股票定价模型

一、零增长模型六、开放

式基金的价格决定

二、不变增长模型七、封闭

式基金的价格决定

三、多元增长模型八、可转

换证券

四、市盈率估价方法九、优先

认股权的价格

五、贴现现金流模型

一、零增长模型

零增长模型假定股利增长率等于零，即G=0,也就是说

未来的股利按一个固定数量支付。

[ 例 ]

假定某公司在未来无限时期支付的每股股利为 8 元，其公司的必要收益率为 10％，可知一股该公司股票的价值为8

/0. 10= 80元，而当时一股股票价格为 65元，每股股票净现值为80-65 = 15元，因此该股股票被低估 15元，因此建议可以购买该种股票。

[ 应用 ] 零增长模型的应用似乎受到相当的限制，毕竟假定对某一种股票永远支付固定的股利是不合理的。但在特定的情况

下，在决定普通股票的价值时，这种模型也是相当有用的，尤其是在决定优先股的内在价值时。因为大多数优先股支付的股利不会因每股收益的变化而发生改变，而且由于优先股没有固定的生命期，预期支付显然是能永远进行下去的。

二、不变增长模型

(1)一般形式。如果我们假设股利永远按不变的增长率增长，那么就会建立不变增长模型。

[ 例] 假如去年某公司支付每股股利为 1.80 元，预计在未来日子里该公司股票的股利按每年5％的速率增长。因此，预期下一年股利为 1.80 X (1十0.05) = 1.89元。假定必要收益率是11%，该公司的股票等于 1. 80X [(1十0. 05) / (0.11-0 .

05)] =1. 89／(0 . 11-0. 05) =31. 50元。而当今每股股票价格是 40 元，因此，股票被高估 8. 50 元，建议当前持有该股票的投资者出售该股票。

(2)与零增长模型的关系。零增长模型实际上是不变增

长模型的一个特例。特别是，假定增长率合等于零，股利将永远按

固定数量支付，这时，不变增长模型就是零增长模型

从这两种模型来看，虽然不变增长的假设比零增长的假

设有较小的应用限制，但在许多情况下仍然被认为是不现实

的。但是，不变增长模型却是多元增长模型的基础，因此这种模型极为重要。

三、多元增长模型多元增长模型是最普遍被用来确定普通股票内在价值的贴现现金流模型。这一模型假设股利的变动在一段时间7、内并没有特定的模式可以预测，在此段时间以后，股利按不变增长模型进行变动。因此，股利流可以分为两个部分。

第一部分包括在股利无规则变化时期的所有预期股利的现值。

第二部分包括从时点 T 来看的股利不变增长率变动时期的所有预期股利的现值。因此，该种股票在时间了的价值 (VT) 可通过不变增长模型的方程求出

［例］假定A公司上年支付的每股股利为 0. 75元，下一年预期支付的每股票利为 2 元，因而再下一年预期支付的每股股利为 3 元，即

从T= 2时，预期在未来无限时期，股利按每年 10%的速度增长，即0：, Dz(1十0. 10) = 3X 1. 1 = 3. 3元。假定该公司的必要收益率为 15%，可按下面式子分别计算 V7- 和认 t 。该价格与目前每般股票价格 55元相比较，似乎股票的定价相当公平，即

该股票没有被错误定价。

(2)内部收益率。零增长模型和不变增长模型都有一个

简单的关于内部收益率的公式，而对于多元增长模型而言，不可能得到如此简捷的表达式。虽然我们不能得到一个简捷的内部收益率的表达式，但是仍可以运用试错方法，计算出多元增长模型的内部收益率。即在建立方程之后，代入一个假定的伊后，如果方程右边的值大于P,说明假定的P太

大；相反，如果代入一个选定的尽值，方程右边的值小于认说明选定的P太小。继续试选尽，最终能程式等式成立的尽。

按照这种试错方法，我们可以得出 A 公司股票的内部收益率是 14. 9%。把给定的必要收益 1 5 %和该近似的内部收益率 14. 9%相比较，可知，该公司股票的定价相当公平。

(3)两元模型和三元模型。有时投资者会使用二元模型和三元模型。二元模型假定在时间了以前存在一个公的不变增长速度，在时间 7、以后，假定有另一个不变增长速度城。三元模型假定在工时间前，不变增长速度为身 I ，在 71 和 72 时间之间，不变增长速度为期，在 72 时间以后，不变增长速度为期。设 VTl 表示

在最后一个增长速度开始后的所有股利的现值，认- 表示这

以前所有胜利的现值，可知这些模型实际上是多元增长模型的特例。

四、市盈率估价方法市盈率，又称价格收益比率，它是每股价

格与每股收益之间的比率，其计算公式为反之，每股价格=市盈率X每股

收益

如果我们能分别估计出股票的市盈率和每股收益，那么我们就能间接地由此公式估计出股票价格。这种评价股票价格的方法，就是 " 市盈率估价方法 " 。通常情况下，每股收益等于最近四个季度的总收益。市盈率法被广泛使用的原因有三个：首先，它将股价与当期收益联系起来，是一种比较直观、易懂的统计量；其次，对于大多数股票而言，计算简单易行，数据查找方便，同时便于股票之间的互相比较；最后，它能反映股份公司的许多特点，如风险和增长潜力等。市盈率法也有它的缺陷，其它定价法（如现金流量贴现定价法等）都对风险、增长和股东权益进行了估计和预测，而市盈率法却没有对这些因素作出假设。另外，市盈率反映市场人气和看法，受主观因素影响较大。

五、贴现现金流模型

贴现现金流模型是运用收入的资本化定价方法来决定普通股票的内在价值的。按照收入的资本化定价方法，任何资产的内在价值是由拥有这种资产的投资者在未来时期中所接受的现金流决定的。由于现金流是未来时期的预期值，因此必须按照一定的贴现率返还成现值，也就是说，一种资产的内在价值等于预期现金流的贴现值。对于股票来说，这种预期的现金流即在未来时期预期支付的胜

