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搜索结果: 1-3 共查到小波分析相关记录3条 . 查询时间(0.432 秒)
2019年12月25日,政府审计学院联合会计学院邀请了来自墨尔本大学的袁清波副教授为学院师生带来一场冬日讲座,主题为“股票市场自由化会提高股价信息含量吗?来自中国的证据”。凌冽的寒风没有阻挡同学们的学术热情,报告厅内座无虚席。本场讲座由政府审计学院执行院长陈骏教授主持。
根据小波原理提出对股票成交价格和成交量进行分解,并对低频部分进行重构,重构的部分反映股票成交价格和成交量的变化趋势.重构后的数据信息和原始数据信息相比,减低了时间分辨率,提高了频率分辨率,通过比较发现,股票成交价格和成交量在大部分时间内是同步的,偶尔不同步,这时,股票成交价格将会有较大幅度的变化.这也为预测股票成交价格提供一种新方法.
由于电价波动具有非线性及波动集群现象,因此提出了一种基于小波分析和广义自回归条件异方差模型相结合的短期电价预测新方法。首先应用小波分解原理将电价序列分解成低频部分和高频部分,在此基础上对各子序列分别建立广义自回归条件异方差模型并进行预测;然后利用小波理论对各子序列的预测结果进行重构,实现对原始电价序列的预测;最后以美国加州电力市场历史数据为例进行了验证,结果表明本文方法是可行和有效的。

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