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1.
2003年12月份,沪深大盘在上月走出探底反弹行情后继续上扬,上证指数一度上破1500点,创出1525点的近期新高,市场人气得到一定程度的激发,投资者信心也开始有所恢复,成交量进一步放大。一般情况下,两市A股成交额也能达到150亿元的水平,这个成交量水平还是比较好的, 相似文献
2.
宏观经济和证券市场的关系一直受到人们的关注,由于数据的选取和研究方法上的不同,导致宏观经济与证券市场的关系存在不同的结论或解释。从名义 GDP 和上证指数发展速度的视角,运用 HP 滤波以及 SVAR 等方法实证研究了宏观经济和证券市场的关系。研究发现:宏观经济和证券市场存在显著的因果关系;短期证券市场的波动是经济偶然性波动的预期,两者之间的滞后期效应与当期效应相互影响;方差分解表明宏观经济对于证券市场的长期贡献度很大。 相似文献
3.
4.
货币供应量是货币政策的主要调控指标,在很大程度上影响着股市的波动情况,作者将货币供应量作为外生变量加入到SWARCH模型中,建立了上证指数的考虑外生变量的SWARCH模型,实证研究结果表明该模型具有较好的拟合和预测效果. 相似文献
5.
6.
7.
股票市场在最近一个月呈现低位震荡整理的态势。上证指数在12月初探底回升,并成功收复半年线。G宝钢、G长电等大盘蓝筹股经过前期的下跌后,投资价值显现,止跌企稳,缓解了大盘继续下跌的压力。中国石化、中国联通等指标股连续走强,G民生、浦发银行等银行股表现强劲,引领大盘连收 相似文献
8.
9.
2004年,面对持续高速发展的实体经济,中国股市又交出了一张白卷,上证指数从年初的1300多点又回到1300多点,股民年初的一片希望又在叹息中结束。不过,在证券市场的制度建设方面,2004年是突飞猛进的一年,从根本上确立了发展中国资本市场的重要性,把发展中国资本市场提高到了有没有促进实体经济的结构调整, 相似文献
10.
最小一乘回归神经网络集成方法股市建模研究 总被引:1,自引:0,他引:1
吴建生 《计算机工程与设计》2007,28(23):5812-5815,5818
提出了一种新的神经网络集成股市建模方法,采用偏最小二乘方法构造神经网络输入矩阵,利用Bagging技术和不同的神经网络学习算法生成集成个体,再用遗传算法选择参与集成的个体,以"误差绝对值和最小"为最优准,建立最小一乘回归神经网络集成模型,通过上证指数开盘价、收盘价进行实例分析,计算结果表明该方法具有较好的学习能力和泛化能力,在股市预测中预测精度高、稳定性好. 相似文献