股票定价模型增长模型

股票定价模型－、零增长模型零增长模型假定股利增长率等于零，即G=0，也就是说未来的股利按一个固定数量支付。 [例] 假定某公司在未来无限时期支付的每股股利为8元，其公司的必要收益率为10％，可知一股该公司股票的价值为8／0．10＝80元，而当时一股股票价格为65元，每股股票净现值为80—65＝15元，因此该股股票被低估15元，因此建议可以购买该种股票。 [应用] 零增长模型的应用似乎受到相当的限制，毕竟假定对某一种股票永远支付固定的股利是不合理的。但在特定的情况下，在决定普通股票的价值时，这种模型也是相当有用的，尤其是在决定优先股的内在价值时。因为大多数优先股支付的股利不会因每股收益的变化而发生改变，而且由于优先股没有固定的生命期，预期支付显然是能永远进行下去的。二、不变增长模型 (1)一般形式。如果我们假设股利永远按不变的增长率增长，那么就会建立不变增长模型。 [例]假如去年某公司支付每股股利为1.80元，预计在未来日子里该公司股票的股利按每年5％的速率增长。因此，预期下一年股利为1.80×(1十0.05)＝1.89元。假定必要收益率是11％，该公司的股票等于1．80×[(1十0．05)／(0.11—0．05)]＝1．89／(0．11—0．05)＝31．50元。而当今每股股票价格是40元，因此，股票被高估8．50元，建议当前持有该股票的投资者出售该股票。 (2)与零增长模型的关系。零增长模型实际上是不变增长模型的一个特例。特别是，假定增长率合等于零，股利将永远按固定数量支付，这时，不变增长模型就是零增长模型。从这两种模型来看，虽然不变增长的假设比零增长的假设有较小的应用限制，但在许多情况下仍然被认为是不现实的。但是，不变增长模型却是多元增长模型的基础，因此这种模型极为重要。三、多元增长模型多元增长模型是最普遍被用来确定普通股票内在价值的贴现现金流模型。这一模型假设股利的变动在一段时间7、内并没有特定的模式可以预测，在此段时间以后，股利按不变增长模型进行变动。因此，股利流可以分为两个部分。第一部分包括在股利无规则变化时期的所有预期股利的现值。

股市预测特点

中国股市预测学的基本特点中国的预测思维技术，实质上是一种运用“思维模型”的技术，是充分调动和发挥意识的能动作用和创造性的技术模式借助某种思维工具（数字、干支模型和预测工具）提取“脑信息”（包括感性认识和理性认识等），以五行、六亲、干支等概念体系和卦象、爻（音摇）象、课象、局象等思维模型（类似列方程式），反映主体与客体相互关系及其变化规律的一门科学技术。从信息论、认识论、脑科学角度看，中国预测思维学堪称“脑信息预测学”。预测思维学不但研究意识的能动作用、主体对客体的认识过程、认识方法，探求正确预测的途径和手段，解决主观与客观的关系问题，而且研究预测思维的逻辑形式（概念、模型、判断、推理）和方法（归纳与演绎、分析与综合、抽象与具体、类比等），并运用这些逻辑形式（思维模型）和方法去揭示事物发展变化的基本趋势和规律。中国的预测思维技术，是开发大脑潜能和创造性、充分发挥和调动意识的能动作用、挑战大脑思维的极限、增强人的智慧、提高认识能力特别是思维判断能力的技术。它有以下突出特点： 1.模型性、抽象性、科学性预测思维学和股市预测学的科学性主要表现在它科学地揭示了预测思维的基本规律，它具有一系列科学的范畴、公理定理、完整严密的数理思维模型和逻辑体系，它的知识理论体系具有科学的抽象性、逻辑性、规律性、全息性、无矛盾性的完备性。模型化方法是股市预测学的根本的核心的思维方法。善于运用思维模型进行逻辑推测和数学演算，是中国股市预测技术的优点和优势。思维模型是人们对认识对象所进行的抽象简化的描述和模拟。中国传统的预测思维模型（干支象数符号模型）是远古时期劳动人们长期实践经验的总结和关于预测思维规律知识的抽象概括，它的发明为预测思维学和股市预测学的全部内容只有两个方面：如何建立预测思维模型（列预测分析方程式或预测行列式）和如何解析预测思维模型（解预测方程式或求预测行列式的值）。北京大学教授、博士生导师于希贤先生在《中国古代风水与建筑选址》一书中说：“凡是能建立数理模型的知识，它一定是科学的。”预测思维学和股市预测学的各种思维模型（卦爻象、六壬课象、奇门局向）都是预测思维的工具（如同电脑软件），它能够帮助人们更深刻地认识事物的本质、特点和规律。它的应用，依靠的是人的意识的能动作用、人的智力、认得思维、人的功能和物质的手段、逻辑的方法和科学的定理，没有半点对神鬼的祈求等迷信内容。中国祖先发明的思维模型（包括八卦模型、大六壬模型、奇门模型等），是进行预测思维的“计算机软件”（而预测实物工具则是硬件），它的本质上是辅助人脑思维的“外脑”技术，是运用“阴阳二进制”的思维模型来加工、处理客观信息和“脑信息”（即主观信息）的技术。“外脑”思维与人脑思维，都具有自己的特点和优势，二者可以互相补充。仅仅使用人脑进行思维，而没有“外脑”协助思维，这是低级的、

