基于马尔科夫模型的股票市场

❶ 马尔可夫模型在人力资源管理中的应用，求解

马尔可夫模型在高校人力资源管理中的应用初铭畅
【摘要】：本文根据高校人力资源变量的现状及其变化趋势 ,应用马尔可夫模型预测其在未来某一特定期间内可能出现的状态 ,为高校人力资源管理决策提供依据 ,从而为形成一支结构合理、高效精干的教师队伍 ,为培养高素质的人才提供保障。
【作者单位】： 辽宁工学院经济管理学院
【关键词】： 马尔可夫模型 人力资源管理 应用
【分类号】：G647
【正文快照】：
进入2 1世纪,各国间科技、经济的竞争愈演愈烈。科技、经济竞争的实质是人才的竞争,而人才短缺严重制约了我国在国际领域的竞争实力。高校是培养人才的重要阵地,是科教兴国战略目标实现的保证,而高素质人才的培养关键在教师。因此,必须对高校的人力资源进行科学的预测、规划,

❷ 马尔可夫模型能不能用到足彩预测上

yongwoozang.blog.163.com

❸ 请问谁知道markov模型是什么啊谢谢

我想你说的应该是Hidden Markov Models
这是隐马尔科夫模型
用在语音信号方面的,是为了分析语音信号而提出的一个算法模型.在语音信号处理上用的比较多

隐马尔可夫模型（HMM）是对语音信号的时间序列结构建立统计模型，可将之看作一个数学上的双重随机过程：一个是用具有有限状态数的Markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程。前者通过后者表现出来，但前者的具体参数是不可测的。人的言语过程实际上就是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变序列，是由大脑根据语法知识和言语需要(不可观测的状态) 发出的音素的参数流。可见HMM合理地模仿了这一过程，很好地描述了语音信号的整体非平稳性和局部平稳性,是较为理想的一种语音模型。从整段语音来看，人类语音是一个非平稳的随机过程，但是若把整段语音分割成若干短时语音信号，则可认为这些短时语音信号是平稳过程，我们就可以用线性手段对这些短时语音信号进行分析。若对这些语音信号建立隐马尔可夫模型，则可以辩识具有不同参数的短时平稳的信号段，并可以跟踪它们之间的转化，从而解决了对语音的发音速率及声学变化建立模型的问题。

具体的东西在这里也解释不清的,你还是找书看吧
要搞清这个你要先去看一下"马尔科夫链"的相关概念,再来这个隐马尔科夫模型

❹ 如何通过隐马尔科夫模型来预测股票价格

马尔科夫预测模型它的前提条件是，在各个期间或者状态时，变量面临的下一个期间或者状态的转移概率都是一样的、不随时间变化的。一旦转移概率有所变化，Markov模型必须改变转移概率矩阵的参数，否则，预测的结果将会有很大的偏差。 随机过程中，

❺ 马尔可夫模型可以运用到预测gdp上面吗

国内生产总值GDP预测数学模型是：1.回归预测模型；2.ARIMA模型。回归预测模型简介：回归模型（regression model）对统计关系进行定量描述的一种数学模型。回归分析(regression analysis)是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。 从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著。利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度。其用意：在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。ARIMA模型：
全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法
，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项；

MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量
仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程
（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。

❻ 马尔科夫链在经济预测和决策中的应用

马尔科夫链对经济预测和决策是通过模型来进行的。
马尔可夫链，是指数学中具有马尔可夫性质的离散事件随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，过去（即当前以前的历史状态）对于预测将来（即当前以后的未来状态）是无关的。
马尔科夫链是一种预测工具。适宜对很多经济现象的描述。最为典型的就是对股票市场的分析。有人利用历史数据预测未来股票或股市走势，发现并不具备明显的准确性，得出的结论是股市无规律可言。
经济学者们用建立马尔科夫链模型来进行预测和决策，一般分为三步，设定状态，计算转移概率矩阵，计算转移的结果。

❼ 马尔科夫的马尔科夫分析模型

实际分析中，往往需要知道经过一段时间后，市场趋势分析对象可能处于的状态，这就要求建立一个能反映变化规律的数学模型。马尔科夫市场趋势分析模型是利用概率建立一种随机型的时序模型，并用于进行市场趋势分析的方法。
马尔科夫分析法的基本模型为：
X(k+1）=X(k）×P
公式中：X(k）表示趋势分析与预测对象在t=k时刻的状态向量，P表示一步转移概率矩阵，
X(k+1）表示趋势分析与预测对象在t=k+1时刻的状态向量。
必须指出的是，上述模型只适用于具有马尔科夫性的时间序列，并且各时刻的状态转移概率保持稳定。若时间序列的状态转移概率随不同的时刻在变化，不宜用此方法。由于实际的客观事物很难长期保持同一状态的转移概率，故此法一般适用于短期的趋势分析与预测。

