證券投資論文-關(guān)于證券投資預(yù)測(cè)的馬氏鏈法和Ｅ－Ｂａｙｅｓ法.doc

證券投資論文-關(guān)于證券投資預(yù)測(cè)的馬氏鏈法和法論文關(guān)鍵詞：運(yùn)籌學(xué)；證券投資；預(yù)測(cè)模型；馬氏鏈法；E-Bayes法論文摘要：本文提出了兩種證券投資預(yù)測(cè)方法馬氏鏈法和E-Bayes法。首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，然后在此基礎(chǔ)上應(yīng)用馬氏鏈法和E-Bayes法的理論建立預(yù)測(cè)模型，最后結(jié)合實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行了計(jì)算，兩種方法的預(yù)測(cè)結(jié)果是一致的。引言在文獻(xiàn)中，介紹了1990年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)的三位得主HarryMarkowitz，WilliamSharpe和MertonMiller在證券投資方面的主要工作，很有參考價(jià)值。Markowitz獲獎(jiǎng)是因?yàn)樗岢隽送顿Y組合選擇(portfilioselection)理論。Markowitz把投資組合的價(jià)格視為隨機(jī)變量，用它的均值為衡量收益，用它的方差來(lái)衡量風(fēng)險(xiǎn)(因此Markowitz的理論又稱(chēng)為均值方差分析理論)，該理論后來(lái)被譽(yù)為“華爾街的第一次革命”。證券的價(jià)格忽高忽低似乎難以捉摸，但在政治經(jīng)濟(jì)形勢(shì)比較平穩(wěn)的條件下，它的變化是由其基本因素的變化所決定的。由于證券投資的高效率，這些因素的變化會(huì)立即從證券的價(jià)格上反映出來(lái)。因素分析法是根據(jù)在一定時(shí)期、一定環(huán)境下，用影響證券價(jià)格變化的因素來(lái)預(yù)測(cè)證券價(jià)格走勢(shì)的一種方法。技術(shù)分析法，是應(yīng)用歷史價(jià)格各種圖象和曲線來(lái)預(yù)測(cè)證券價(jià)格。近些年來(lái)，技術(shù)分析法發(fā)展很快，特別是隨著計(jì)算機(jī)的普及，各種分析方法法越來(lái)越多?？偟膩?lái)看，技術(shù)分析法可以分為圖象分析法和統(tǒng)計(jì)分析法。圖象分析法是以圖、表為分析工具；統(tǒng)計(jì)分析法是對(duì)價(jià)格、交易量等市場(chǎng)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理。本文提出了兩種證券投資預(yù)測(cè)方法馬氏鏈法和E-Bayes法，不僅能預(yù)測(cè)證券的價(jià)格走勢(shì)，而且還能進(jìn)一步預(yù)測(cè)出證券的價(jià)格范圍。1、馬氏鏈法在考慮隨機(jī)因素影響的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中，常常遇到這種情況：系統(tǒng)在每個(gè)時(shí)期所處的狀態(tài)是隨機(jī)的。從這個(gè)時(shí)期到下一個(gè)時(shí)期的狀態(tài)按照一定的概率進(jìn)行轉(zhuǎn)移，并且下一個(gè)時(shí)期的狀態(tài)只取決于這個(gè)時(shí)期的狀態(tài)和轉(zhuǎn)移概率，與以前各時(shí)期狀態(tài)無(wú)關(guān)。這種情況稱(chēng)為無(wú)后效性，或馬爾可夫性，通俗地說(shuō)就是：已知現(xiàn)在，將來(lái)與歷史無(wú)關(guān)。具有無(wú)后效性的時(shí)間、狀態(tài)均為離散的隨機(jī)轉(zhuǎn)移過(guò)程通常用馬氏鏈(MarkovChain)模型描述。馬氏鏈模型在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)、遺傳等許多領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。本文我們用馬氏鏈建立預(yù)測(cè)模型，并對(duì)證券投資進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而為證券投資預(yù)測(cè)提供一種技術(shù)分析方法。馬氏鏈法的最簡(jiǎn)單類(lèi)型是預(yù)測(cè)下一期最可能出現(xiàn)的狀態(tài)，可按以下幾個(gè)步驟進(jìn)行：(1)劃分預(yù)測(cè)對(duì)象所出現(xiàn)的狀態(tài)把數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。