中国证券市场股票价格预测模型综述

中国证券市场股票价格预测模型综述王浩 (洛阳理工学院工程管理系,洛阳 471023)* 摘要:中国金融市场的证券价格存在着可预测成分。现有的各种统计预测方法基本都可以归纳为时间关系模型和因果关系模型两大类,详细分析了各种模型的实现方法并总结了其特点。关键词:预测;股票价格;统计模型;综述do:i 10.3969/j .issn .1000-5757.2009.07.058 中图分类号:F830191 文献标志码:A 文章编号:1000-5757(2009)07-0058-03 一、证券市场可预测性有效市场理论指出,证券价格呈现随机游走特征,因此技术分析和掷骰子选出的股票,最终表现相差无几。大量分析却发现中国股票价格波动具有长期记忆性,拒绝了随机游走假设,即股市涨跌存在自身的规律,无论长期和短期都存在着可预测的成分,因而技术分析是有用的,通过采用相应策略,投资者可以获得超常利润。[1] 中国证券市场呈现弱有效性的原因可能在于,作为一个新兴市场,法制、监管等因素造成市场信息传递效率低下,投资者在博弈中存在严重的信息和资金实力不对称,而且这种不对称状态并不能在市场中迅速消除,因此F a m a 所描述的概率上的/瞬时性0还无法达到,而这种市场结构的特点,使得某些/技术分析0成为信息挖掘的成本。由于股票指数序列呈现高度的非线性,经典计量经济模型和时间序列模型的有效性受到了挑战。现代预测理论和统计学、信息技术、优化算法紧密结合,向复杂化和智能化方向发展。至少目前在我国,各种预测技术方兴未艾,投资者按照自己的经验采用各不相同的指标作为决策依据,在市场上低买高卖,获得了成功,也经历过失败。二、主要预测模型1.神经网络模型神经网络是一种大规模并行处理系统,具有良好的自学习能力、抗干扰能力和强大的非线性映射能力,能够从大量历史数据中进行聚类和学习,自动提取样本隐含的特征和规则,进而找到某些行为变化规律,可以实现任何复杂的因果关系。BP (反向传播)和RBF (径向基函数)神经网络是最常见的股市预测模型。崔建福等发现BP 模型普遍显著优于 GARCH (广义自回归条件异方差)模型,从而认为对股票价格这样波动频繁的时间序列,从非线性系统角度建模略胜于从非平稳时间序列角度建模。[2] 由于传统算法收敛速度慢且全局寻优能力差,更多研究将精力放在对神经网络结构和参数的改进上。丁雪梅等发现改进后BP 算法的预测结果比回归预测、指数平滑预测和灰色预测都要好。 [3]神经网络预测方法的应用有两个明显特点。一方面,统计模式识别和数字信号处理等领域的特征选择和提取方法,如小波包最优分解方法、混沌吸引子理论、K a l m an 滤波算法、主成分分析、灰色系统理论,广泛用于神经网络输入参数的甄别。另一方面,新的网络模型不断被应用于证券预测实践以提高映射效率,如模糊神经网络和小波神经网络。预测结果明显优于普通神经网络模型。神经网络的缺陷在于,网络结构只能事先指定或应用启发式算法在训练过程中寻找,需要在充分了解待解决问题的基础上,主要依靠个人经验来确定,没有统一的规范,往往需要通过反复改进和试验,最终才能选出一个相对较好的设计方案,并且网络训练过程易陷入局部极小点。不过,神经网络最致命缺点在于,无法表达和分析预测系统的输入输出之间的关系,难以解释系统输出结果。 2.灰色系统和随机过程模型灰色预测普遍采用灰色系统模型,经由累加过程削弱原始数据的随机干扰,突出系统所蕴涵的内在规律,然后建立动态预测模型。马尔可夫过程是无后效性的随机过程,是一种应用极为广泛的传统方法。灰色系统GM (1,1)模型的解为指数型曲线,几何图形较为平滑,比较适用于具有增长趋势的问题,而对随机性波动较大的数据进行预测,会 58 第25卷第7期V o.l 25 四川教育学院学报 J OURNAL OF S I CHUAN C O LLEG E OF EDU CAT I ON 2009年7月 Ju.l 2009 * 收稿日期:2009-02-23 作者简介:王浩(1973)),男,河南西峡人,副教授,硕士,研究方向:区域经济发展理论与数量分析。

股票预测模型【运用ARIMA模型预测股票价格】

股票预测模型【运用ARIMA模型预测股票价格】 [摘要]ARIMA模型是时间序列中十分常见和常用的一种模型，应用与经济的各个领域。本文基于ARIMA模型，采用了莱宝高科近67个交易日的数据，对历史数据进行分析，并且在此基础上做出一定的预测，试图为现实的投资提供一些参考信息。[关键字]ARIMA模型；股价预测；莱宝高科一、引言时间序列分析是从一段时间上的一组属性值数据中发现模式并预测未来值的过程。ARIMA模型是目前最常用的用于拟合非平稳序列的模型，对于满足有限参数线形模型的平稳时间序列的分析，ARIMA在理论上已趋成熟，它用有限参数线形模型描述时间序列的自相关结构，便于进行统计分析与数学处理。有限参数线形模型能描述的随机现象相当广泛，模型拟合的精度能达到实际工程的要求，而且由有限参数的线形模型结构可推导出适用的线形预报理论。利用ARIMA 模型描述的时间序列预报问题在金融，股票等领域具有重要的理论意义。本文将利用ARIMA模型结合莱宝高科的数据建立模型，并运用该模型对莱宝的股票日收盘价进行预测。二、ARIMA模型的建立 2.1ARIMA模型简介ARIMA是自回归移动平均结合模型的简写形式，用于平稳序列或通过差分而平稳的序列分析，简记为ARIMA(p,d,q)用公式表示为：△dZt=Xt=ψ1Xt-1+ψ2Xt-2+?+ψpXt-p+at-θ1at-1-θ2at-2-?-θqat-q 其中，p、d、q分别是自回归阶数、差分阶数和滑动平均阶数；Zt是时间序列；Xt是经过d阶差分后的时间序列值；at－q是时间为t－q的随机扰动项；ψp、θq分别是对应项前的系数。 2.2模型建立流程(1)平稳性检验以2010－3－4到2010－6－10的“莱宝高科”(002106)股票的收盘价作为模型的数据进行建立时间序列模型：做出折线图观察数据的特征：进行单位根检验，判别序列是否为平稳序列；若一阶差分后的数据为平稳序列，可以建立时间序列模型。说明原数据为一阶单整。(2)模型的选择和参数的估计根据数据的平稳性特征，初步确定建立ARIMA模型。观察一阶差分以后的序列的自相关函数和偏自相关

