利用大数据与人工智能分析预测金融市场_huanLing

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房地产是促进我国经济持续增长的基础性、主导性产业，二手房市场是我国房地产市场不可或缺的组成部分。由于二手房的特殊性，目前市场上实时监测二手房市场房价涨幅的情况较少，影响二手房价的因素错综复杂，价格并非呈传统的线性变化。         本项目利用Python实现某一城市二手房相关信息的爬取，并对爬取的原始数据进行数据清洗，存储到数据库中，通过 flask 搭建后台，分析影响二手房房价的各类因素，并构建递归决策树模型，实现房价预测建模。

上证50ETF基金数据分析预测 getdata.ipynb 数据获取代码 train_regress.ipynb 数据分析及预测代码 20_year_FD.csv 数据存储文件 getDate.pptx 数据获取及处理过程的解释 final report.pptx 最终汇报PPT 纵观中国股市20余年的发展历程，可谓是崎岖艰难、坎坷不平、极为不易，从创立时的一片茫然，到认识过程中的盲目崇拜，从高潮时的一片疯狂，到低迷时的一片叹息，甚至一片谩骂，无论是决策层还是管理层，无论是企业还是投资者，都经历过各种心跳、各种窒息、各种欢欣鼓舞、各种痛苦万分。 应当说，股市的快速发展，不仅是中国经济发展的一个缩影，也是中国经济发展逐步走向成熟的标志之一。一个成熟的经济体，如果没有股市这样的融资平台、交易平台、发展平台、检验平台，是不可想象的。因为，从发达国家的经验来看，一定程度上，股市比其他金融手段、金融调控方式更加受到企业和投资者的欢迎与认可。 大作业，什么都有 ，代码PPT

5.固定效应变系数模型（OLS法） 模型形式为 其中：ai为29个省市的自发消费倾向，bi为边际消费倾向，两者用来反映省市间的消费结构差异。 EViews估计方法：在Common coefficients（系数相同）选择窗保持空白；在Cross section specific coefficients（截面系数不同）选择窗填入YD?；在Intercept（截距项）选择窗中选Fixed effects；其余选项同上。固定影响变系数模型输出结果如表11.5.10。 表11.5.10 固定影响变系数模型估计结果

时间序列分析预测小工具。自回归模型分析，卡尔曼滤波自回归模型，AIC, BIC, FPE, MDL, SBC, CAT, PHI自回归模型检验。The TSA toolbox is useful for analysing Time Series. - Stochastic Signal processing - Autoregressive Model Identification - adaptive autoregressive modelling using Kalman filtering - multivariate autoregressive modelling - maximum entropy spectral estimation - matched (inverse) filter design - Histogram analysis - Calcution of the entropy of a time series - Non-linear analysis (3rd order statistics) - Test for UnitCircle- and Hurwitz- Polynomials - multiple signal processing - Several criteria (AIC, BIC, FPE, MDL, SBC, CAT, PHI) for model order selection an autoregressive model are included. - Fast algorithms are used - missing values (encoded as NaN's) are considered

中国新能源汽车销量及未来发展趋势分析预测共19页.pdf.zip

概要：用季节性ARIMA模型分析和预测我国的进出口总额，有代码和数据及自己写的论文（包含摘要目录等） 论文摘要：进出口总额是反映我国对外贸易的重要指标之一,为探索我国的进出口金额变化情况,选取我国1994-2021年进出口总额的月度历史数据为研究样本,采用时间序列检验方法对其进行了相关分析,建立相应的季节性ARIMA模型，运用所建模型对2023年进出口总额进行预测。研究结果表明:我国月度进出口贸易总额时间序列预测模型表现出明显季度性变化特征,通过模型精度对比,季节性ARIMA模型预测精度较高，结合预测结果可用于有关外贸等方面政策的制定，推动我国经济的进一步发展。

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