基於馬爾科夫模型的股票市場

❶ 馬爾可夫模型在人力資源管理中的應用，求解

馬爾可夫模型在高校人力資源管理中的應用初銘暢
【摘要】：本文根據高校人力資源變數的現狀及其變化趨勢 ,應用馬爾可夫模型預測其在未來某一特定期間內可能出現的狀態 ,為高校人力資源管理決策提供依據 ,從而為形成一支結構合理、高效精乾的教師隊伍 ,為培養高素質的人才提供保障。
【作者單位】： 遼寧工學院經濟管理學院
【關鍵詞】： 馬爾可夫模型 人力資源管理 應用
【分類號】：G647
【正文快照】：
進入2 1世紀,各國間科技、經濟的競爭愈演愈烈。科技、經濟競爭的實質是人才的競爭,而人才短缺嚴重製約了我國在國際領域的競爭實力。高校是培養人才的重要陣地,是科教興國戰略目標實現的保證,而高素質人才的培養關鍵在教師。因此,必須對高校的人力資源進行科學的預測、規劃,

❷ 馬爾可夫模型能不能用到足彩預測上

yongwoozang.blog.163.com

❸ 請問誰知道markov模型是什麼啊謝謝

我想你說的應該是Hidden Markov Models
這是隱馬爾科夫模型
用在語音信號方面的,是為了分析語音信號而提出的一個演算法模型.在語音信號處理上用的比較多

隱馬爾可夫模型（HMM）是對語音信號的時間序列結構建立統計模型，可將之看作一個數學上的雙重隨機過程：一個是用具有有限狀態數的Markov鏈來模擬語音信號統計特性變化的隱含的隨機過程，另一個是與Markov鏈的每一個狀態相關聯的觀測序列的隨機過程。前者通過後者表現出來，但前者的具體參數是不可測的。人的言語過程實際上就是一個雙重隨機過程，語音信號本身是一個可觀測的時變序列，是由大腦根據語法知識和言語需要(不可觀測的狀態) 發出的音素的參數流。可見HMM合理地模仿了這一過程，很好地描述了語音信號的整體非平穩性和局部平穩性,是較為理想的一種語音模型。從整段語音來看，人類語音是一個非平穩的隨機過程，但是若把整段語音分割成若干短時語音信號，則可認為這些短時語音信號是平穩過程，我們就可以用線性手段對這些短時語音信號進行分析。若對這些語音信號建立隱馬爾可夫模型，則可以辯識具有不同參數的短時平穩的信號段，並可以跟蹤它們之間的轉化，從而解決了對語音的發音速率及聲學變化建立模型的問題。

具體的東西在這里也解釋不清的,你還是找書看吧
要搞清這個你要先去看一下"馬爾科夫鏈"的相關概念,再來這個隱馬爾科夫模型

❹ 如何通過隱馬爾科夫模型來預測股票價格

馬爾科夫預測模型它的前提條件是，在各個期間或者狀態時，變數面臨的下一個期間或者狀態的轉移概率都是一樣的、不隨時間變化的。一旦轉移概率有所變化，Markov模型必須改變轉移概率矩陣的參數，否則，預測的結果將會有很大的偏差。 隨機過程中，

❺ 馬爾可夫模型可以運用到預測gdp上面嗎

國內生產總值GDP預測數學模型是：1.回歸預測模型；2.ARIMA模型。回歸預測模型簡介：回歸模型（regression model）對統計關系進行定量描述的一種數學模型。回歸分析(regression analysis)是研究一個變數（被解釋變數）關於另一個（些）變數（解釋變數）的具體依賴關系的計算方法和理論。 從一組樣本數據出發，確定變數之間的數學關系式對這些關系式的可信程度進行各種統計檢驗，並從影響某一特定變數的諸多變數中找出哪些變數的影響顯著，哪些不顯著。利用所求的關系式，根據一個或幾個變數的取值來預測或控制另一個特定變數的取值，並給出這種預測或控制的精確程度。其用意：在於通過後者的已知或設定值，去估計和（或）預測前者的（總體）均值。ARIMA模型：
全稱為自回歸積分滑動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,簡記ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)於70年代初提出一著名時間序列預測方法
，所以又稱為box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）稱為差分自回歸移動平均模型，AR是自回歸， p為自回歸項；

MA為移動平均，q為移動平均項數，d為時間序列成為平穩時所做的差分次數。所謂ARIMA模型，是指將非平穩時間序列轉化為平穩時間序列，然後將因變數
僅對它的滯後值以及隨機誤差項的現值和滯後值進行回歸所建立的模型。ARIMA模型根據原序列是否平穩以及回歸中所含部分的不同，包括移動平均過程
（MA）、自回歸過程（AR）、自回歸移動平均過程（ARMA）以及ARIMA過程。

❻ 馬爾科夫鏈在經濟預測和決策中的應用

馬爾科夫鏈對經濟預測和決策是通過模型來進行的。
馬爾可夫鏈，是指數學中具有馬爾可夫性質的離散事件隨機過程。該過程中，在給定當前知識或信息的情況下，過去（即當前以前的歷史狀態）對於預測將來（即當前以後的未來狀態）是無關的。
馬爾科夫鏈是一種預測工具。適宜對很多經濟現象的描述。最為典型的就是對股票市場的分析。有人利用歷史數據預測未來股票或股市走勢，發現並不具備明顯的准確性，得出的結論是股市無規律可言。
經濟學者們用建立馬爾科夫鏈模型來進行預測和決策，一般分為三步，設定狀態，計算轉移概率矩陣，計算轉移的結果。