股价决定模型

股價決定模型任何資產的價值決定於資產持有期間 (或資產存續期間) 內各期現金流量的現值。不同於債券，只要公司不破產，不被併購，市場投資者就可以一直持有這家公司的股票。由股票預期報酬率的定義可知：持有股票的預期報酬率是股利收益率以及出售股票時資本利得率之和。不少人就因此認為若市場投資者一直持有而不出售股票，她就無法享受資本利得這部分的報酬，導致長期持有股票的投資報酬率變小。換句話說，不少人認為持有期間長短會影響到股票價值的計算。為正確估算股票價值，我們必須先釐清：到底持有期間長短會不會影響到股票價值的計算？換句話說，持有一期和永遠持有股票計算投資報酬的方式有無不同？假設市場投資者決定持有股票一期，持有期間的現金流量圖為現金收入 DIV 1+P 1 現金支出 -P 0 持有一期的現金收入就是持有股票期間的股利所得及期末處分股票所得價款：P 1 + DIV 1，若資本（機會）成本為r ，均衡狀態下，持有股票一期現金收入的現值等於本期股價(P 0)： P 0 ＝ 11DIV +P 1+r ， (1) 由於股票是有風險的資產，資本（機會）成本（r ）必須比無風險資產報酬率為高以反映持有股票的風險。由式 (1) 可知，持有股票一期時，股票價值等於未來持有期間內投資收益 (現金收入) 的現值。若股票持有人想持有兩期。此時，投資者在第二期預期的投資收益為22DIV P ，持有期間各期現金流量圖為

現金收入 DIV 1 DIV 2+P 2 現金支出 -P 0 若資本（機會）成本為r ，均衡狀態下，持有股票兩期現金收入現值等於本期股價（P 0）： P 0 ＝ () 122211DIV DIV P r r ++++ (2) 接下來，將釐清持有一期與持有兩期時計算投資報酬的方式是否相同。假設市場投資者在第1期想持有股票一期，其現金流量圖為現金收入 DIV 2+P 2 現金支出 -P 1 持有期間現金收入的現值為 221DIV P r ++ 在完全競爭市場中，由於均衡狀態下，不可能存在套利機會表示下一期的市場均衡價格（1P ）應等於第二期投資收益的現值： r 1P D I V P 221++=， (3) 將式 (3) 代入式中 (2) 就可算出下式： ??? ? ??++++= r 1P D I V D I V r 11P 211011+P 1DIV r =+

股票定价模型.doc

股票定价模型一、零增长模型六、开放式基金的价格决定二、不变增长模型七、封闭式基金的价格决定三、多元增长模型八、可转换证券四、市盈率估价方法九、优先认股权的价格五、贴现现金流模型一、零增长模型零增长模型假定股利增长率等于零，即G=0，也就是说未来的股利按一个固定数量支付。 [例] 假定某公司在未来无限时期支付的每股股利为8元，其公司的必要收益率为10％，可知一股该公司股票的价值为8

／0．10＝80元，而当时一股股票价格为65元，每股股票净现值为80-65＝15元，因此该股股票被低估15元，因此建议可以购买该种股票。 [应用] 零增长模型的应用似乎受到相当的限制，毕竟假定对某一种股票永远支付固定的股利是不合理的。但在特定的情况下，在决定普通股票的价值时，这种模型也是相当有用的，尤其是在决定优先股的内在价值时。因为大多数优先股支付的股利不会因每股收益的变化而发生改变，而且由于优先股没有固定的生命期，预期支付显然是能永远进行下去的。二、不变增长模型 (1)一般形式。如果我们假设股利永远按不变的增长率增长，那么就会建立不变增长模型。 [例]假如去年某公司支付每股股利为1.80元，预计在未来日子里该公司股票的股利按每年5％的速率增长。因此，预期下一年股利为1.80×(1十0.05)＝1.89元。假定必要收益率是11％，该公司的股票等于1．80×[(1十0．05)／(0.11-0．05)]＝1．89／(0．11-0．05)＝31．50元。而当今每股股票价格是40元，因此，股票被高估8．50元，建议当前持有该股票的投资者出售该股票。

(2)与零增长模型的关系。零增长模型实际上是不变增长模型的一个特例。特别是，假定增长率合等于零，股利将永远按固定数量支付，这时，不变增长模型就是零增长模型。从这两种模型来看，虽然不变增长的假设比零增长的假设有较小的应用限制，但在许多情况下仍然被认为是不现实的。但是，不变增长模型却是多元增长模型的基础，因此这种模型极为重要。三、多元增长模型多元增长模型是最普遍被用来确定普通股票内在价值的贴现现金流模型。这一模型假设股利的变动在一段时间7、内并没有特定的模式可以预测，在此段时间以后，股利按不变增长模型进行变动。因此，股利流可以分为两个部分。第一部分包括在股利无规则变化时期的所有预期股利的现值。第二部分包括从时点T来看的股利不变增长率变动时期的所有预期股利的现值。因此，该种股票在时间了的价值(VT)可通过不变增长模型的方程求出 [例]假定A公司上年支付的每股股利为0．75元，下一年预期支付的每股票利为2元，因而再下一年预期支付的每股股利为3元，即

