 郭海峰 蒋志华 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1334-1350,共17页
在金融领域,股票指数(简称股指)模拟与分析是一个重要课题,用于股票市场的长期分析.然而,大多数的这类工作目前由专业的分析师来完成,非职业投资者难以涉及.另一方面,现有的基于数学或机器学习的股指模拟方法具有参数多、人工干预多、... 在金融领域,股票指数(简称股指)模拟与分析是一个重要课题,用于股票市场的长期分析.然而,大多数的这类工作目前由专业的分析师来完成,非职业投资者难以涉及.另一方面,现有的基于数学或机器学习的股指模拟方法具有参数多、人工干预多、可解释性差等缺点.针对以上问题,本文基于并行概率规划(Parallel Probabilistic Planning,PPP),提出了一个股指模拟的规划领域模型,并能够进行自动求解.股票市场具有大量的不确定性和并发性,因此适合用并行概率模型来表示.方法的核心思想是将股指模拟问题转化为智能规划问题.首先,本文构建股指模拟问题的规划领域模型.由于股票市场的复杂性,需尽可能地考虑各种影响因素、约束条件、可能事件以及它们之间的关联.构建的规划领域模型由针对PPP的规划语言RDDL(Relational Dynamic Influence Diagram Language)来进行描述.接着,使用PPP的模拟求解工具——rddlsim来进行基于抽样的规划求解.rddlsim是国际概率规划大赛IPPC提供的求解工具,能够全面地解析RDDL描述.实验数据使用上证50指数和上证100指数的股票数据.即,从某个时间点开始,通过求解对应的规划问题来模拟未来一年股票指数的变化趋势.求解结果,一方面,与真实股票指数变化作对比;另一方面,与基于线性回归、基于SVM和基于LSTM的三种模拟方法的结果作对比.我们分别使用交叉熵、最小二乘和皮尔森相关系数作为损失函数.实验表明,本文的模拟效果比较贴近于真实的股指变化趋势;在大多数情况下,本文方法优于基于回归或SVM的模拟方法,且与基于LSTM的方法性能相当.并且,相对于对比的模拟方法,本文方法提供了较强的可解释性,且在求解过程中不需人工干预或调参.这是因为,形式化的规划领域描述展示了在股指模拟问题中各种因素如何相互影响,而且自动求解得到的规划解给出了导致模拟结果的状态变化轨迹. 展开更多
关键词 股票指数模拟 并行概率规划 并发性 不确定性 智能规划
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向量误差校正模型在中国股票市场的应用——宏观经济变量与股票指数关系的实证分析 被引量:4
13
作者 王德劲 王宏炜 陈训波 《统计与信息论坛》 2001年第4期55-61,共7页
文章使用约翰逊 (1 988)提出的向量误差矫正模型 (VECM模型 ) ,系统地考察了宏观经济变量与股市的相互影响关系。结论是 :货币供应量、汇率与股市存在负相关关系 ;长期利率和短期利率对股市的影响不同 ,长期利率与股市负相关而短期利率... 文章使用约翰逊 (1 988)提出的向量误差矫正模型 (VECM模型 ) ,系统地考察了宏观经济变量与股市的相互影响关系。结论是 :货币供应量、汇率与股市存在负相关关系 ;长期利率和短期利率对股市的影响不同 ,长期利率与股市负相关而短期利率与股市正相关 ,且其关系具有鲁棒性。中国股市更接近新加坡股市 ,而与美国、日本等股市有很大的区别。 展开更多
关键词 VECM模型 向量误差校正模型 中国 股票市场 股票指数 宏观经济变量
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基于深度学习LSTM神经网络的全球股票指数预测研究 被引量:129
14
作者 杨青 王晨蔚 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2019年第3期65-77,共13页
作为深度学习技术的经典模型之一,长短期记忆(LSTM)神经网络在挖掘序列数据长期依赖关系中极具优势。基于深度神经网络优化技术,本文构造了一个深层LSTM神经网络并将其应用于全球30个股票指数三种不同期限的预测研究,结果发现:①LSTM神... 作为深度学习技术的经典模型之一,长短期记忆(LSTM)神经网络在挖掘序列数据长期依赖关系中极具优势。基于深度神经网络优化技术,本文构造了一个深层LSTM神经网络并将其应用于全球30个股票指数三种不同期限的预测研究,结果发现:①LSTM神经网络具有很强的泛化能力,对全部指数不同期限的预测效果均很稳定;②相比三种对照模型(SVR、MLP和ARIMA),LSTM神经网络具有优秀的预测精度,其对全部指数的平均预测精度在不同期限上均有提升;③LSTM神经网络能够有效控制误差波动,相比三种对照模型,其对全部指数的平均预测稳定度在不同期限上亦均有提高。鉴于LSTM神经网络在预测精度和稳定度两方面的优势,其未来在金融预测等方向将有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 LSTM神经网络 深度学习 股票指数预测
