徐梅
- 作品数：28 被引量：152H指数：6
- 供职机构：天津大学管理与经济学部更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理理学政治法律自动化与计算机技术更多>>
- 经济波动谱分析方法的比较研究被引量：13
- 2003年
- 为解决我国经济序列长度较短及各主周期分量难以同时准确分辨的问题 ,提出加窗周期图谱估计与最大熵谱估计相结合的谱估计方法 ,并将各主要周期分量单独分辨 ,且通过对序列进行三角函数拟合来确定周期长度准确值。从谱估计曲线、主周期分量的分辨和周期长度的准确性 3个方面与一般的谱分析方法进行了比较 。
- 徐梅梅世强
- 关键词：经济波动最大熵谱估计
- 基于序列比对方法的股市波动实证研究被引量：1
- 2013年
- 引入生物信息学中的序列比对方法及非参数的符号时间序列分析方法,与已有的K-近邻法相结合,提出一种新的股价波动预测方法。将样本序列与比对目标序列进行全局比对,通过动态规划算法回溯出高于匹配得分阈值的K条历史子序列,以此作为K-近邻法中的K个最近邻,从而得到预测结果。该方法不仅可以预测具体的波动值,也可预测波动所处的区间。以上证综指和深证成指采样间隔为20 min的高频数据为样本进行实证分析,验证了该方法的有效性。
- 徐梅刘秀秀
- 关键词：K-近邻法股价波动
- 基于符号时间序列方法的金融异常波动与市场有效性关系分析被引量：4
- 2015年
- 引入符号时间序列分析方法,以收益符号序列修正Shannon熵作为市场有效性的度量,以时变修正Shannon熵描述市场有效性随时间的变化,采用Logit模型分析价格异常波动或暴跌发生的概率与市场有效性之间的关系。将提出的方法应用于沪深两个股票市场的异常波动及暴跌与市场有效性关系的分析中,结果表明市场有效性越弱,发生异常波动或暴跌的概率越大,市场有效性对异常波动的影响比对价格暴跌的影响更显著,深圳市场有效性对异常波动或价格暴跌的影响比上海市场更显著。理论与实证分析都表明所提出的方法是可行的、有效的。
- 徐梅申来凤
- 关键词：金融市场有效性暴跌
- 我国重大建设项目管理体制改革问题被引量：5
- 2000年
- 以分析我国重大建设项目管理体制的现状为出发点 ,论述了建立重大建设项目稽察制度的必要性及其法律地位 ,提出了稽察工作范围和内容的界定。
- 梅世强李菊栋徐梅郁道银
- 关键词：稽察制度
- 基于符号时间序列方法的金融收益分析与预测被引量：18
- 2011年
- 引入符号时间序列分析方法从大尺度的角度分析收益变化的特征,提出了确定收益变化的主要模式并预测收益水平的方法。首先将收益序列转化为符号序列,由符号序列中不同的字代表不同的收益变化模式,根据符号序列直方图,可以确定收益变化的主要模式。然后,根据各收益变化模式的概率分布,在前几个时点收益水平确定的情况下,可以推知下一个或几个时点处于不同收益水平的概率,从而实现对收益水平的预测。对上证综指、深证成指以及上证工业股指数、上证商业股指数、上证地产股指数、上证公用事业股指数共六个股票指数的收益序列进行了实证分析,确定了各指数收益的主要变化模式,并基于主要变化模式进行了收益水平的预测,从而说明了该方法的有效性和可行性。
- 徐梅黄超
- 关键词：直方图
- 经济波动随机时间序列模型的比较研究被引量：14
- 2001年
- 本文分析了线性的 ARMA模型和非线性的 TAR模型描述经济波动的适用性 ,论述了两种模型的建立方法 ,进而对它们描述经济波动的实际效果进行了比较分析 ,得出结论
- 徐梅梅世强李菊栋
- 关键词：经济波动ARMA模型
- 二元经济形态下技术创新双重主体模式的确立
- 2001年
- 在分析基础科学研究与工程技术发展关系的基础上 ,重新对技术创新的内涵和外延进行了界定 ;根据世界经济发展的基本规律 ,结合我国处于二元经济形态的实际情况 。
- 梅世强徐梅
- 关键词：技术创新
- 非平稳和长记忆时间序列主频率估计方法研究被引量：5
- 2003年
- 许多经济时间序列表现出非平稳性和长记忆性,对这样的序列进行谱分析并估计其主频率,采用传统的谱分析方法已不适用.基于平稳和非平稳分数阶差分自回归滑动平均模型,研究了具有非平稳性和长记忆性序列的主频率的估计方法,同时提出了包括模型定阶在内的基于极小化残差平方和的近似极大似然参数估计算法.通过对上海和深圳证券交易所综合指数收益序列的分析,说明了此方法的可行性和有效性.
- 徐梅张世英樊智
- 关键词：经济时间序列估计方法谱分析近似极大似然估计
- BP神经网络与符号时间序列下的金融波动研究
- 2015年
- 针对金融市场的非线性特征,将BP神经网络与符号时间序列分析方法相结合,利用历史数据对金融波动进行预测。采用上证综指2011—2014年间隔为5 min的高频数据为样本,首先将波动序列符号化,然后利用BP神经网络对样本进行训练和检验,检验结果表明,该方法可有效预测下一时点波动变化情况,达到了其在金融波动方面的预测效果。
- 徐梅王方
- 关键词：BP神经网络金融波动
- 基于符号时间序列直方图的高频金融波动预测被引量：1
- 2014年
- 将符号时间序列分析方法与K-NN(K-Nearest Neighbors)算法相结合,提出了一种基于符号时间序列直方图的高频金融波动整体分布的预测方法。首先将时间序列符号化得到符号时间序列,并以符号序列直方图表示符号序列的分布,引入符号直方图时间序列的概念,采用K-NN算法得到下一个周期符号序列直方图的预测。在K-NN算法中,针对符号序列直方图的特点,提出以欧几里得范数,χ2统计量和相对熵作为选择邻居时的符号直方图序列相似度的度量方法,利用系统自身的几何特性确定符号直方图序列的嵌入维数。以上证综指5分时的高频数据检验了本文方法的预测能力。结果表明,本文方法预测所得结果整体误差均在可以接受的范围内,预测所得的分布与真实分布均值相同,但是方差较小。
- 徐梅王雨蒙
- 关键词：直方图金融波动NEIGHBORS高频
