基于奇异谱分析的上证指数预测模型

该文应用奇异谱分析(SSA)的方法,对一维时间序列——证券指数,构造延迟矩阵,运用时间经验正交函数(EOF),对原序列进行重构,有效地提取序列中隐含的波形信号;利用自回归移动平均模型(ARMA模型)对原序列和重构结果分别进行预测,并进行比较。

上海股票市场非线性和状态持续性的R/S分析

对近年来上证综合指数的收盘价进行R/S分析,揭示了上海股票市场波动的非线性、状态持续性和非周期性循环,并分段重新估计Hurst指数。结果为Hurst指数大于0.5,隐含今天的事件确实影响明天。通过双重对数图发现上证股市存在一个195 d的非周期循环,表明Hurst指数在证券投资中有一定的参考价值,对长期的投资决策可以发生影响。