股票价格波动的库兹涅茨特征研究及其在预测上的应用  

Exploring the Kuznets Characteristic of Stocks Price Fluctuations and Its Application in Prediction

作　　者：宋爽[1,2] 彭立颖 童行伟[1] 

机构地区：[1]北京师范大学数学科学学院,北京100875 [2]认知神经科学与学习国家重点实验室,北京100875 [3]中国农村专业技术协会,北京100029

出　　处：《数理统计与管理》2014年第2期363-370,共8页Journal of Applied Statistics and Management

基　　金：教育部科学技术研究重大资助项目(309007);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目的资助

摘　　要：本文创造性地指出,股价波动具备先增长后下降的倒U形曲线特征,即库兹涅茨曲线特征,从而对最高值出现的时间点进行预测.本文首先对股价波动曲线进行了去除微小波动和类均线的光滑化处理,通过多项式函数回归和Logistic函数回归的拟合方法,来确定曲线增长部分的拐点,并给出寻找拐点和预测的方法.抽样检测结果表明该方法非常具有实效性.This paper shows that stocks price fluctuations have the characteristics of Kuznets Curve, which can predict the time that a stock price reaches its maximum during a period. The polynomial function fitting and logistic function fitting are used for estimation, which is for prediction of the inflection point. The real data analysis shows that the proposed method performs well.

关 键 词：库兹涅茨曲线 光滑化 多项式函数回归 Logistic函数回归 时间点预测 拐点 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计]