用GARCH模型预测股票指数波动率

用GARCI模型预测股票指数波动率目录 Abstract ......................................................................... 1.引言........................................................................... 2.数据........................................................................... 3.方法........................................................................... 3.1.模型的条件平均............................................................ 32模型的条件方差............................................................... 3.3预测方法.................................................................... 3.4业绩预测评价............................................................... 4.实证结果和讨论................................................................. 5.结论........................................................................... References ....................................................................... Abstract This paper is designed to makea comparison between the daily conditional varianee through seven GRAChhodels. Through this comparison, to test whether advaneed GARCH models are outperform ing the sta ndard GARCH models in predict ing the varia nee of stock in dex. The database of this paper is the statistics of 21 stock in dices around the world from 1 January to 30 November 2013. By forecast ing one —step-ahead con diti onal varia nee within differe nt models, the n compare the results within multiple statistical tests. Throughout the tests, it is found that the sta ndard GARCH model outperforms the more adva need GARCH models, and recomme nds the best

某种股票价格的数据的时间序列模型的建立及分析

教育部直属国家“211工程”重点建设高校股票价格模型 ——应用时间序列分析期末论文 2013年11月一、实验目的：掌握用Box-Jeakins方法及Paudit-Wu方法建模及预测二、实验内容：应用数据1前28个数据建模，后8个数据供预测检验。数据1 ：某种股票价格的数据（单位：元）

表1 三、数据检验 1、检验并消除数据长期趋势法一：图形检验（1）根据表中数据我们先画出序列图并对序列图进行平稳性分析。（2）Matlab程序代码 x=[10.5,10.44,9.94,10.25,11,9.88,10.5,12,13.94,12.25,12.61,13.5,13.44,12.44, 13.5,15.39,15.75,13.88,14.5,15.5,16.13,14.75,11.75,15.25,17.13,20.5,19,21.5;] plot(x) xlabel('时间t'); ylabel('观测值x'); title('某种股票价格序列图'); （3）得到图（1）图（1）（4）观察图形，发现数据存在长期向上的趋势。表示序列是不平稳的。（5）我们再进一步对数据进行一阶差分，利用Matlab画图。

（6）Matlab程序代码 y=diff(x,1) plot(y) xlabel('时间t'); ylabel('一阶差分之后的观测值y'); title('某种股票价格差分之后序列图'); （7）得到图（2）图（2）（8）根据图（2）初步判定一阶差分后的序列稳定法二：用自相关函数检验（1）用matlab做出原数据自相关函数的图（2）Matlab程序代码 x=[10.5,10.44,9.94,10.25,11,9.88,10.5,12,13.94,12.25,12.61,13.5,13.44,12.44, 13.5,15.39,15.75,13.88,14.5,15.5,16.13,14.75,11.75,15.25, 17.13,20.5,19,21.5;]; acf1=autocorr(x,[],2); %计算自相关函数并作图 autocorr(x,[],2) acf1 （3）得到图（3）

股票定价模型

股票定价模型贴现现金流模型贴现现金流模型是运用收入的资本化定价方法来决定普通股票的内在价值的。按照收入的资本化定价方法，任何资产的内在价值是由拥有这种资产的投资者在未来时期中所接受的现金流决定的。由于现金流是未来时期的预期值，因此必须按照一定的贴现率返还成现值，也就是说，一种资产的内在价值等于预期现金流的贴现值。对于股票来说，这种预期的现金流即在未来时期预期支付的胜利，因此，贴现现金流模型的公式为式中：Dt为在时间T内与某一特定普通股相联系的预期的现金流，即在未来时期以现金形式表示的每股股票的股利；K为在一定风险程度下现金流的合适的贴现率； V为股票的内在价值。在这个方程里，假定在所有时期内，贴现率都是一样的。由该方程我们可以引出净现值这个概念。净现值等于内在价值与成本之差，即式中：P为在t=0时购买股票的成本。如果NPV>0，意味着所有预期的现金流入的净现值之和大于投资成本，即这种股票被低估价格，因此购买这种股票可行；如果NPV<0，意味着所有预期的现金流入的净现值之和小于投资成本，即这种股票被高估价格，因此不可购买这种股票。在了解了净现值之后，我们便可引出内部收益率这个概念。内部收益率就是使投资净现值等于零的贴现率。如果用K*代表内部收益率，通过方程可得由方程可以解出内部收益率K*。把K*与具有同等风险水平的股票的必要收益率（用K表示）相比较：如果K*>K，则可以购买这种股票；如果K*

数学建模预测股市走向

2012年A股市场涨跌预测摘要本文主要解决了预估未来一年时间内A股市场的涨跌变化的问题。首先通过收集2011年的上证A股指数每天开盘后的收盘价，对其进行分析处理，作出A股收盘价指数的走势图观察后，然后对数据作级比分析，得知一部分级比数据不在区间() 0.9474中，故先对数据进行变换，变换后的数据 , 1.0555 的级比都落在了上述区间中。然后通过分析建立灰色预测)1,1( GM模型，代入数据求解模型，并进行参数检验，先进行残差检验，得出预测模型的精度为：96.69%；然后进行相关度检验，检验合格；但是在进行后验差检验中的小概率检验时不合格，故又对模型进行残差修正后，用修正模型预测出2012年的上证A股指数的收盘价，但是由于灰色预测模型在预测长期数据时误差有可能增大，故用2011年的实际数据与用灰色预测模型预测2011年收盘价值之间的误差值修正了2012年A股指数的预测值。为使预测值更准确，又采用了马尔科可夫链模型预测出每天的涨幅情况来进一步修正预测值，得到了更精确的预测结果。预测上证A 股指数在2012年233天的收盘价分别为：2236.5 2221.5…1574.7 1601.9。其收盘价走势图为：关键词：A股灰色预测马尔可夫链模型预测

