混合神经网络和混沌理论的股票价格预测研究

针对股票时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,提出了基于混沌理论的股票价格神经网络预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。     

基于改进的股票三因子定价模型实证研究

股票的市场溢价一直是金融界学者关注的很有意义的课题。文章将股票价格的跳跃性纳入考虑的范围中,在已知的三因子模型基础上加入价格跳跃性因子(RJV),利用这一改进的三因子定价模型来研究和预测投资组合的股票溢价。文章通过使用汽车和交通运输行业的十五只股票数据建立模型实证研究,由回归分析的显著性结果可知,股票价格的跳跃性与股票溢价之间确实存在一定程度的正相关,改进的股票三因子定价模型具有合理性。但由于不同企业不同行业所受股价跳跃的影响存在差异,因此模型有待改进和完善。     

对经理人股票期权相关会计问题的探讨

经理人股票期权的会计确认和计量问题是目前财务会计领域富于争议的一个课题.文章对经理人股票期权会计确认和计量的有关问题进行了探讨,并提出经理人股票期权应作为企业的一项费用予以确认;对于经理人股票期权的会计计量,应以赠予日作为计量的时点,并采用内在价值法确定经理人股票期权的价值.     

KD和BOLL指标对判断股价走势有效性分析

选取在上交所上市的30支股票样本的历史数据进行统计，对现今中国股票市场流行的两个技术指标(KD线和BOLL带)结合同期股价的实际走势加以分析，得出根据这两种指标判断所作的股价走势预测与实际股价走势相符的比例，探讨技术指标对判断股价走势的作用。     

股票投资回收期的研究

文章对股票的投资回收期及股票的标准投资回收期进行了探讨，针对不同股票的特征，提出了4种股票投资回收期的模型，从而，克服了用市盈率作为判断股票投资价值的不足，为股票投资者提供了一个投资决策方法。     

数据库技术在股票分析中的应用

股票的分析方法和技术是目前股市中的热点课题.论述了股票分析方法在股市中的重要作用,详细介绍了使用数据库技术分析个股资金流向的方法和步骤,对投资者具有一定的指导意义.     

汉莎成立全新子公司

2008年12月11日．南航发布公告，南航集团拟用30亿资金认购南方航空非公开发行的A股股票，并将通过其境外全资子公司南龙控股认购南方航空非公开发行的H股股票，为南方航空的可持续性发展提供有力的资金支持。     

中国股市涨跌停板制度的实证分析及政策建议

通过对深圳股市2001年上半年前后两个时期A、B两种股票涨跌停现象的统计分析,发现两种股票的涨跌停频率较高, B股的涨跌频率更是远高与A,并且涨停明显地多于跌停.因此本文认为我国股市当前10%的价格限制比例偏小,同时应该对涨跌设置不同的限制幅度.     

工业动态

正UTC以300亿美元收购罗克韦尔柯林斯9月4日,美国联合技术公司(UTC)和罗克韦尔柯林斯公司宣布双方已达成收购协议,UTC将以300亿美元价格收购罗克韦尔柯林斯。根据双方披露,UTC将为每股罗克韦尔柯林斯股票支付140美元,其中包括93.33美元的现金和46.67美元的股票。根据收购     

2017年全球民航业将面临利润率下降的挑战

有预测显示,2017年对于全球航空公司和维修企业来说将是"艰难"的一年.至于其中的原因,从过去一年民航业的表现中可窥一斑. 航空公司公布的数据显示,2016年是航空业利润率创纪录的一年,净利润达到了356亿美元;从其支出结构来看,航空公司在人力支出(分红和工资增加)、改良性资本支出(机队更新和客舱改装升级)和资产负载表(股票回购和偿还债务)这三方面进行了大手笔的投资,这些资本性支出占航空公司2016年所获总利润的38%.     

基于灰色神经网络的疲劳裂纹预测方法研究

为对构件疲劳损伤进行预测,提出了基于灰色神经网络模型的疲劳裂纹扩展预测方法。将灰色GM（I,1）模型向BP网络映射,建立了一维灰色神经网络GNNM（1,1）模型。基于灰色GM（1,1）模型的发展系数和灰作用量给出了GNNM（1,1）模型初始权值。应用建立的GNNM（1,1）模型预测了某不锈钢构件腐蚀疲劳裂纹的扩展,并与GM（I,1）模型的预测结果进行了对比,表明GNNM（1,1）模型具有更高的预测精度和模型精度。     

