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证券投资论文关于证券投资预测的马氏链法和E-Bayes法论文关键词运筹学证券投资预测模型马氏链法EBayes法论文摘要本文提出了两种证券投资预测方法马氏链法和EBayes法。首先对数据进行分组,然后在此基础上应用马氏链法和EBayes法的理论建立预测模型,最后结合实际问题进行了计算,两种方法的预测结果是一致的。引言在文献中,介绍了1990年诺贝尔经济学奖的三位得主HarryMarkowitz,WilliamSharpe和MertonMiller在证券投资方面的主要工作,很有参考价值。Markowitz获奖是因为他提出了投资组合选择portfilioselection理论。Markowitz把投资组合的价格视为随机变量,用它的均值为衡量收益,用它的方差来衡量风险因此Markowitz的理论又称为均值方差分析理论,该理论后来被誉为华尔街的第一次革命。证券的价格忽高忽低似乎难以捉摸,但在政治经济形势比较平稳的条件下,它的变化是由其基本因素的变化所决定的。由于证券投资的高效率,这些因素的变化会立即从证券的价格上反映出来。因素分析法是根据在一定时期、一定环境下,用影响证券价格变化的因素来预测证券价格走势的一种方法。技术分析法,是应用历史价格各种图象和曲线来预测证券价格。近些年来,技术分析法发展很快,特别是随着计算机的普及,各种分析方法法越来越多。总的来看,技术分析法可以分为图象分析法和统计分析法。图象分析法是以图、表为分析工具统计分析法是对价格、交易量等市场指标进行统计处理。本文提出了两种证券投资预测方法马氏链法和EBayes法,不仅能预测证券的价格走势,而且还能进一步预测出证券的价格范围。1、马氏链法在考虑随机因素影响的动态系统中,常常遇到这种情况系统在每个时期所处的状态是随机的。从这个时期到下一个时期的状态按照一定的概率进行转移,并且下一个时期的状态只取决于这个时期的状态和转移概率,与以前各时期状态无关。这种情况称为无后效性,或马尔可夫性,通俗地说就是已知现在,将来与历史无关。具有无后效性的时间、状态均为离散的随机转移过程通常用马氏链MarkovChain模型描述。马氏链模型在经济、社会、生态、遗传等许多领域中有着广泛的应用。本文我们用马氏链建立预测模型,并对证券投资进行预测,从而为证券投资预测提供一种技术分析方法。马氏链法的最简单类型是预测下一期最可能出现的状态,可按以下几个步骤进行1划分预测对象所出现的状态把数据进行分组。从预测的目的出发,并考虑决策者的需要来划分所出现的状态,同时把数据进行分组。2计算初始概率论文关键词运筹学证券投资预测模型马氏链法EBayes法论文摘要本文提出了两种证券投资预测方法马氏链法和EBayes法。首先对数据进行分组,然后在此基础上应用马氏链法和EBayes法的理论建立预测模型,最后结合实际问题进行了计算,两种方法的预测结果是一致的。引言在文献中,介绍了1990年诺贝尔经济学奖的三位得主HarryMarkowitz,WilliamSharpe和MertonMiller在证券投资方面的主要工作,很有参考价值。Markowitz获奖是因为他提出了投资组合选择portfilioselection理论。Markowitz把投资组合的价格视为随机变量,用它的均值为衡量收益,用它的方差来衡量风险因此Markowitz的理论又称为均值方差分析理论,该理论后来被誉为华尔街的第一次革命。证券的价格忽高忽低似乎难以捉摸,但在政治经济形势比较平稳的条件下,它的变化是由其基本因素的变化所决定的。由于证券投资的高效率,这些因素的变化会立即从证券的价格上反映出来。因素分析法是根据在一定时期、一定环境下,用影响证券价格变化的因素来预测证券价格走势的一种方法。技术分析法,是应用历史价格各种图象和曲线来预测证券价格。近些年来,技术分析法发展很快,特别是随着计算机的普及,各种分析方法法越来越多。总的来看,技术分析法可以分为图象分析法和统计分析法。图象分析法是以图、表为分析工具统计分析法是对价格、交易量等市场指标进行统计处理。本文提出了两种证券投资预测方法马氏链法和EBayes法,不仅能预测证券的价格走势,而且还能进一步预测出证券的价格范围。1、马氏链法在考虑随机因素影响的动态系统中,常常遇到这种情况系统在每个时期所处的状态是随机的。从这个时期到下一个时期的状态按照一定的概率进行转移,并且下一个时期的状态只取决于这个时期的状态和转移概率,与以前各时期状态无关。这种情况称为无后效性,或马尔可夫性,通俗地说就是已知现在,将来与历史无关。具有无后效性的时间、状态均为离散的随机转移过程通常用马氏链MarkovChain模型描述。马氏链模型在经济、社会、生态、遗传等许多领域中有着广泛的应用。本文我们用马氏链建立预测模型,并对证券投资进行预测,从而为证券投资预测提供一种技术分析方法。马氏链法的最简单类型是预测下一期最可能出现的状态,可按以下几个步骤进行1划分预测对象所出现的状态把数据进行分组。从预测的目的出发,并考虑决策者的需要来划分所出现的状态,同时把数据进行分组。2计算初始概率
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