杨一文
- 作品数：31 被引量：340H指数：10
- 供职机构：西北工业大学管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理自动化与计算机技术理学电子电信更多>>
- 基于统计学习理论的证券市场预测与风险控制
- 基于数据的机器学习就是由观测样本数据得出目前尚不能通过原理分析得到的规律，利用其对未来数据进行预测。
本文对基于统计学习理论的证券市场预测与风险控制进行了研究。文章分析了以经验风险最小化为准则的神经网络的局限性...
- 杨一文
- 关键词：统计学习理论时间序列分析支持向量机
- 文献传递
- 基于神经网络、多分辨分析和动力学重建理论的股市趋势预测被引量：31
- 2001年
- 根据动力学重建理论和多分辨分析的基本思想 ,利用小波变换重构股市系统的光滑吸引子 ,从而避开了预测的不适定问题 .以重构的状态矢量作为神经网络的多维输入 ,以上海证券交易所的上证指数为例 ,分别对 1 999年的 5 .1 9行情以及 2 0 0 0年的 2 .1 4行情后的几个关键点位进行预测 ,结果表明 。
- 杨一文刘贵忠张宗平
- 关键词：神经网络多分辨分析股票市场证券交易
- 基于Copula理论的宏观经济与股票市场相关性研究被引量：4
- 2014年
- 为了刻画宏观经济与股票市场波动间的相关性,在静态Copula模型的基础上,应用了一种全新的条件动态Copula(DCC-Copula)技术,它可以捕捉到经济变量间动态的相关结构。结合Gaussian-GARCH模型和DCC-Copula函数,建立了DCC Copula-GARCH模型全面对宏观经济变量与股票市场之间相关性进行了分析。结果说明,随着时间的变化,宏观经济与股票市场波动之间存在着较稳定的正相关关系。
- 张妮杨一文
- 关键词：宏观经济股票市场
- 我国企业多角化经营的营销革新模式探讨被引量：1
- 1999年
- 多角化经营良性发展的革新营销模式，应以特色创新、核心力量培植及发挥业务优势逻辑的整合效应为中心，建立多类产品（而非多行业）的垄断优势，并运用精巧、弹性、互动、协同的营销方式适应多个市场领域的动态环境，从而实现规模经济与范围经济的最大化。
- 傅璇杨一文
- 关键词：多角化经营企业
- 基于事件研究法的“大小非”解禁关于股票市场风险研究被引量：2
- 2010年
- 通过比较"大小非"解禁事件前后不同时期的风险价值VaR,来评价大小非解禁对证券市场风险的影响。首先针对股票收益率序列具有波动聚集以及尖峰、厚尾的分布形态,应用GARCH类模型计算解禁前后各一段时期内沪深两市不同解禁量股票的VaR;其次应用多种定性、定量统计方法对所计算的VaR值进行前后分析比较,分析结果表明,采用的方法能够很好地捕捉到"大小非"解禁事件增大股票市场风险趋势这一现象。
- 张晨曦杨一文
- 关键词：事件研究法VARGARCH股票市场
- 基于专家知识的模糊时间序列预测模型及应用被引量：4
- 2012年
- 将投资专家的成功经验引入模糊时间序列模型,实现股票市场走势的多步预测。根据专家经验构造多个反映市场结构特征的变量并将其模糊化为模糊时间序列;建立具有多前件、高阶模糊关系的模糊时间序列预测模型;最后,将该模型用于股票指数预测。结果表明,与经典模糊时间序列模型相比,其预测精度有了较大提高。
- 杨一文蔺玉佩
- 关键词：专家知识股票市场
- 分形市场假说在沪深股票市场中的实证研究被引量：68
- 2002年
- 首先介绍并分析了有效市场假说的不足 ,指出不切实际的简化和线性思维范式是导致有效市场假说倍受批评的原因。其次介绍分形市场假说 ,很好地解决了有效市场假说暴露出的问题 ,使得对市场的描述更切合实际。最后在沪深股票市场中对分形市场假说进行实证检验 ,得出沪深两市股指收益率具有时间尺度不变性和大于 0 .5的Hurst指数 ,分别为 0 .6 9和 0 .6 4。表明分形市场假说在两地股市中成立。
- 杨一文刘贵忠
- 关键词：有效市场假说分形市场假说股票市场股指收益率实证研究
- 基于混合密度网络测度股市流动性“周内效应”被引量：2
- 2010年
- 混合密度网络无需对先验分布做任何假设,可以直接依据历史数据任意逼近其分布密度函数,更适合用其研究金融时间序列。基于混合密度网络,为实现在多个维度上度量流动性风险,本文试图构造能够较全面衡量中国沪深股票市场的流动性风险指标对。并在此基础上研究流动性的周内效应,实证研究发现:沪深股市在一段时间中存在负的"星期五效应"。
- 张晨曦杨一文
- 关键词：多维度
- 基于嵌入理论和神经网络技术的混沌数据预测及其在股票市场中的应用被引量：30
- 2001年
- 提出了一种将延迟 -嵌入定理与人工神经网络相结合预测混沌数据的基本方法 ,首先讨论了嵌入延迟时间和嵌入维的计算方法 ,并从信号处理的角度分析了相空间重构同预测的关系 ,并以此确定神经网络的输入层结构 ;最后应用于股票指数和价格的预测 ,结果表明这种方法对解决一类问题具有广阔的前景 .
- 杨一文刘贵忠张宗平
- 关键词：股票市场神经网络
- 基于神经网络的多变量时间序列预测及其在股市中的应用被引量：30
- 2001年
- 首先分别由开盘价、最低价、最高价和收盘价序列经小波变换得到在大尺度上的各自逼近序列 ,并由这些逼近序列进行相空间重构 ,得到各自重构相空间内的点 ,即矢量列 .然后将这 4个矢量列组合成一个维数更高的矢量列 ,作为神经网络的输入 ,对其进行训练 .最后用训练好的网络对 2 0 0 0年初的牛市行情中的上证指数波动趋势进行预测 。
- 杨一文刘贵忠
- 关键词：相空间重构多变量时间序列神经网络股票市场
