اطلاعات آماری نرم افزار امور سهام

اطلاعات آماری نرم افزار امور سهام به مدل پیش بینی نوسان قیمت سهام در دو جنبه مورد بررسی قرار می گیرد.

اول؛ تاثیر اطلاعات آماری نرم افزار امور سهام بر نوسان قیمت سهام باید با روش متغیر خارجی یا گردش اطلاعات، یا داشتن ارتباط علی و معلولی و ارتباط پویا با نوسان قیمت سهام که به طور مستقیم مورد مطالعه قرار گرفته اند؛ بررسی شود.

دوم؛ سری های زمانی قیمت ها براساس اطلاعات آماری نرم افزار امور سهام می بایست بر اساس روش های ساختاری مانند عملکرد قطعه ای به دست آیند، که مشکل استفاده ناکافی از اطلاعات آماری نرم افزار امور سهام توسط شیوه های سنتی را تا حدودی حل می نماید. با این حال، راه حل ارائه شده در این مقاله بر اساس مدل و چشم انداز استنتاجی است .

در مورد نرم افزار مدیریت امور سهام و سهامداران بیشتر بدانید.

ارائه اطلاعات آماری نرم افزار امور سهام

ارائه اطلاعات آماری نرم افزار امور سهام به این معنی است که ویژگی متغیر تنوع زمانی باید مورد استفاده قرار گیرد.

 مدل SV به عنوان یکی از راه حل های مؤثر، مانند مدل گارچ شناخته شده است. با این حال، اکثر تحقیقات موجود در مورد ارتباط بین میزان سهام و نوسان قیمت سهام، اطلاعات میزان سهام را به عنوان متغیر خارجی در نظر می گیرند. سپس به معادله نوسان می افزایند. که دارای نواقصی است که مانع اشتراک و همپوشانی بین اطلاعات میزان سهام و اطلاعات نوسان می شوند.

در مورد نرم افزار تحلیل بازار بخوانید.

به عبارت دیگر:

به کار بردن متغیر خارجی مستقیم، از فرضیه توزیع که نشان می دهد میزان سهام و نوسان رابطه درونی دارند، چشم پوشی می نماید.

بنابراین، این مدل بر اساس پایه اصلی، فرض می نماید که:

اطلاعات حجم و بی ثباتی به نحوی مطابق توزیع پواسون هستند و به عنوان مدل SV با میزان سهام (مدل SV- VOL ) شناخته شده اند.

این مدل توسط آبنتو وال و همکارانش،لیو،چن به عنوان فرضیه توزیع و الگوریتم برآورد شرح و بسط داده شده است. در سطح تحقق الگوریتم غیر پارامتری، دو جریان اصلی وجود دارد.

شبیه سازی مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC) بر اساس استنتاج های بیزی و تکمیل شده با فرایند نمونه گیری گیبس. استفاده از فرایند مارکوف منجر به حساسیت به داده های کوتاه مدت می شود. برای داده های توالی زمانی نسبتاً ثابت با مقادیر منحصر به فرد کمتر و نقاط پرش، و مشخص کننده تمامیت و کل مشخصه توالی زمانی کاربردی است.

در مورد افزایش سرمایه الکترونیک بیشتر بدانید.

شبیه سازی SMC

جریان دوم به روش شبیه سازی SMC بر اساس فیلتر ذرات جانبی اشاره دارد و با استراتژی LW تکمیل شده، که برتري آن در قدرت بیشتر و کارایی برآورد بالاتر قرار دارد، بنابراین برای تحقق شناخت کامل سیستم های مدل و برآورد موثر فضای پارامتری تحت محیط داده از مقادیر منحصر به فرد و نقاط پرش، به ویژه، عملکرد مهم پرداختن به متغیر نهفته در دسترس است.

به این دلیل که توالی زمان میزان سهام، تغییر پذیری و خوشه بندی را مشخص می سازد، باید به روش شبیه سازی SMC اولویت داده شود.

با این حال، هر دو روش MCMC و SMC نرخ همگرا و بازده برآورد نسبتا حساسی به تنظیم پارامترهای مختلف دارند.