问题重述未来一年时间A股市场涨跌的评估预计 A股即人民币普通股票，是中国大陆机构和个人投资的主要股票。A股市场的涨跌受经济形势，国家政策，外部环境以及投资者心态等多个因素影响。2011年A股市场的上证指数和深成指数都出现暴跌，使投资者蒙受了很大的损失。请查阅网上的资料和数据。建立数学模型，定量分析并预估未来一年时间内A股市场的涨跌变化。符号说明 α----------为发展灰度数 μ---------为内生控制灰度 )(t X------表示在时间244 ... 2,1 ,= t t时的股票收盘价 r----------表示关联度 S1-------- 表示序列)(t X的标准差 S2--------表示绝对误差序列的标准差 C----------表示方差比 A i---------表示对数据划分区间,244) 1,2, (i? = p ij --------表示第i状态转移到第j状态的概率18 .... 2,1 ,= j i I0------------表示时刻0处于状态18 ... 2,1 = j的概率 i k j1+-----------表示经过k步转移后处于状态18 ... 2,1 = j的概率模型假设（1）运用的数据的来源是有效的，在统计过程中无错误（2）假设无人为操纵股市的走向,为随机数据（3）假设2009年到2011年无统计数据的日期为股市休息日模型分析一、问题的分析因为A股指数包括上证A股指数与深成A股指数，选择其中一个进行分析即可，所以就不妨选择上证A股指数2011年1月4日到2011年12月30日的每天

基于马尔科夫和布朗运动的股票价格预测模型

基于马尔科夫和布朗运动的股票价格预测模型【摘要】股民希望从研究股票市场价格的变化中得到一些规律，减少自身的损失，但是股票系统本身是一个非常复杂的非线性运动系统，受到多种因素的影响，短期的某种程度的预测能够帮助股民投资，当前经济预测方法有很多，本文主要分析基于马尔科夫和布朗运动的股票价格预测模型，通过实例对比，分析两种模式的联系与区别，希望嫩味股票短期预测模型提供参考。【关键词】股票价格预测；马尔科夫；布朗运动马尔科夫理论应用到股票奇偶阿姨市场中，能够预测股价综合指数的涨幅程度，虽然基于马尔科夫的股票价格预测模型具有一定的应用价值，但是也存在很大的局限性。依照道氏理论，股票的运动就有历史再现性，任何一种趋势都会持续一段时间，找到运动特征和时间周期，能够帮助投资者得到更加科学的投资策略，本文主要分析基于马尔科夫和布朗运动的股票价格预测模型。 1.马尔科夫数学模型的建立股票综合指数的计算均是采用流通量加权平均法，在正常的交易环境下，股价综合指数随着股票价的变化而发生变化，属于比较典型的随机过程。在运用马尔科夫预测股票模型中需要先建立模型，构造股票价格的分布状态，进而检验。设定xn代表股价综合指数出现的概率，并假设股价指数与过去的运行态势无关，具有无后效性的特点，规定出xn在[-10，-2]表示大幅度下降，xn在[-2，-0.5]比那话代表股票价格正常下跌，xn在[-0.5，0.5]表示股票价格出现小幅震荡整理，xn在[0.5，2]表示上涨，xn在[2，10]表示股票价格大幅度上涨。时间参数以一个交易日作为交易单位，状态空间E={1，2，3，4，5}，n=0表示初始值，n时刻转移概率矩阵Pij≥0，矩阵P描述该状态下转移到状态j的概率分布状态，设定Pij（K）表示由状态i转移到状态j的转移概率随着转移步骤的增加，根据变化趋势就能判断系统的稳定性，构造k步转移概率矩阵Pk=Pk1，假设t时间段股价的绝对概率向量采用P（t）=（P1（t），P2（t），…Pn（t））T，其中Pi（t）代表t时间段第i区的绝对概率，给定初始概率向量的情况下，t各时间段的股价预测模型为P（t+k）=P（0）P1=P（0）Pt1。 2.布朗运动的预测模型在描述股票运动的过程中，认为符合布朗运动，采用dSi/St=μdt+δdwt表示，式中St代表t时刻的股票价格，μ代表期望漂移率，δ代表波动率，在间隔Δt 时间段内dlnSt=（μ-δ2/2）dt+δdwt，dwt代表股票的瞬间收益率，布朗运动服从正态分布，股价运动的形式可以采用dSt=μStdt+δStdt表示，依照Tto定理，股价St在任意时间段内服从对数正态分布。根据股票价格St在任意时间段服从对数正态分布，得到随机微分方程的离

基于BP网络的股票数据预测模型

基于BP网络的股票数据预测模型姓名：江政班级：控制2015级学号： 2015028081100015 2016 年6月 26日

需求分析和网络结构设计根据我们对自然神经系统的构造和机理的认识，神经系统是由大量的神经细胞（神经元）构成的复杂的网络，人们对这一网络建立一定的数学模型和算法，设法使它能够实现诸如基于数据的模式识别，函数映射等带有“智能”的功能，这种网络就是神经网络。其中，BP （Back Propagation ）神经网络是1986年由Rumelhart 和McCelland 为首的科学家小组提出，是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络。BP 网络能学习和存贮大量的输入—输出模式映射关系，而其他神经网络具有重要作用。针对150组股票数据进行拟合（详细数据请见《附件1》），选取其中的开盘、最高、最低、收盘和成交次数五组数据，用当日的这五组数据来预测次日的收盘数据，从而等效建立一个股票数据预测模型。采用包括输入层、隐含层和输出层的三层BP 网络结构，如图1所示，输入层包含五个神经元，隐含层包含三个神经元，输出层为一个神经元。其中，隐含层神经元的激活函数采用非对称型Sigmoid 函数，函数表达式为：))exp(1/(1)(x x f -+=，输出层神经元的激活函数采用线性函数，表达式为：x x f =)(。将150组数据分为三等份，其中两份作为训练样本，用来对网络进行训练学习；另外一份作为测试样本，用来检验所训练出的网络的泛化能力。采用BP 算法对隐含层和输出层权值进行修正，以达到计算输出和实际样本输出相差最小，最终实现较精确预测的目的。图1 预测模型的网络结构

