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2016中国平安股票_股票趋势算法精选

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供给侧改革下去产能政策对中国股市影响研究以钢铁、煤炭行业去产能政策为例

不仅如此,还要注意预防产能问题再一次出现促使产品价格上涨从而企业继续扩大生产的怪圈中。努力实现技术改造与升级,加大创新,优化结构,让产能保持在最佳状态,发挥最大效能,提供新动能。大多是将供给侧改革作为股票投资的一种概念,其对于企业价值提升乃至经济发展都是有着深远意义的,需要投入更多的精力进行研究。金融去杠杆、将股票板块扩大化,样本扩大化以完善研究结论。2017,(12):65-69.[2]余华,2016,(4):63-72.[3]包秀琴.煤炭资源有偿使用制度及生态补偿制度的相关研究评述[J].前沿,2016,(12):41-45.[4]张树全.经济发展方式的转变与服务型政府的内在联系与实现途径[J].湖南财政经济学院学报,2016,(3):2017,(11):59-64.[6]Klein,LawrenceR.SomeTheoreticalIssuesintheMeasureofCapacity[J].Econometrica,1960,(28):272-286.[7]Klein,LawrenceR,SummersR.TheWhartonIndexofCapacityUtilization[J].EconomicsResearchUnit,东北财经大学,2011.[9]Garofalo,Malhortra.RegionalMeasuresofCapacityUtilizationinthe1980s[J].ReviewofEconomicsandStatistics,1997,(79):415-421.[10]okcekus.TradeLiberalizationandCapacityUtilization:NewEvidencefromtheTurkishRubberIndustry[J].EmpiricalEconomics,1998,(23):561-571.[11]韩国高,高铁梅,王立国,波动及成因研究[J].经济研究,2011,(12):18-31.[12]DeBorgerB,KristiaanK.TheMalmquistProductivityIndexandPlantCapacityUtilization[J].TheScandinavianJournalofEconomics,2000,(102):303-310.[13]Kirkley,James,CatherineJ.MorrisonPaulandDaleSquires.CapacityandCapacityUtilizationinCommon-poolResourceIndustries:Definition,Mea-surement,andaComparisonofApproaches[J].EnviromentalandResourceEconomics,2002,(22):71-97.[14]孙巍,李何,王文成.产能利用与固定资产投资关系的面板数据协整研究———基于制造业 28个行业样本[J].经济管理,2009,(3):38-43.[15]EspositoFE,LEsposito.ExcessCapacityandMarketStructure[J].TheReviewofEconomicsandStatistics,1974,(2):188-194.[16]DixitA.Theroleofinvestmentinenter-deterrence[J].TheEconomicJournal,1980,90(357),95-106.[17]BaneqeeA.ASimpleModelofHerdBehavior[J].Quarterly)JournalofEco-nomics,1992,107,797-817.[18]BulowJJ.GeanakoplosP.Klemperer,HoldingidleCapacitytodeterentry,EconomicJournal,1985(95):178-182.[19]任泽平,张庆昌.供给侧改革去产能的挑战、应对、风险与机遇[J].发展研究,2016,(4):7-13.[20]韩国高.供给侧改革下我国去产能的现状、挑战与对策分析[J].科技促进发展,2016,(5):核心任务与改革展望[J].价格理论与实践,2016,(8):33-37.[22]周劲,付保宗.产能过剩的内涵、评价体系及在我国工业领域的表现特征[J].经济学动态,2011,(10):58-64.[23]陈剩勇,2013,(5):7-14.[24]王立国,鞠蕾.地方政府干预、企业过度投资与产能过剩:26个行业样本[J].改革,2012,(12):2012,(11):77-82.[26]刘伟,2014,(4):2015,(12):15-19.[28]郑锐锋.供给侧改革背景下煤炭行业去产能路径研究[J].煤炭经济研究,2016,(4):2016,(4):32-36.[30]鲍勤,杨晓光.我国工业去产能、去库存进程与工业经济增长的分析[J].科技促进发展,2016,(5):561-572.[31]张鹏,吴立新,孙博超.煤炭行业供给侧改革政策效应分析[J].煤炭经济研究,2017,(10):18-21.ResearchontheImpactofSupply-sideReformonCapacityofChina' sStockMarketLIUGuangyan,DONGLingyu(ShandongTechnologyandBusinessUniversity,Yantai264005,China)Abstract:Fromtheperspectiveoflistedcompaniesinthecoalandsteelindustries,thispaperstudiestheimpactofsupply-sidereformonthestockmarketandprovesthatsupply-sidereformbringsdividendstothestockmarket.Thispaperselectsthedataoflistedcompaniesofcoalandsteelforempiricalanalysis,andfindsthatcapacityutilizationisanimportantfactorinfluencingtheperformanceandstockpriceearningsoflistedcompaniesofsteelandcoal,

