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房地產(chǎn)股票價(jià)格走勢(shì)影響因素的統(tǒng)計(jì)研究

發(fā)布時(shí)間:2021-08-24 09:26
  由于房地產(chǎn)板塊對(duì)整個(gè)股市的大盤走勢(shì)和我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展都具有很重要的影響,研究房地產(chǎn)股票價(jià)格走勢(shì)就具有重要的意義。影響中國(guó)房地產(chǎn)股票市場(chǎng)發(fā)展的因素有很多,有的因素是可測(cè)的,有的則是不可測(cè)的,如何去發(fā)現(xiàn)這些潛在的因素,是非常具有挑戰(zhàn)性的問題。目前對(duì)于股票走勢(shì)影響因素的研究多局限于定性的描述性分析或者傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析(如回歸分析,格蘭杰因果檢驗(yàn)等),但是這些方法在尋找潛在因素方面都無能為力。因此,本文就試圖采用一種新的分析方法——獨(dú)立成分分析法(Independent Component Analysis,簡(jiǎn)稱ICA)來找到影響房地產(chǎn)股票走勢(shì)的潛在因素,這對(duì)于整個(gè)房地產(chǎn)金融市場(chǎng)的管理,投資和決策都具有很重要的現(xiàn)實(shí)意義。將ICA用于金融時(shí)間序列是一個(gè)探索性的工作。ICA是一種基于信息理論(主要是負(fù)熵和削度)的分析潛變量的方法,其主要思想就是將觀察到的多元時(shí)間序列進(jìn)行線性投影,通過實(shí)現(xiàn)非高斯的最大化,將其轉(zhuǎn)變?yōu)榻y(tǒng)計(jì)意義上的獨(dú)立成分,它能夠有效的抑制高斯噪聲,因而在研究潛變量方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。論文對(duì)我國(guó)A股市場(chǎng)中幾只重要房地產(chǎn)股票數(shù)據(jù)進(jìn)行ICA,找到了影響我國(guó)房地產(chǎn)股票走勢(shì)的兩個(gè)重要驅(qū)動(dòng)因素:股市大盤... 

【文章來源】:中國(guó)人民大學(xué)北京市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:52 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

房地產(chǎn)股票價(jià)格走勢(shì)影響因素的統(tǒng)計(jì)研究


萬(wàn)科A股價(jià)序列直方圖

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圖 3-1 萬(wàn)科 A 股價(jià)序列直方圖 圖 3-2 保利地產(chǎn)股價(jià)序列直方圖(2) 偏態(tài)、峰態(tài)值檢驗(yàn)表 3-1 前 5 只股票股價(jià)序列的偏態(tài)、峰態(tài)值計(jì)算檢驗(yàn)對(duì)象 偏度 峰度萬(wàn)科 A 0.2631 -1.2223保利地產(chǎn) 0.3847 -1.0952陸家嘴 -0.5179 -0.9168泛海建設(shè) 0.2569 -1.2940

房地產(chǎn)股票價(jià)格走勢(shì)影響因素的統(tǒng)計(jì)研究


圖10日2003日0

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于獨(dú)立分量分析的混合聲音信號(hào)分離[J]. 王曉偉,林鎖.  兵工自動(dòng)化. 2007(06)
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[4]基于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的獨(dú)立分量排序[J]. 王剛,胡德文.  國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2005(05)
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博士論文
[1]基于最大非高斯估計(jì)的獨(dú)立分量分析理論研究[D]. 王剛.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2005
[2]基于特征分析的金融時(shí)間序列挖掘若干關(guān)鍵問題研究[D]. 黃超.復(fù)旦大學(xué) 2005
[3]獨(dú)立成分分析的若干算法及其應(yīng)用研究[D]. 史振威.大連理工大學(xué) 2005

碩士論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的績(jī)優(yōu)股票走勢(shì)分析系統(tǒng)研究[D]. 段軍偉.燕山大學(xué) 2007
[2]股價(jià)波動(dòng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析及其應(yīng)用[D]. 薛村波.天津大學(xué) 2006
[3]房地產(chǎn)股票價(jià)格波動(dòng)的實(shí)證分析[D]. 彭露森.四川師范大學(xué) 2006
[4]滬、深股票市場(chǎng)非線性特征及其預(yù)測(cè)模型研究[D]. 彭章艷.武漢理工大學(xué) 2004
[5]獨(dú)立成分分析及在fMRI腦圖像序列中的應(yīng)用[D]. 楊竹青.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2002



本文編號(hào):3359731

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