回归分析在股票价格预测中的应用

回归分析在股票价格预测中的应用摘要：随着我国市场经济环境的日益成熟，股市规模的不断扩大，股票价格成为投资者、经济、系统科学领域研究的热点问题，影响股票价格的因素越来越多，预测未来的股票价格变得十分有必要。股票市场的价格数据呈时间序列，本文将运用Eviews软件对股票价格进行多元线性回归模型预测，以国电电力的历史价格为例，预测该股票的次日收盘价。通过对比消除共线性前后的两个模型对次日收盘价的预测结果，验证了利用主成分分析消除共线性后的多元线性回归方程预测效果更好。关键词：股票价格；Eviews；多元线性回归；主成分分析 Abstract:With the growing maturity of China's market economy environment, the scale of stock market is expanding.Stock price has become a hot topic in the field of investor, economy and system science.There are more and more factors influencing stock prices,so it is very necessary to predict future stock prices.The price data in stock market being time series,this article will use Eviews software to predict stock price by multiple linear regression model.Taking the historical price of Guodian power as an example,we predict the next closing price of the stock.By comparing the prediction results of the two models before and after collinearity to the closing price of the next day,it is proved that the effect of the multivariate linear regression equation after the use of principal component analysis is better than that of the multi linear regression equation after the elimination of the collinearity. Key words:Eviews; Multiple linear regression; Principal component analysis

股票交易数学模型

股票交易的数学模型结论股票价格的运行周期可以分为四个阶段，每个阶段都可以通过价格和成交量的趋势来定义：第一阶段：价格递增，成交量递增。第二阶段：价格递增，成交量递减，价格会达到最大值。第三阶段：价格递减，成交量递减。第四阶段：价格递减，成交量递增，价格会达到最小值。买入的最好时间在第四阶段，卖出的最好时间在第二阶段。成交量和买卖双方的关系假设有100份股票，看多方（买方）为B ，看空方（卖方）为S 。则有： 100S B += （1）成交量为Y ，则有成交量函数可以描述为： ,050 100,50100B B Y B B ≤ （3）则有如下的函数关系图：

成交量和价格的关系根据（2）和（3）可得： ,050100,50100P P a a Y P P a a ?≤

1 从0到50，价格递增成交量递增 2 从50到100，价格递增成交量递减 3 从100到50，价格递减成交量递增 4 从50到0，价格递减成交量递增成交量和价格对股票波动周期的分析下面是上证指数的交易数据. 阶段阶段描述对应过程 1 价格递增，成交量递增价格属于上升通道 1 2 价格递增，成交量递减价格属于上升通道，价格达到最大值 2 3 价格递减，成交量递减价格属于下降通道 4 4 价格递减，成交量递增价格属于下降通道，价格达到最小值 3 显然，第四阶段是买入的最好时间，第一阶段是买入的次好时间。第二阶段是卖出的最好时间。

数学建模预测股市走向

数学建模预测股市走向对于i=2:n YC(I)= yuce(I)-yuce(I-1)；目标 YC(1)= yuce(1)YC = YC ‘； yuze zhi = YC-4 * max 1；向度武卡= ABS(yuche zhi-X0’)；xdl =向度武卡。/(X0’)p =总和(xdl)/(n-1)；P0=1-p附录5:max 1 = max(x0)x00 = x0+4 * max 1；n =长度(X00)I = 1:n 雷佳(I)=总和(X00(1:I))；目标对于i=1:n-1YC(1)= yuce(1)YC = YC ‘； yuze zhi = YC-4 * max 1；向堆乌卡= ABS(yuche zhi-X0’)； r=(最小值(香堆武查)+0.5 *最大值(香堆武查))。/(最大值为+0.5 *的乡镇卫生院(乡镇卫生院))； 15 S11 =(X0-总和(X0)/n)。；s1 =总和(S11)；S1=sqrt(s1/(n-1)) s22=(相对舞-总和(相对舞)/n)。；s2 =总和(s22)；S2=sqrt(s2/(n-1)) C=S2/S1 e=abs(相对值-总和(相对值)/n) S0=0.6745*S1计数= 0；如果e(i)>S0，i=1:n count = count+1；结束计数附件6:max 1 = max(x0)x00 = x0+4 * max 1；n =长度(X00)I = 1:n

雷佳(I)=总和(X00(1:I))；目标对于k=0:n-1 yuce(k+1)=-82551544.0211446 * exp(-0.00019343 * k)+82567337.0211446；目标 e1 =雷佳-尤奇；对于i=1:n e11(I)=总和(E1(1:I))；目标对于i=1:n-1 jun zhi(I)=(e11(I)+e11(I+1))/5；目标 junzhi=[junzhi’ ones(n-1，1)]；yn = E1(2:n)； a =(jun zhi ‘ * jun zhi)(-1)* jun zhi ‘ * yn ‘附件7: 16 对于k=245:488 x(k+1-245)=-82551544.0211446 * exp(-0.00019343 * k)+82567337.0211446+197.6106 * exp(-0.0022 * k)；目标对于k=1:243 榆次(k)= X(k+1)-X(k)-12806；目标地块([1:243)，榆次)附件8:k = 245:488 x(k+1-245)=-82551544.0211446 * exp(-0.00019343 * k)+82567337.0211446+197.6106 * exp(-0.0022 * k)；目标对于k=1:243 榆次(k)= X(k+1)-X(k)-12806；目标对于k=1:244