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机构投资者持股压力下证券分析师乐观倾向研究

No.8Aug. ,  2016文章编号: 1003-207 (2016 ) 08-0045-08DOI : 10.16381 / j.cnki.issn1003-207x.2016.08.006机构投资者持股压力下证券分析师乐观倾向研究朱卫东 1 ,王丽娜 2,沈  洁2(1.合肥工业大学经济学院,安徽 合肥  230009 ;2.合肥工业大学管理学院,安徽 合肥  230009 )摘   要:荐股评级出现乐观倾向,是当前全球证券分析师行业存在的一个突出问题。基于欺诈三角理论,本研究从压力、结果表明机构投资者持股比例越高, No.8Aug. ,  2016文章编号: 1003-207 (2016 ) 08-0045-08DOI : 10.16381 / j.cnki.issn1003-207x.2016.08.006机构投资者持股压力下证券分析师乐观倾向研究朱卫东 1 ,王丽娜 2,沈  洁2(1.合肥工业大学经济学院,安徽 合肥  230009 ;2.合肥工业大学管理学院,安徽 合肥  230009 )摘   要:荐股评级出现乐观倾向,是当前全球证券分析师行业存在的一个突出问题。

公司特征指标对中国股票市场横截面收益预测能力的实证研究

因此, 对股票的未来收益来说,资产增长(AG)也是一个反向指标,我们选取的AG变 量的符号为负。Abarbanell和Bushee(1998)把毛利润率的变化看作是股票价格基本分析策 略的一部分。所以毛利润的变化(GPOA)可以作 为股票收益预测的正向指标,我们选取的GPOA变量的符号为正。最后,2016)。Datar等人 (1998)以及Lee和Swaminathan(2000)认为高交易量的股票未来收益通常较低, 因此我们将换手率也看作反向指标。Jiang等人(2009)认为这些异象与公司信息 第2章文献综述披露和投资者反映不足导致的逆向选择相关。此外,并将其看作一个正向指标。分别是异质波动率(IVOL)、其中异质波动率和换手率的符号为负,国内的研究起步时间较晚, 国内文献回顾部分的内容仅作为国内现阶段研究状况的一个简要陈述。

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基于改进随机森林算法的股票趋势预测方昕

根据表2得到的结论将 Apple与 Microsoft股票树的数量设定为 300 , Amazon 股票树的数量为 200 ,得到各股票使用 BPSO 特征选择优化过程曲线图,如图 3 所示。在迭代过程中适应度值均值收敛曲线,实线是迭代过程中最佳适应度值收敛曲线,梯度下降趋势明显。适应度值越小,说明算法的泛化能力越好。各支股票预测的各项指标如表 3 所示。与文献[5 ]算法相比,其中 Apple与 Amazon股票的准确率提升超过5% , Microsoft股票的准确率提升3% 。筛选特征的优势,提出BPSO - RF股票趋势预测算法。实验结果表明,但是在仿真实验中发现, MEGHWANI S S , THAKUR M.Proximal support vector machine based hybrid prediction models fortrend forecasting  in financial markets [J ] .Journal of Computational Science , 2016 , 17 : 1 - 13.[ 2 ] ZOU Z B , PENG H , LUO L K.The application of random forest in finance [ J ] .Applied Mechanics & Materials ,2015 , 740 : 947 - 951.[ 3 ] PATEL J , SHAH S , THAKKAR P , et al.Predicting  stock and stock price index movement using  trenddeterministic data preparation and machine learning  techniques [ J ] .Expert Systems with Applications , 2015 , 42 (1 ):259 - 268.[ 4 ] KARA Y , ACAR BOYACIOGLU M , BAYKAN  K.Predicting  direction of stock price index movement usingartificial neural networks and support vector machines [ J ] .Expert Systems with Applications , 2011 , 38 ( 5 ):5311 - 5319.[ 5 ] KHAIADEM L , SAHA S , DEY S R.Predicting  the direction of stock market prices using  random forest [ J ] .Computing  Research Repository , 2016 ,3 ( 1 ): 1605 - 1624.[ 6 ]刘敏,郎荣玲,曹永斌.随机森林中树的数量[ J ] .计算机工程与应用, 2015 , 51 ( 5 ):126 - 131.Stock Trend Prediction Based on Improved Random Forest AlgorithmFANG Xin , LI Xudong , CAO Haiyan , PAN Peng(School  of Communication   Engineering , Hangzhou   Dianzi   University , Hangzhou   Zhejiang 310018 , China )Abstract : In view of the problem that the random forest algorithm can't select features in currentstock trend forecasting , a hybrid algorithm combining  discrete binary particle swarm optimization andrandom forest algorithm is proposed.Different technical indicators are calculated as input features.Each feature has four different time spans : 3 , 5 , 10 , and 15days , then use discrete binary particleswarm optimization algorithm to optimize the features.The simulation results were carried out usingthe stock historical data of Apple , Amazon and Microsoft and compared with the random forestalgorithm is significantly  improved.The accuracy of Apple's stock trend forecast reached 93.0% , andAmazon's reached 90.5% , Microsoft reached 90.4%.Key words :

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