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基于Copula函数分析我国沪市股票交易量与价格的相关性

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简介：
本文利用Copula函数探究了中国上海股市中股票交易量与价格之间的相关性，为投资者提供了有价值的统计依据和市场洞察。 本段落基于Copula函数分析了我国沪市股票交易量与价格之间的相依性。股价与成交量是股票市场中的两个关键变量，它们之间关系的研究一直是学术界关注的热点问题。文中选取了沪市股票的日收盘价和成交量作为研究对象。

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  • 基于Copula函数分析我国沪市股票交易量与价格的相关性
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    本文利用Copula函数探究了中国上海股市中股票交易量与价格之间的相关性，为投资者提供了有价值的统计依据和市场洞察。 本段落基于Copula函数分析了我国沪市股票交易量与价格之间的相依性。股价与成交量是股票市场中的两个关键变量，它们之间关系的研究一直是学术界关注的热点问题。文中选取了沪市股票的日收盘价和成交量作为研究对象。
     
  • 股票价格指数收益相关性分析
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    本研究探讨不同股票价格指数间的相互关系及影响，旨在通过深入分析其收益相关性，为投资者提供决策依据。 股票价格指数能够反映整个股市的价格水平及其变动情况。本段落收集了主要几个市场的股票价格指数，并运用SPSS软件进行了相关性分析。
     
  • 关于影响我国股票价格指数因素的计量分析.doc
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    本文通过计量经济学方法探讨了影响中国股市股价指数的关键因素，旨在为投资者提供有价值的参考信息。 关于影响我国股票价格指数的因素的计量分析.doc
     
  • 基于神经网络的Copula函数相关性分析
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    本研究采用神经网络技术对Copula函数进行建模和分析，旨在更准确地捕捉变量间的复杂依赖关系，并应用于金融、保险等领域。 在结构可靠性分析中，构建变量之间的联合分布函数至关重要。由于变量之间存在相关性，如何准确地建立这种关系是一个关键问题。李海滨和孙立君基于神经网络Copula函数的相关性分析对此进行了研究。
     
  • 基于多元线性回归的股票价格分析与预测
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    本研究运用多元线性回归模型对影响股票价格的关键因素进行量化分析，旨在揭示各变量间的关系，并对未来股价走势做出科学预测。 中国是世界上最大的发展中国家之一，其股票市场中的股价具有序列相关性，这意味着可以通过历史数据来预测未来的股价走势。本段落以沪深300指数为例进行分析，并探讨了成交量及其他因素对股价的影响。
     
  • 基于Copula的期货市场尾部相关性分析（2014年）
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    本文通过运用Copula函数对期货市场的尾部相关性进行深入研究和量化分析，揭示了不同期货品种间的极端风险联动特征。 通过选择合适的Copula函数可以有效地度量金融数据的尾部相关性。选取Archimedean Copula函数族中的Gumbel Copula和Clayton Copula来分别衡量国际期货市场中黄金期货和白银期货收益率的尾部相关性，并使用非参数估计法对Copula函数中的参数进行估算。研究结果表明，这两种期货收益率表现出更强的下尾相关性而非上尾相关性。
     
  • 利用Python进行股票价格序列相似性分析.zip
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    本项目通过Python编程实现对股票价格序列的相似性分析，旨在探索不同股票之间的关联性和市场趋势，为投资决策提供数据支持。 资源包含文件：课程报告word文档、源码及数据、截图。使用Python及相关库结合动态时间弯曲（DTW）算法，通过折线图直观地展示分析结果。详细介绍请参考相关文献或资料。
     
  • 基于LSTM的股票价格预测案例分析
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    本研究运用长短期记忆网络(LSTM)模型对股票市场进行预测分析，通过实证数据探讨该算法在金融时间序列中的应用效果和挑战。 这是 notebook，用 Jupyter 打开。
     
  • Copula方法及相关性分析
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    本文介绍了Copula方法及其在相关性分析中的应用，探讨了如何利用该工具描述和建模多变量之间的复杂依赖关系。 本段落主要研究利用Copula理论进行相关性分析。