基于机器学习的股票分析与预测模型研究

金融观察?一基于机器学习的股票分析与预测模型研究① 姚雨琪摘一要:近年来?随着全球经济与股市的快速发展?股票投资成为人们最常用的理财方式之一?本文研究的主要目标是利用机器学习技术?应用Ｐｙｔｈｏｎ编程语言构建股票预测模型?对我国股票市场进行分析与预测?采用ＳＶＭ与ＤＴＷ构建股票市场的分析和预测模型?并通过Ｐｙｔｈｏｎ编程进行算法实现? 本文对获取到的股票数据进行简单策略分析?选取盘中策略作为之后模型评估的基准线?分别选取上证指数二鸿达兴业股票二鼎汉股票数据利用已构建的支持向量机和时间动态扭曲模型在Ｐｙｔｈｏｎ平台上进行预测分析?结果表明?对于上证指数而言?支持向量机预测下逆向策略更优?对于鸿达兴业股票和鼎汉股票而言?支持向量机预测下正向策略更优?基于时间动态扭曲算法的预测方法对于特定的股票有较高的精度和可信度?研究结论表明将机器学习运用于股票分析与预测可以提高股票价格信息预测的效率?保证对海量数据的处理效率?机器学习过程可以不断进行优化模型?使得预测的可信度和精度不断提高?机器学习技术在股票分析方面有很高的研究价值? 关键词:机器学习?股票预测?Ｐｙｔｈｏｎ?ＳＶＭ?ＤＴＷ中图分类号:Ｆ８３０.９１一一一一一一文献标识码:Ａ一一一一一一文章编号:１００８－４４２８(２０１９)０２－０１２３－０２一一一二引言国外股票市场的股票分析预测开始得很早?研究者们将各种数学理论二数据挖掘技术等应用到股票分析软件中?并通过对历史交易数据的研究?从而得到股票的走势规律?近年来?由于现实中工作与研究的需要?机器学习的研究与应用在国内外越来越重视?机器学习可以在运用过程中依据新的数据不断学习优化?完善预测模型?将机器学习应用于股票市场的预测?从股票的历史数据中挖掘出隐藏在数据中的重要信息?这样既能够为股民们对股价预测研究提供理论支撑?又能够为公司的领导层提供决策支持?基于此?本文选择机器学习在股票分析中的应用作为研究方向?在机器学习及股票分析相关理论基础上?使用Ｐｙｔｈｏｎ开发工具?并分别运用支持向量回归及时间动态扭曲进行预测? 二二相关技术与理论 (一)机器学习机器学习是融合多领域技术的交叉学科?主要包括概率论与数理统计二微积分二线性代数二算法设计等多门学科?通过计算机相关技术自动学习实现人工智能?(二)股票分析方法１.基本面分析基本面分析指的是在分析股票市场供应和需求关系的相关因素(如宏观经济二政策导向二财务状况以及经营环境等)基础上确定股票的实际价格?从而预测股票价格的趋势?２.技术面分析技术面分析指的是对股票图样趋势来分析和研究?来判断价格的走势? (三)基于Ｐｙｔｈｏｎ的经典机器学习模型１.支持向量机(ＳＶＭ) 该模型最初用于分类?其最终目标是引入回归估计?建立回归估计函数Ｇ(ｘ)?其中回归值与目标值之间的差值小于μ?同时保证该函数的ＶＣ维度最小?线性或非线性函数Ｇ(ｘ)的回归问题可以转化为二次规划问题?并且获得的最优解是唯一的? ２.动态时间扭曲(ＤＴＷ) 这是衡量时间序列之间的相似性的方法?并可以用在语音识别领域以判断两段声音是否表达了同一个意思?三二股票预测模型的构建 (一)确定初始指标１.基于支持向量机确定指标施燕杰(２００５)利用支持向量机进行股票分析与预测?在多次反复尝试基础上提出了一系列的指标作为预测模型的输入向量?该指标能够有效地预测未来股价波动情况?本文在结合自身研究的基础上?对以上施燕杰提出的指标进行改进?在原有的指标基础上添加７日平均开盘价和７日平均收盘价?去除了成交额保留了成交量?最终建立如表１所示的２０个初选指标? 表１一初选指标变量Ｘ１Ｘ２Ｘ３Ｘ４Ｘ５Ｘ６Ｘ７Ｘ８Ｘ９Ｘ１０含义今日开盘价昨日开盘价前日开盘价７日平均开盘价今日最高价昨日最高价前日最高价７日平均最高价今日最低价昨日最低价变量Ｘ１１Ｘ１２Ｘ１３Ｘ１４Ｘ１５Ｘ１６Ｘ１７Ｘ１８Ｘ１９Ｘ２０含义前日最低价７日平均最低价今日收盘价昨日收盘价前日收盘价７日平均收盘价今日成交量昨日成交量前日成交量７日平均成交量一一本文主要是进行股票分析与预测?因此在综合考虑各个价格指标的基础上?本文选择选定时间段的下一日收盘价作为模型的输出向量? ２.基于动态时间扭曲确定指标根据往常研究经验?我们将时间序列数据分成不同的期间?每个期间长度为５日?以每个时间段相邻每日收盘价涨跌率变化趋势为初始指标?选择时间序列期间下一日的收盘价与期间内最后一日收盘价涨跌率作为模型的输出向量?(二)选择样本１.实验对象本文在分别在主板市场二中小板市场和创业板市场中采取随机抽样的方法各随机选择一只股票数据作为研究对象?分别是上证指数二鸿达兴业股票二鼎汉股票? ２.样本规模我们选取了２０１１年至２０１７年间上证指数１５５０条数据?２０１５年至２０１７年的鸿达兴业股票５３２条数据二鼎汉股票５７２３２１ ①基金项目:江西财经大学第十三届科研课题立项?编号ｘｓｋｔ１８３４５?