❼ 馬爾科夫的馬爾科夫分析模型

實際分析中，往往需要知道經過一段時間後，市場趨勢分析對象可能處於的狀態，這就要求建立一個能反映變化規律的數學模型。馬爾科夫市場趨勢分析模型是利用概率建立一種隨機型的時序模型，並用於進行市場趨勢分析的方法。
馬爾科夫分析法的基本模型為：
X(k+1）=X(k）×P
公式中：X(k）表示趨勢分析與預測對象在t=k時刻的狀態向量，P表示一步轉移概率矩陣，
X(k+1）表示趨勢分析與預測對象在t=k+1時刻的狀態向量。
必須指出的是，上述模型只適用於具有馬爾科夫性的時間序列，並且各時刻的狀態轉移概率保持穩定。若時間序列的狀態轉移概率隨不同的時刻在變化，不宜用此方法。由於實際的客觀事物很難長期保持同一狀態的轉移概率，故此法一般適用於短期的趨勢分析與預測。

❽ 什麼是馬爾科夫模型詳細的介紹。。。。

1、實際分析中，往往需要知道經過一段時間後，市場趨勢分析對象可能處於的狀態，這就要求建立一個能反映變化規律的數學模型。馬爾科夫市場趨勢分析模型是利用概率建立一種隨機型的時序模型，並用於進行市場趨勢分析的方法。
馬爾科夫分析法的基本模型為： X(k+1)=X(k)×P
公式中：X(k)表示趨勢分析與預測對象在t=k時刻的狀態向量，P表示一步轉移概率矩陣，
X(k+1)表示趨勢分析與預測對象在t=k+1時刻的狀態向量。
必須指出的是，上述模型只適用於具有馬爾科夫性的時間序列，並且各時刻的狀態轉移概率保持穩定。若時間序列的狀態轉移概率隨不同的時刻在變化，不宜用此方法。由於實際的客觀事物很難長期保持同一狀態的轉移概率，故此法一般適用於短期的趨勢分析與預測。
2、馬爾科夫模型：是用來預測具有等時間隔（如一年）的時刻點上各類人員的分布狀況。馬爾科夫模型的基本思想是：找出過去人事變動的規律，以此來推測未來的人事變動趨勢。
馬爾科夫模型：是根據歷史數據，預測等時間間隔點上的各類人員分布狀況。此方法的基本思想上根據過去人員變動的規律，推測未來人員變動的趨勢。步驟如下：
①根據歷史數據推算各類人員的轉移率，遷出轉移率的轉移矩陣；
②統計作為初始時刻點的各類人員分布狀況；
③建立馬爾科夫模型，預測未來各類人員供給狀況。

❾ 馬爾可夫預測模型在經濟預測的應用背景

隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是統計模型，它用來描述一個含有隱含未知參數的馬爾可夫過程。其難點是從可觀察的參數中確定該過程的隱含參數。然後利用這些參數來作進一步的分析，例如模式識別。
在正常的馬爾可夫模型中，狀態對於觀察者來說是直接可見的。這樣狀態變遷概率便是全部的參數。而在隱馬爾可夫模型中,狀態並不是直接可見的，但受狀態影響的某些變數則是可見的。每一個狀態在可能輸出的符號上都有一概率分布。因此輸出符號的序列能夠透露出狀態序列的一些信息。
隱馬爾可夫模型可以有以下描述：
1.N，模型狀態數碼，一般情況下，狀態具有遍歷性，即一個狀態可有其他任何一個狀態到達。模型的狀態記為S = {S1,S2,……,SN}。
2．M，個狀態可觀察的離散符號數，對過程的物理輸出進行矢量量化編碼，符號數就是碼書大小。符號記為V={V1,V2,……,VM}。
3，AN×N， 狀態轉移概率矩陣。描述了HMM模型中各個狀態之間的轉移概率。其中
Aij = P(at+1 =Sj | qt=Si),1≤i,j≤N. (1)
式（1）表示在t時刻、狀態為Si的條件下，在t+1時刻狀態是Sj的概率。
（4）BN×N ，觀測符號概率分布矩陣。其中
Bj(k) = P[Vk(t) | qt = Sj]; 1≤j≤N,1≤k≤M.
表示在t時刻、狀態是Sj條件下，觀察符號為Vk(t)的概率。
5，πj = P[q1 = Sj];1≤j≤N.
表示在出示t=1時刻狀態為Sj的概率。

隱馬爾可夫模型在經濟預測中的應用

[摘 要] 定量預測方法分為因果預測法和時間序列預測法。因果預測法利用預測變數與其他變數之間的因果關系進行預測， 時間序列預測法的原理是根據預測變數歷史數據的結構推斷其未來值。由於時間序列只能描述變數自身序列的結構， 但不能描述其他特徵，而因果預測法雖能描述某個變數與其他變數之間的因果關系，但缺少描述這一變數自身時間 序列結構的功能。因此，筆者提出了一種新的預測方法——基於觀測序列為向量的隱馬爾可夫模型(HMM)，該方法能同時考慮變數自身序列結構以及變數與其他變數之間的因果關系。本文首先介紹了隱馬爾可夫基本理論；其次在 模型訓練、隱狀態序列估計的基礎上，提出基於HMM預測演算法；最後進行了實證研究，其結果也表明該方法的有效性。
[關鍵詞] 隱馬爾可夫模型；影響因素；預測
[中圖分類號] F064.1
[文獻標識碼] A
[文章編號] 1006-5024(2007)07-0142-03
[作者簡介] 張冬青，南京航空航天大學經濟與管理學院博士生，研究方向為經濟信號分析、交通預測；

論文可以在資料庫裡面下。