李嵩松
- 作品数：6 被引量：19H指数：3
- 供职机构：哈尔滨工业大学经济与管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：经济管理理学更多>>
- 基于多元线性回归对众包任务价格的设定被引量：2
- 2019年
- 在空间众包研究中,针对网络众包任务的价问题,综合分析众包任务发布地的会员密度、商业发展等数据,通过建立多元回归线性分析模型,得出对网络众包任务的价策略。通过聚类分析对任务的发布做优化,对一些距离过近的任务进行打包。最后利用神经网络算法由已完成的任务数据,预测待完成的任务是否成功。通过对预测数据进行仿真,得出任务密度、会员密度、会员信誉度和价对任务完成度与任务价成本的影响。
- 李嵩松赖博轩陈驰杰孙顶
- 关键词：多元线性回归分析神经网络
- 混沌映射同步的上市公司聚类分析被引量：1
- 2011年
- 对股票市场中众多的上市公司进行识别聚类分析,有助于制定出较优的投资组合策略.采用混沌映射聚类算法,根据上市公司的股票价格建立相关映射,并且将该金融时间序列的相关系数与映射之间的耦合强度联系在一起进行分析.在以香港恒生中国内地25指数成分中的上市公司为样本的实证研究中,为了通过股票交易价格识别出上市公司的相似状态,运用了两两的聚类分析比较方法.研究结果表明,对混沌映射动力学的模拟可以使数据自然的分割,属于相同产业背景下的公司通常是聚类在一起的.
- 李嵩松惠晓峰
- 关键词：混沌映射聚类算法上市公司
- 含马氏链的股票指数模糊随机预测模型被引量：4
- 2011年
- 为了获得更加准确和更加值得信赖的股票指数预测结果,依据股票指数的模糊随机预测模型,通过引入马尔可夫链的概念和股票指数上涨或下跌的转移概率,改进了股票指数的模糊随机预测模型中的预测参数.在以2009年全年的每日60 min沪深300指数为样本的实证研究中,采用了原模糊随机预测模型和改进了预测参数后的模糊随机预测模型分别进行预测,改进后的模型预测出的结果比原模型预测的结果更加接近沪深300指数的真实走势.研究结果表明:通过引入马尔可夫链和转移概率对预测参数进行的改进,提高了模糊随机预测模型对股票指数的预测精度.
- 李嵩松惠晓峰
- 关键词：股指预测马尔可夫链沪深300指数
- 基于隐马尔可夫模型和计算智能的股票价格时间序列预测
- 股票价格时间序列是股票市场的综合外在表现形式，正在不断地引起人们的注意，进入人们的生活。对于股票价格时间序列预测研究的必要性已经成为实务界和学术界的普遍共识。 然而，由于股票价格时间序列本身的复杂性、多样性和善变性，影...
- 李嵩松
- 关键词：股票市场隐马尔可夫模型
- 股票指数模糊随机预测与灰色预测实证比较研究被引量：5
- 2010年
- 灰色预测和模糊随机预测是两种不同的对股票指数进行预测的方法。灰色预测模型出现的较早,模糊随机预测模型是近年来才被应用在对股票指数的预测当中。为了找出能够更加准确和能够得到更接近于真实值的较优预测模型,分别依据灰色预测模型和模糊随机预测模型,以2009年全年的每日60分钟沪深300指数为样本进行了实证研究。研究发现,采用模糊随机预测模型得到的预测结果中有71%比采用灰色预测模型得到的预测结果更接近于真实的股票指数。研究结果表明,在对股票指数实时预测准确度方面,模糊随机预测模型优于灰色预测模型。
- 李嵩松惠晓峰
- 关键词：股指预测灰色预测沪深300指数
- 新冠肺炎疫情影响下我国股票市场的分形特征和风险度量研究
- 2024年
- 本文基于多重分形消除趋势波动分析工具(MF-DFA)研究了新冠肺炎疫情对我国股市造成的冲击和影响。研究结果表明:首先,疫情期间,我国多层次股票市场的多重分形结构特征明显增强,市场的复杂程度和风险强度显著提升,市场的有效性也受到严重的削弱;疫情得到有效控制后,风险强度明显下降,市场效率逐步恢复;其次,疫情期间创业板指数较其他板块指数的市场分形强度和风险性低,有效性高,市场整体表现较好,且在整个样本期内,各个板块中的代表性指数均具有时变的多重分形特征;最后,指数收益序列的长记忆性和非正态厚尾分布的共同作用使我国股票市场在疫情期间呈现出较强的多重分形特征。
- 徐楠李嵩松惠晓峰张英龙
