沪深股市的协整关系分析，孟盈，，随着全球经济一体化进程的不断加深，在国际证券市场中，研究发现主要的股票市场之间呈现出越来越明显的联动趋势。本文首先对2000�

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基于copula的中国股市与基金回报的尾部相关性分析，王敏，周石鹏，本文运用二元Archimedean Copula函数分析上证主要股票和上证主要基金回报间的尾部相关性, 得出个股与基金之间的相关度?在众多具有非对称

金融业使用高等数学和统计已经有段时日。早在八十年代以前，银行业和金融业被认为是“枯燥”的；投资银行跟商业银行是分开的,业界主要的任务是处理“简单的”（跟当今相比）的金融职能，例如贷款。里根政府的减少调控和数学的应用，使该行业从枯燥的银行业变为今天的模样。在那之后，金融跻身科学，成为推动数学研究和发展的力量。例如数学上一个重大进展是布莱克-舒尔斯公式的推导。它被用来股票定价 (一份赋予股票持有者以一定的价格从股票发行者手中买入和卖出的合同）。但是,不好的统计模型，包括布莱克-

水从何来：居民资产向股市转移——2022年度策略-资金篇.pdf

本文的目的是使用通用自回归条件异方差（GARCH）类型模型来估计肯尼亚股票市场（即内罗毕证券交易所（NSE））的日收益率的波动性。 使用2013年3月至2016年2月的数据估算条件方差。我们使用对称和非对称模型来捕获股票市场的最常见特征，例如杠杆效应和波动率聚类。 结果表明，波动过程是高度持久的，因此提供了NSE指数收益序列存在风险溢价的证据。 反过来，这也支持正相关假设：即在波动率与预期股票收益之间。 结果揭示的另一个事实是，非对称GARCH模型比对称模型更适合NSE。 这证明了NSE回报系列中存在杠杆效应。

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深度学习 股市预测，与AR（10）模型进行对比，数据是韩国股价

灰色—马尔可夫链模型在股市预测中的应用，王礼霞，，根据灰色预测模型和马尔可夫预测思想，将灰色GM（1，1）预测模型结合马尔可夫链状态转移，阐述灰色—马尔可夫链模型原理并将此模