從預(yù)測(cè)的目的出發(fā)，并考慮決策者的需要來(lái)劃分所出現(xiàn)的狀態(tài)，同時(shí)把數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。(2)計(jì)算初始概率論文關(guān)鍵詞：運(yùn)籌學(xué)；證券投資；預(yù)測(cè)模型；馬氏鏈法；E-Bayes法論文摘要：本文提出了兩種證券投資預(yù)測(cè)方法馬氏鏈法和E-Bayes法。首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，然后在此基礎(chǔ)上應(yīng)用馬氏鏈法和E-Bayes法的理論建立預(yù)測(cè)模型，最后結(jié)合實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行了計(jì)算，兩種方法的預(yù)測(cè)結(jié)果是一致的。引言在文獻(xiàn)中，介紹了1990年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)的三位得主HarryMarkowitz，WilliamSharpe和MertonMiller在證券投資方面的主要工作，很有參考價(jià)值。Markowitz獲獎(jiǎng)是因?yàn)樗岢隽送顿Y組合選擇(portfilioselection)理論。Markowitz把投資組合的價(jià)格視為隨機(jī)變量，用它的均值為衡量收益，用它的方差來(lái)衡量風(fēng)險(xiǎn)(因此Markowitz的理論又稱(chēng)為均值方差分析理論)，該理論后來(lái)被譽(yù)為“華爾街的第一次革命”。證券的價(jià)格忽高忽低似乎難以捉摸，但在政治經(jīng)濟(jì)形勢(shì)比較平穩(wěn)的條件下，它的變化是由其基本因素的變化所決定的。由于證券投資的高效率，這些因素的變化會(huì)立即從證券的價(jià)格上反映出來(lái)。因素分析法是根據(jù)在一定時(shí)期、一定環(huán)境下，用影響證券價(jià)格變化的因素來(lái)預(yù)測(cè)證券價(jià)格走勢(shì)的一種方法。技術(shù)分析法，是應(yīng)用歷史價(jià)格各種圖象和曲線來(lái)預(yù)測(cè)證券價(jià)格。近些年來(lái)，技術(shù)分析法發(fā)展很快，特別是隨著計(jì)算機(jī)的普及，各種分析方法法越來(lái)越多。總的來(lái)看，技術(shù)分析法可以分為圖象分析法和統(tǒng)計(jì)分析法。圖象分析法是以圖、表為分析工具；統(tǒng)計(jì)分析法是對(duì)價(jià)格、交易量等市場(chǎng)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理。本文提出了兩種證券投資預(yù)測(cè)方法馬氏鏈法和E-Bayes法，不僅能預(yù)測(cè)證券的價(jià)格走勢(shì)，而且還能進(jìn)一步預(yù)測(cè)出證券的價(jià)格范圍。1、馬氏鏈法在考慮隨機(jī)因素影響的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中，常常遇到這種情況：系統(tǒng)在每個(gè)時(shí)期所處的狀態(tài)是隨機(jī)的。從這個(gè)時(shí)期到下一個(gè)時(shí)期的狀態(tài)按照一定的概率進(jìn)行轉(zhuǎn)移，并且下一個(gè)時(shí)期的狀態(tài)只取決于這個(gè)時(shí)期的狀態(tài)和轉(zhuǎn)移概率，與以前各時(shí)期狀態(tài)無(wú)關(guān)。這種情況稱(chēng)為無(wú)后效性，或馬爾可夫性，通俗地說(shuō)就是：已知現(xiàn)在，將來(lái)與歷史無(wú)關(guān)。具有無(wú)后效性的時(shí)間、狀態(tài)均為離散的隨機(jī)轉(zhuǎn)移過(guò)程通常用馬氏鏈(MarkovChain)模型描述。馬氏鏈模型在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)、遺傳等許多領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。本文我們用馬氏鏈建立預(yù)測(cè)模型，并對(duì)證券投資進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而為證券投資預(yù)測(cè)提供一種技術(shù)分析方