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基于神经网络的股票指数预测 被引量:3
15
作者 李焕荣 李瑛 《技术经济与管理研究》 北大核心 1998年第4期40-41,共2页
关键词 股票指数 预测 神经网络 数学模型
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发展我国的股票指数期货交易 被引量:2
16
作者 王鲁滨 王雪梅 贺琴 《商业经济与管理》 北大核心 2000年第10期51-53,共3页
股票指数期货是股票市场与期货市场相结合的产物 ,既具有期货的特点 ,又包含有股票的特点。由于其具有规避系统风险、增强现货市场的流动性、价格发现功能、套期保值和投机功能 ,如今全球股票指数期货交易呈现逐年增长的势头。本文阐述... 股票指数期货是股票市场与期货市场相结合的产物 ,既具有期货的特点 ,又包含有股票的特点。由于其具有规避系统风险、增强现货市场的流动性、价格发现功能、套期保值和投机功能 ,如今全球股票指数期货交易呈现逐年增长的势头。本文阐述了我国开设股票指数期货的现实意义 ,并从需求角度、供给角度、经验角度、投资者心理承受能力角度分析了我国开设股票指数期货的可行性。 展开更多
关键词 股票指数 期货交易 可行性 股市 期货市场 中国
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股票指数:期货价格与现货价格的领先——滞后关系 被引量:10
17
作者 郭洪钧 《经济理论与经济管理》 CSSCI 北大核心 2007年第6期48-52,共5页
关键词 现货价格 期货价格 股票指数 领先-滞后关系 国际金融市场 股指期货 关系问题 国外学者
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我国股票指数期货若干问题研究 被引量:10
18
作者 孟建国 吴鸿雁 《金融理论与实践》 北大核心 2002年第12期38-40,共3页
股票指数期货是一种金融期货合约。它既能够丰富股市交易品种,引进股市双面交易机制,提高资金利用率,又能够规避市场的系统风险和保障宏观经济的平衡运行。股指期货方案的设计必须考虑到我国具体情况,并借鉴其他国家和地区的经验,完善... 股票指数期货是一种金融期货合约。它既能够丰富股市交易品种,引进股市双面交易机制,提高资金利用率,又能够规避市场的系统风险和保障宏观经济的平衡运行。股指期货方案的设计必须考虑到我国具体情况,并借鉴其他国家和地区的经验,完善相关的配套措施,以充分吸引套期保值者、投机者和套利者的参与,达到“以流动性创造流动性”的目的。 展开更多
关键词 股票指数期货 框架 相关制度 中国
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股票指数期货定价与套利实务研究 被引量:1
19
作者 王宝森 郑丕谔 李秋英 《中国地质大学学报(社会科学版)》 2003年第4期48-51,共4页
本文首先对股票指数期货进行定价 ,然后就其成立的假设条件进行讨论 ,建立了实际的股票指数期货无套利数学模型 ,并结合实例对股票指数期货套利进行了实务研究。
关键词 股票指数期货定价 无套利数学模型 无套利交易 无套利带
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基于BP神经网络与支持向量机的股票指数预测模型比较 被引量:12
20
作者 彭望蜀 《南方金融》 北大核心 2013年第1期71-72,91,共3页
本文在阐述创新型预测模型理论的基础上,分别利用基于BP神经网络和支持向量机的股票指数预测模型,在小样本的情况下对沪深300指数进行了研究和短期预测。研究结果表明,基于支持向量机的预测模型在预测精度、收敛时间、最优性等方面均优... 本文在阐述创新型预测模型理论的基础上,分别利用基于BP神经网络和支持向量机的股票指数预测模型,在小样本的情况下对沪深300指数进行了研究和短期预测。研究结果表明,基于支持向量机的预测模型在预测精度、收敛时间、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。 展开更多
关键词 金融市场 BP神经网络 支持向量机 股票指数预测模型
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