❽ 什么是马尔科夫模型详细的介绍。。。。

1、实际分析中，往往需要知道经过一段时间后，市场趋势分析对象可能处于的状态，这就要求建立一个能反映变化规律的数学模型。马尔科夫市场趋势分析模型是利用概率建立一种随机型的时序模型，并用于进行市场趋势分析的方法。
马尔科夫分析法的基本模型为： X(k+1)=X(k)×P
公式中：X(k)表示趋势分析与预测对象在t=k时刻的状态向量，P表示一步转移概率矩阵，
X(k+1)表示趋势分析与预测对象在t=k+1时刻的状态向量。
必须指出的是，上述模型只适用于具有马尔科夫性的时间序列，并且各时刻的状态转移概率保持稳定。若时间序列的状态转移概率随不同的时刻在变化，不宜用此方法。由于实际的客观事物很难长期保持同一状态的转移概率，故此法一般适用于短期的趋势分析与预测。
2、马尔科夫模型：是用来预测具有等时间隔（如一年）的时刻点上各类人员的分布状况。马尔科夫模型的基本思想是：找出过去人事变动的规律，以此来推测未来的人事变动趋势。
马尔科夫模型：是根据历史数据，预测等时间间隔点上的各类人员分布状况。此方法的基本思想上根据过去人员变动的规律，推测未来人员变动的趋势。步骤如下：
①根据历史数据推算各类人员的转移率，迁出转移率的转移矩阵；
②统计作为初始时刻点的各类人员分布状况；
③建立马尔科夫模型，预测未来各类人员供给状况。

❾ 马尔可夫预测模型在经济预测的应用背景

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。
在正常的马尔可夫模型中，状态对于观察者来说是直接可见的。这样状态变迁概率便是全部的参数。而在隐马尔可夫模型中,状态并不是直接可见的，但受状态影响的某些变量则是可见的。每一个状态在可能输出的符号上都有一概率分布。因此输出符号的序列能够透露出状态序列的一些信息。
隐马尔可夫模型可以有以下描述：
1.N，模型状态数码，一般情况下，状态具有遍历性，即一个状态可有其他任何一个状态到达。模型的状态记为S = {S1,S2,……,SN}。
2．M，个状态可观察的离散符号数，对过程的物理输出进行矢量量化编码，符号数就是码书大小。符号记为V={V1,V2,……,VM}。
3，AN×N， 状态转移概率矩阵。描述了HMM模型中各个状态之间的转移概率。其中
Aij = P(at+1 =Sj | qt=Si),1≤i,j≤N. (1)
式（1）表示在t时刻、状态为Si的条件下，在t+1时刻状态是Sj的概率。
（4）BN×N ，观测符号概率分布矩阵。其中
Bj(k) = P[Vk(t) | qt = Sj]; 1≤j≤N,1≤k≤M.
表示在t时刻、状态是Sj条件下，观察符号为Vk(t)的概率。
5，πj = P[q1 = Sj];1≤j≤N.
表示在出示t=1时刻状态为Sj的概率。

隐马尔可夫模型在经济预测中的应用

[摘 要] 定量预测方法分为因果预测法和时间序列预测法。因果预测法利用预测变量与其他变量之间的因果关系进行预测， 时间序列预测法的原理是根据预测变量历史数据的结构推断其未来值。由于时间序列只能描述变量自身序列的结构， 但不能描述其他特征，而因果预测法虽能描述某个变量与其他变量之间的因果关系，但缺少描述这一变量自身时间 序列结构的功能。因此，笔者提出了一种新的预测方法——基于观测序列为向量的隐马尔可夫模型(HMM)，该方法能同时考虑变量自身序列结构以及变量与其他变量之间的因果关系。本文首先介绍了隐马尔可夫基本理论；其次在 模型训练、隐状态序列估计的基础上，提出基于HMM预测算法；最后进行了实证研究，其结果也表明该方法的有效性。
[关键词] 隐马尔可夫模型；影响因素；预测
[中图分类号] F064.1
[文献标识码] A
[文章编号] 1006-5024(2007)07-0142-03
[作者简介] 张冬青，南京航空航天大学经济与管理学院博士生，研究方向为经济信号分析、交通预测；

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