弹载电子设备寿命预测方法研究

介绍了寿命预测的基本概念及目前较常用的几种预测方法,分析了这几种方法的优缺点。着重描述了具有"少数据建模"特点的灰色GM(1,1)预测模型的建模方法及后验差精度检验方法,最后应用此模型解决了某型号弹载电子设备寿命预测的问题。     

导弹电子设备故障的组合预测方法研究

针对传统GM(1,1)的对纯指数型序列预测的局限性,引出了改进的离散灰色DGM(1,1)模型。应用DGM(1,1)模型与时间序列AR模型的组合模型对导弹电子设备进行故障预测,并通过实例对预测精度进行了检验。     

一种基于纹理特征的卫星遥感图像云探测方法

 针对卫星遥感图像中的云探测问题，提出了一种有效的纹理特征分析方法。该方法使用反映图像灰度性质和空间关系的分形和灰度共生矩阵两类纹理，分别来描述云区域和无云的下垫面区域，并从这两个纹理的共5个特征参数构成的多维空间中简化出最小的二维分类空间，使该空间能够完全地区分卫星遥感图像中的云和各种下垫面，利用它设计的线性分类器可以高效地实现云的自动探测功能。大量实际图像测试结果正确率达到98%，证实了该方法的有效性。     

基于灰色理论的一种数据融合方法

在灰色关联分析的基础上,对斜关联度进行了修正,引出了点、斜修正关联度分析的概念.通过对影响目标属性识别的各种因素进行分析,结合战术思想利用灰色点、斜修正关联度分析及多目标优化方法建立了数据融合模型,提出了一种基于灰色理论的多传感器数据融合方法.计算多传感器测量数据的灰色关联矩阵,进行灰色优势分析,然后进行数据融合.此方法考虑了各传感器测量数据的精确度,而且删除掉了测量比较差或测量不到的数据.仿真结果表明,应用该方法可进一步提高多传感器的测量精度和可靠性,适用于多传感器的数据融合.     

基于Hankel阵的荧光油膜灰度与厚度预测模型改进

针对荧光油膜灰度与厚度关系数据采集方法较为繁琐、耗时耗力这一问题,研究了基于Hankel阵的系统辨识算法,并在此基础提出了Hankel阵误差修正模型和Hankel阵高阶迭代误差修正模型等两种改进方法,利用了极少数据量建立模型,实现了对其余未知荧光油膜厚度值的预测,且保持了较高的精度。试验结果表明:基于极少数据量建模以预测该数据量外的数据点这一特殊背景下,插值法的外插能力显得并不适用。而传统Hankel阵预测模型的预测精度为76.69%,Hankel阵误差修正模型和Hankel阵高阶迭代误差修正模型的预测精度分别为85.69%和89.25%,较之传统方法预测精度分别提高了9%和12.56%,为荧光油流技术领域针对荧光油膜灰度与厚度建模问题提供了一种可行技术路线,具有一定的实际工程应用意义。      

基于阻力分解策略的翼型阻力计算方法研究

研究并应用了基于翼型阻力分解策略的中场积分计算阻力的方法。中场积分方法是近年来提出的一种新的计算阻力的方法,方法将流场分为三个不同的区域：波阻区、型阻区、数值耗散区,通过对不同区域进行积分将阻力分解为波阻、型阻、数值耗散阻力。计算结果表明中场积分方法与传统的表面积分方法和远场积分方法相比,不仅可以将阻力分解成不同部分以便于进一步分析阻力产生机理,而且在计算中对网格量的要求较低,即使在网格量较小的情况下也能得到较精确的结果。     

一种基于FPGA实现实时提取恒星星像坐标的方法

提出一种基于FPGA实现实时提取恒星星像坐标的方法。该方法在提取恒星星像坐标过程中,不必利用当前图像下一列坐标的灰度值和当前列下一行坐标的灰度值,而仅仅采用当前图像当前行的上一列坐标的灰度值以及当前列的上一行坐标的灰度值, A/D转换成数字量后,把星图图像保存到SRAM和提取恒星星像坐标两个过程并行。实验结果表明,采用该方法不仅能够准确提取恒星星像坐标,而且能够进一步提高坐标提取的实时性,满足星敏感器并行流水工作模式的要求。     

基于灰色预测法的商誉评估研究

商誉是一种不可确指的无形项目,超额收益法是评估商誉的重要方法之一,企业收益是用超额收益法评估商誉所需要的基本参数之一。通过比较几种企业收益的预测方法,采用灰色预测法,将其应用在超额收益法中,以提高商誉价值评估的准确度。