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上证指数论文范文6篇(2)

来源:学术堂 作者:李老师
发布于:2017-07-01 共19764字
  这表明,2014 年 2 月 14 日后的第一个交易日,上证指数上涨的可能性为 6.89%, 持平的可能性为75.86%,下跌的可能性为 17.24%. 所以预测 2014 年 2月 15 日,上证指数的涨跌状态为 “持平”. 根据查阅过往历史数据,当日上证指数上涨 19 点,为持平状态,所以符合预测结果。
  
    
  由上式我们可以看出,2014 年 2 月 14 日后的第二个交易日,上证指数上涨的可能性为 7.69%,持平的可能性为 74.29%, 下跌的可能性为 18.01%. 所以预测2014 年 2 月 16 日,上证指数的涨跌状态为 “持平”. 根据与历史数据比对,当日上证指数下跌 16 点,为持平状态,所以符合预测结果。
  
  因此,2014 年 2 月 14 日后的第 n 个交易日的上证指数状态概率向量为:
  
  πn=π0·P^(n)=π0P^n=(0.0769,0.7433,0.1797) n→∞。
  
  可以预测, 未来短期内上证指数上涨的概率为7.69% , 保 持持平的概率为 74.33% , 下 跌的概率为17.97%. 故上证指数未来在波动范围 20 点内的概率较大,主要是以大盘调整为主,并且会伴随有小幅下跌的可能性。 通过查阅历史数据,证明其预测结果与实际情况相吻合。
  
  2.4按马尔科夫链系统稳定条件预测最终上证指数状态。
  
  马尔科夫链系统稳定条件:
  
  将上证指数的数据代入上式可得出:

  
    
  求解得:.  
  所以得出, 通过理论公式得出的结论与历史数据相吻合。
  
  3结语。
  
  通过对上证指数 2013 年 12 月 13 日至 2014 年 2月 14 日共 40 个交易日收盘价的变动情况进行分析,运用马尔科夫链模型, 运用数学公式推导出了大盘短期内的上证指数的涨跌情况,与历史数据比对,证明了预测的准确性[3].
  
  马尔科夫链模型只适用对大盘上证指数进行短期预测,因为在短期内,股市不会出现非正常波动,也极少出现重大政策调整、颁布,所以上证指数变化可以看作是一个具有马尔科夫性的随机序列。 单单依靠此方法是远远不够的,必须把多方因素综合考虑进去,才会对预测结果有较高的准确性。
  
  参考文献:
  
  [1]方兆本,缪柏其。 随机过程[M]. 北京:中国科学技术大学出版社,2002. 
  [2]陈增辉。 基于马尔科夫过程模型的沪综指数预测[J]. 金融经济,2008(14):58-59. 
  [3]王强。 基于马氏链的股票价格预测模型[J]. 江苏技术师范学院学报,2008,14(2):33-38. 
  [4]韦丁源。 股市大盘指数的马尔科夫链预测法[J]. 广西广播电视大学学报,2008,19(3):66-69. 
  [5]章晨。 基于马尔科夫链的股票价格涨跌幅的预测[J]. 商业经济,2010(11):68-70.
  
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