一种基于改进加权马氏链的艺术品指数预测方法技术

一种基于改进加权马氏链的艺术品指数预测方法，属于量化投资领域。主要思想是充分利用艺术品指数的历史数据，提高了艺术品指数预测精度，填补现有艺术品指数预测问题的空白；引入时间衰减因子，将加权马氏链的预测结果从区间值转换为具体数值。具体过程如下：首先建立艺术品指数状态空间，将艺术品指数序列转换为艺术品指数状态序列；其次利用艺术品指数状态序列，计算其不同步长的转移概率矩阵；最后利用前

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进加权马氏链的艺术品指数预测方法
本专利技术属于量化投资领域，涉及艺术品指数预测技术，是艺术品投资的重要组成部分，主要应用于艺术品市场行情的判断，为个人或企业的艺术品投资、收藏、融资、质押、信贷等行为提供参考。
技术介绍
艺术品指数诞生于20世纪80年代，最早由苏富比公司基于艺术品历史交易数据进行处理后获得的数字结果，其基本理念、构建思路源于证券股票指数，目的是反映艺术品市场在一定目标时间、空间范围内的交易状况，从而试图把握艺术品市场的整体节奏，探索艺术品市场的未来趋势。我国起步较晚，应用较早且较为成熟的案例是由雅昌艺术网2004年发布的“雅昌指数”。自2007年，中国艺术金融化进入爆发期，使得艺术品指数进入快速发展期。鉴于艺术品具有稀缺性、不可替代性和难以标准化的低频交易“非标性”，艺术品交易具有低频性、价格难以获得、数据量小等特点，目前海内外所有艺术品指数在准确性、客观性、专业性等方面或多或少存在局限性。尽管如此，艺术品指数仍具有科学化、数据化、图形化、便捷化等特点，能够在一定程度上直观地反映出艺术品市场的基本形态、周期波本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进加权马氏链的艺术品指数预测方法，其特征在于，包括：/n(1)将艺术品指数序列转换为艺术品指数状态序列，建立艺术品指数状态空间E＝{1,2,…,M}的划分标准，依据划分标准确定艺术品指数序列

【技术特征摘要】
1.一种基于改进加权马氏链的艺术品指数预测方法，其特征在于，包括：
(1)将艺术品指数序列转换为艺术品指数状态序列，建立艺术品指数状态空间E＝{1,2,…,M}的划分标准，依据划分标准确定艺术品指数序列的状态序列其中xi为第i个艺术品指数的取值，ei为第i个艺术品指数的所处状态且ei∈E，n为艺术品指数序列和状态序列的长度；
(2)利用艺术品指数状态序列计算其不同步长的转移概率矩阵P(k)，其中k为步长，且k∈{1,2,…,K}；
(3)以前K个时间段的艺术品指数状态为初始状态，结合k步长的转移概率矩阵预测出第n+1个时间段的艺术品指数xn+1。


2.根据权利要求1所述基于改进加权马氏链的艺术品指数预测方法，其特征在于，所述步骤(2)包括：
(2-1)计算一步转移概率矩阵，任意给定状态i,j，用一步转移频率近似替代一步转移概率，其计算公式如下：



其中，M为艺术品指数状态的个数，fij为艺术品指数状态从状态i一步转移到状态j的频次，为由艺术品指数状态序列计算得出的指数状态从状态i转移到状态j的一步转移概率，从而得到一步转移概率矩阵P(1)＝(pij)M×M；
(2-2)分别求出其它k步长的转移概率矩阵P(k)，其中为由艺术品指数状态序列计算得出的指数状态从状态i到状态j的k步转移概率，且k∈{2,…,K...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡勇，邱浪波，穆鹏远，梁小江，
申请(专利权)人：陕西省信息化工程研究院，
类型：发明
国别省市：陕西;61