简介:摘要:本文首先对 10 支股票的当天成交量,最新成交价格进行周期性,平稳性,随机性等时间序列基本性质作出判断,使用 EXPMA 方法以及五日均线、振幅等趋势指标来衡量时间序列及截面价格与交易量的变化趋势。最后,结合数据可视化以及 MK检测,得出时间序列以及截面数据价格与交易量的变化趋势。并且以 pandas_prof iling报告为辅助,分析价格与其他特征因子的相关性以及各个特征因子之间相互影响的程度。探究得出时间序列在价格这一维度上 9 支股票呈下降趋势,在交易量这一维度上 8 支股票呈下降趋势。截面在价格这一维度上,10 支股票变化复杂,具有周期性。我们认定为股票的价格为非平稳非线性序列[1]。
简介:摘 要:企业的财务状况对企业的生存发展有着重大的影响,因此越来越多的企业开始关注自身的财务风险。本文以三棵树为例,采用2017-2021年数据,通过Z-Score模型的测算发现三棵树近些年财务风险加大,再通过财务指标进一步分析三棵树的具体风险,最后针对三棵树存在的财务风险,提出合理化建议。
简介:摘要:鉴于经济学与统计学的研究意义, 在经济学科和统计学科的高频率金融时间序列的分析研究已成为目前研究的热点问题,,高频率金融时间序列的产生中经过计算和研究存在着需要研究的不确定因素,因此对其波动性的估计与分形特征问题的研究对当前股票市场的涨幅和一段时间内的发展的规律,具有非常重要的意义。即对金融资产的价格随时间的变化而变化的规律探索。针对此问题高频数据波动率的估计变得越来越重要,结合数据进行实验,采用高频率数据的定义和性质特征,HHT方法、波动率、ARCH模型和SV模型,然后基于Hilbert-Huang变换的高频率数据波动频率对研究的问题进行进一步估计。
简介:摘要:随着信息科技的发展,对我国整个金融市场及行业的发展也带来了很大的影响,尤其是在互联网金融的时代环境下,金融风险的发生率也越来越高,使得整个金融市场的稳定发展也受到了很大的影响。而金融风险产生的最大原因就是法律制度方面的因素,目前我国无论是针对金融市场的监管法律还是针对金融风险的防范法律都不够完善,也使得金融行业的发展质量水平也越来越低,使得金融市场上的信用、操作等风险问题频繁产生。因此,在互联网金融的背景下,也需要进一步针对结合金融风险与法律制度之间的关系进行分析,来更好的用法律制度来落实有效的金融风险防范工作。本文在研究中将进一步针对金融风险产生的主要原因进行深入分析,进一步找出金融风险与法律制度之间的联系性,进而科学的针对金融风险防范与法律制度的完善提出可实施的策略,更好的降低金融风险的损害,促进整个金融市场的稳定发展。
简介:摘要:随着“盲盒”销售模式的兴起,现有的法律对其的规制作用不全面,仍有不少法律漏洞,以及“盲盒”具有一部分射幸性的特点,以至造成现实生活中以“盲盒”为缘由的纠纷事件随之增多。迫切需要对新兴的“盲盒”市场的监管提出统一性的要求,同时加强对“盲盒”市场的监督管理,避免新兴类的“盲盒”产品触及法律的红线,对社会经济造成危害,保证经济社会持续健康发展。本文从当今“盲盒”市场现状出发,引出“盲盒”市场存在的问题并对此给出相应的对策建议。