【摘 要】
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在经济全球化、金融一体化的今天,股票市场不断复杂化,呈现出诸多经典金融分析无力解释的背离现象,但与此同时,一些经典金融统计特征却有着惊人的相似性。这表明股票市场虽然错综复杂,但却存在普适规律,可以通过数据挖掘找寻到它背后的运行规律。本文旨在通过整理现有文献资料和股市信息,明晰我国A股市场发展动态,找出其潜在影响因子,在传统金融分析的基础上构建了投资者预期指标,度量投资者情绪。紧接着选取综合类指数、
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在经济全球化、金融一体化的今天,股票市场不断复杂化,呈现出诸多经典金融分析无力解释的背离现象,但与此同时,一些经典金融统计特征却有着惊人的相似性。这表明股票市场虽然错综复杂,但却存在普适规律,可以通过数据挖掘找寻到它背后的运行规律。本文旨在通过整理现有文献资料和股市信息,明晰我国A股市场发展动态,找出其潜在影响因子,在传统金融分析的基础上构建了投资者预期指标,度量投资者情绪。紧接着选取综合类指数、分类指数、样本类指数等股票数据,进行实证分析,对我国股票市场的波动率、牛熊趋势、收盘价格进行预测性研究。首先是股票市场波动性预测。构建ARIMA、ARCH和GARCH等金融时间序列模型,对我国A股市场股价波动及走势进行预测性研究。其中,利用ARIMA模型对线性金融时间序列进行拟合,使用GARCH模型对非线性时序残差进行拟合。结果表明,ARIMA模型对于线性金融时序拟合效果优异,但是在面对复杂程度高、噪声多的非线性序列时预测效果下降,偏差增大;而GARCH模型对于非线性序列具有显著拟合效果,对股市波动集聚现象刻画鲜明。紧随其次是股市牛熊趋势预测。利用机器学习算法对股市牛熊趋势运动进行预测性分析,研究表明,基于权重投票思想的集成树模型对股市牛熊预测有着高度精确性,其中Xgboost预测准确率高达96%,此外神经网络模型效果也很不错,准确率在90%以上。最后是股票市场价格预测,本文基于Lstm深度神经网络模型对股票收盘价进行预测,结果显示Lstm模型对于股票收盘价的预测与实际走势趋同,模型loss函数值下降明显并收敛,拟合效果较好。本文在实证分析的基础上,联系贸易战和新冠疫情提出展望,从市场管制、信息对称、投资结构、金融创新等角度提出一些建议。
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铝锂合金具有密度低、比强度、比刚度高,耐疲劳和耐腐蚀等优点,用其替代传统铝合金构件,可以实现结构减重10～20%,刚度提升10～20%;在航空航天、国防等领域具有广阔的应用前景。以往有关铝锂合金的研究主要集中于变形铝锂合金,但是,变形铝锂合金难以成型复杂结构件。一些大型复杂部件只能采用铸造方法成型,而国内外尚没有公开的铸造铝锂合金牌号或标准。虽然已有铸造Al-Li-
随着双语教育的不断推进，一些针对儿童二语阅读中出现的跨语言现象越来越受到心理学家的关注。语素意识是语言认知的重要组成部分，指个体对语言构词方式的理解和反思性操作。无论在单语还是双语中，语素意识对儿童阅读习得都具有一定解释率。但中英文文字结构差异较大，语素分类不尽相同。对于从小接受中英双语教学的ESL（English as Second Language）儿童而言，中文语素对其英语阅读习得的影响，及
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高校毕业生数量逐年增加，就业形势日渐严峻，妥善安置就业是关系到个人、家庭以及社会发展的重要任务。职业决策自我效能感是指个体对自己完成就业择业任务的信心程度，家庭亲密度和适应性是个体成长的背景，心理资本作为个体在成长过程中表现出来的一种积极心理状态以及主动性人格作为个体采取主动行为影响周围环境的一种相对稳定的倾向都在一定程度上影响着大学生的择业信心。 本研究探讨了家庭亲密度和适应性、心理资本、主动
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