روش شبیه سازی MCMC عمدتاً برآورد پارامتر بر آزمایشات پایدار را به عنوان مقدار اولیه در نظر می گیرد. فیلتر پسین و نمونه گیری پیشین از روش نمونه برداری گیبس، داده های باقی مانده را برای برآورد گردش پارامترها اعمال می نماید. که برای طراحی مناسب آن برای فرآیند تولید اطلاعات و احتمال پذیرش از اهمیت زیادی برخوردار است.

در مورد سامانه تحلیل بازار بیشتر بدانید.

تفاوت روش شبیه سازی SMC

این تفاوت روش شبیه سازی SMC در آن نهفته است. این روش نمونه های اولیه را براساس توزیع قبلی به دست آورده و موجب بازگشت رو به جلو می شود. تعدادی از ذرات نمونه از هر دوره در طول همان فرآیند بازگشت باقی می مانند. و از استدلال حداکثر احتمال استفاده نموده. و مجموع داده های واقعی را به عنوان وضعیت محدودیت در نظر می گیرد. تا ذرات این دوره زمانی جدید نتوانند جایگزین ذرات نمونه دوره زمانی آخر شوند.

برآورد بازگشت مولفه ها با استفاده از استراتژی LW برای جذب اطلاعات جدید توسط خود ارزیابی تکمیل شده است که برای پارامترهای معقول قبلی و توابع مشخصه معنادار، بسیار مهم هستند.

می توان مشاهده کرد که روش شبیه سازی SMC درگیر مسائلی مانند چه پارامترهایی همگرا و چرا سرعت همگرایی زیاد است؛ هستند.

این چالش ها و مسائل می توانند به عنوان روش ارزشیابی جایگزین اعتبار مدل و همچنین معیار تجزیه و تحلیل مقایسه ای عمل نمایند. این محدودیت را که روش شبیه سازی MCMC هیچ استاندارد ارزیابی ندارد، را اصلاح نمایند.

در مورد سامانه افزایش سرمایه بیشتر بدانید.

چارچوب شناختی

در مقایسه با مدل بی ثباتی تحقق یافته که باید برای برآورد بی طرفانه از نوسان یکپارچه بر فرضیه برای برآورد ساده، یعنی محاسبه مناسب و نمونه برداری مکرر در دسترس باشد: مدل SV نمی تواند خطای رگرسیون و تعصب پیش بینی را برای وجود بسیاری از مولفه های تخمین زده شده، لحاظ نماید.

در مورد سامانه جامع تحلیل بازار بورس بیشتر بدانید.

با این حال، رفتار قیمت دارایی ها را به عنوان بازگشت میانگین قیمت، پایداری بی ثباتی و فرایند انتشار تصادفی از دریچه سه تایی کاملاً افقی توصیف می نماید. بدین ترتیب به عنوان چارچوب شناختی جامع و معقول تر تلقی می شود.

تکامل روش شبیه سازی غیر پارامتری موضوع خطای رگرسیون را تاحدی بهبود بخشیده است. مدل SV را به منظور بهره برداری از چشم انداز کاربردی گسترده تر از نظر موارد زیر به کار گرفته است:

• قیمت گذاری

• پیش بینی دارایی ها

در مورد شبکه اجتماعی سهامداران بیشتر بدانید.

پس از مقایسه جامع مزایا و معایب دو روش غیر پارامتری عمده و در ترکیب با ویژگی های توالی زمان میزان سهام خود، از مدل SV-VOL بر اساس روش شبیه سازی APF-LW برای کاوش الگوریتم برآورد دارای کارایی بیشتر استفاده نمودیم.

اطلاعات آماری در مدل SV-VOL برای انجام پردازش متغیر نهفته گنجانده شد که مشکل استفاده ناکافی از اطلاعات آماری در پژوهش های قبلی را حل می کند. و گسترش مدل SV را محقق می سازد. بعلاوه، پژوهش بر روی پیش بینی نوسان قیمت دیگر تنها بر اطلاعات مبادلات بازار سهام بستگی ندارد. در عوض، در یک شیوه اکتشافی اطلاعات آماری نرم افزار امور سهام بازار مبادلات را نیز به این مدل ارائه می دهد، که کاملاً خلاقانه است.

در مورد نرم افزار امور سهام بیشتر بدانید.

برچسب‌ها:ارائه اطلاعات آماری نرم افزار امور سهام, مدل SV, نرم افزار سهام, نرم افزار سهامداران