基于狀態(tài)空間模型、Kalman濾波等方法對中國股市的預(yù)測及分析.pdf

1、中國股票市場的發(fā)展較發(fā)達國家而言,相對較晚,但經(jīng)歷了近十年多社會經(jīng)濟政治的快速發(fā)展已初具規(guī)模.滬深兩個證券交易所目前已有一千余家上市公司,股票已成為繼儲蓄、債券之后的又一熱門投資品種,股票已被越來越多的投資大眾所接受,綜合指數(shù)作為反映了股票市場的整體走向及內(nèi)在規(guī)律的指標,已成為股民們關(guān)注的重要話題.隨著證券交易法律法規(guī)的不斷完善以及監(jiān)管力度的不斷加強,中國的證券市場正健康穩(wěn)步地向前發(fā)展.據(jù)作者所知,目前利用統(tǒng)計方法對中國股票市場綜合指數(shù)

2、的分析研究工作相對較少,而利用狀態(tài)空間模型、并結(jié)合Kalman濾波方法的分析工作尚未看到,很多分析工作依然停留在人為的直觀分析上,這樣對股市的分析必然帶來很多主觀性、缺乏科學(xué)的依據(jù).為此,該文結(jié)合中國股票市場的特點,主要運用狀態(tài)空間模型結(jié)合Kalman濾波方法,以SAS軟件系統(tǒng)作為研究平臺,對中國上海證券交易所的上證綜合指數(shù)做了一元和多元的預(yù)測分析,同時結(jié)合其它的一些時間序列方法的預(yù)測結(jié)果進行分析比較,得到了較高的預(yù)測精度,為預(yù)測股票市

3、場的整體走勢提供了一種方便實用的方法.該文由五個部分的內(nèi)容組成:第一部分是前言,介紹了中國股市的現(xiàn)狀和發(fā)展概況.第二部分為狀態(tài)空間模型及Kalman濾波的概念、原理及計算公式.第三部分運用狀態(tài)空間模型及Kalman濾波方法,結(jié)合中國股市特點擬合、分析、預(yù)測中國股市大盤走向.第四部分利用逐步自回歸、ARIMA和干預(yù)模型方法對上證A、B股指數(shù)月線數(shù)據(jù)進行預(yù)測分析.第五部分綜合狀態(tài)空間模型及Kalman濾波方法、逐步自回歸、ARIMA和干預(yù)模