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證券投資預(yù)測管理

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證券投資預(yù)測管理

論文關(guān)鍵詞:運(yùn)籌學(xué);證券投資預(yù)測模型;馬氏鏈法;E-Bayes法

論文摘要:本文提出了兩種證券投資預(yù)測方法—馬氏鏈法和E-Bayes法。首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組,然后在此基礎(chǔ)上應(yīng)用馬氏鏈法和E-Bayes法的理論建立預(yù)測模型,最后結(jié)合實(shí)際問題進(jìn)行了計(jì)算,兩種方法的預(yù)測結(jié)果是一致的。

引言

在文獻(xiàn)中,介紹了1990年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)的三位得主HarryMarkowitz,WilliamSharpe和MertonMiller在證券投資方面的主要工作,很有參考價(jià)值。Markowitz獲獎(jiǎng)是因?yàn)樗岢隽送顿Y組合選擇(portfilioselection)理論。Markowitz把投資組合的價(jià)格視為隨機(jī)變量,用它的均值為衡量收益,用它的方差來衡量風(fēng)險(xiǎn)(因此Markowitz的理論又稱為均值——方差分析理論),該理論后來被譽(yù)為“華爾街的第一次革命”。

證券的價(jià)格忽高忽低似乎難以捉摸,但在政治經(jīng)濟(jì)形勢比較平穩(wěn)的條件下,它的變化是由其基本因素的變化所決定的。由于證券投資的高效率,這些因素的變化會(huì)立即從證券的價(jià)格上反映出來。因素分析法是根據(jù)在一定時(shí)期、一定環(huán)境下,用影響證券價(jià)格變化的因素來預(yù)測證券價(jià)格走勢的一種方法。技術(shù)分析法,是應(yīng)用歷史價(jià)格各種圖象和曲線來預(yù)測證券價(jià)格。近些年來,技術(shù)分析法發(fā)展很快,特別是隨著計(jì)算機(jī)的普及,各種分析方法法越來越多??偟膩砜?,技術(shù)分析法可以分為圖象分析法和統(tǒng)計(jì)分析法。圖象分析法是以圖、表為分析工具;統(tǒng)計(jì)分析法是對價(jià)格、交易量等市場指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理。本文提出了兩種證券投資預(yù)測方法——馬氏鏈法和E-Bayes法,不僅能預(yù)測證券的價(jià)格走勢,而且還能進(jìn)一步預(yù)測出證券的價(jià)格范圍。

1、馬氏鏈法

在考慮隨機(jī)因素影響的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中,常常遇到這種情況:系統(tǒng)在每個(gè)時(shí)期所處的狀態(tài)是隨機(jī)的。從這個(gè)時(shí)期到下一個(gè)時(shí)期的狀態(tài)按照一定的概率進(jìn)行轉(zhuǎn)移,并且下一個(gè)時(shí)期的狀態(tài)只取決于這個(gè)時(shí)期的狀態(tài)和轉(zhuǎn)移概率,與以前各時(shí)期狀態(tài)無關(guān)。這種情況稱為無后效性,或馬爾可夫性,通俗地說就是:已知現(xiàn)在,將來與歷史無關(guān)。具有無后效性的時(shí)間、狀態(tài)均為離散的隨機(jī)轉(zhuǎn)移過程通常用馬氏鏈(MarkovChain)模型描述。

馬氏鏈模型在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)、遺傳等許多領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。本文我們用馬氏鏈建立預(yù)測模型,并對證券投資進(jìn)行預(yù)測,從而為證券投資預(yù)測提供一種技術(shù)分析方法。

馬氏鏈法的最簡單類型是預(yù)測下一期最可能出現(xiàn)的狀態(tài),可按以下幾個(gè)步驟進(jìn)行:

(1)劃分預(yù)測對象所出現(xiàn)的狀態(tài)——把數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。

從預(yù)測的目的出發(fā),并考慮決策者的需要來劃分所出現(xiàn)的狀態(tài),同時(shí)把數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。

(2)計(jì)算初始概率

2、E-Bayes法

文獻(xiàn)中給出了證券投資的一種新的預(yù)測方法——E-Bayes法。該方法首先把數(shù)據(jù)進(jìn)行分組,劃分預(yù)測對象所出現(xiàn)的狀態(tài),然后給出狀態(tài)概率的E-Bayes估計(jì),并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行預(yù)測。

3、預(yù)測實(shí)例

深圳股市某股票“今天”及以前共31個(gè)連續(xù)交易日的價(jià)格(收盤價(jià),單位:元/股)分別為(按優(yōu)先順序):9/15,10.43,10.63,10.95,10.80,10.41,10.44,10.76,10.60,11.35,11.35,11.98,12.74,13.23,11.87,12.24,11.83,11.12,10.22,12.00,11.16,11.12,10.72,10.98,11.16,10.67,10.69,11.15,11.17,11.17,10.91。以下用上面介紹的馬氏鏈法和E-Bayes法預(yù)測“明天”該股票的價(jià)格。

(1)馬氏鏈預(yù)測法

首先根據(jù)31個(gè)數(shù)據(jù),劃分預(yù)測對象所出現(xiàn)的狀態(tài)一把數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。這里給出兩種狀態(tài)劃分,即第一狀態(tài)劃分和第二狀態(tài)劃分,分別列在(對應(yīng)第一狀態(tài)劃分)和(對應(yīng)第二狀態(tài)劃分)。

4、結(jié)束語

從以上的預(yù)測實(shí)例的兩種狀態(tài)劃分可以看出,當(dāng)狀態(tài)劃分可進(jìn)一步加密時(shí),預(yù)測對象所在的區(qū)問長度進(jìn)一步縮小,因此預(yù)測的結(jié)果更好。當(dāng)然在預(yù)測時(shí)也可以根據(jù)交易日的收盤價(jià)為基礎(chǔ),然后根據(jù)每日的漲跌幅來進(jìn)行預(yù)測。應(yīng)該注意的是,狀態(tài)劃分并不一定是越細(xì)越好,而應(yīng)該在掌握充分的資料,并在對其進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上對預(yù)測對象進(jìn)行狀態(tài)劃分。

本文應(yīng)用馬氏鏈法和E-Bayes法建立了證券投資的預(yù)測模型,然后結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)用兩種方法進(jìn)行了計(jì)算,兩種方法得到的預(yù)測結(jié)果是一致的。

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