Construction d’indicateurs et modèles: Un guide pour prédire le marché boursier

Measurement and prediction of the development level of China’s digital economy

Analyse des indicateurs clés de l’économie numérique

Introduction : Le suivi des indicateurs clés de l’économie numérique est essentiel pour évaluer la croissance des marchés boursiers. Nous présentons ici une analyse basée sur 23 indicateurs sélectionnés dans différents domaines.

Méthode de divergence K-L

La méthode de divergence K-L est utilisée pour évaluer la similarité entre les distributions de probabilité. En ajustant le décalage temporel entre deux séquences cibles, cette méthode identifie le décalage minimum. En utilisant des séquences de probabilité normalisées, la divergence K-L permet de détecter les changements dans les données d’entrée.

Méthodes d’indexation

Indice de prospérité
L’indice de prospérité combine des variables pertinentes pour refléter l’état des objectifs quantifiables. En utilisant la moyenne et l’écart type des indicateurs, des seuils sont définis pour attribuer des scores à chaque indicateur. Ces scores sont ensuite utilisés pour calculer l’indice de prospérité.

Indice composite
L’indice composite est construit en combinant les taux de change des indicateurs consistants, retardés et avancés pour refléter l’état de développement global de l’industrie. En calculant les taux de changement normalisés et en établissant des valeurs standardisées, l’indice composite offre une vision globale du développement de l’économie numérique.

Algorithme de convolution Savitzky-Golay

L’algorithme de lissage par convolution Savitzky-Golay est une méthode efficace de filtrage des données. En préservant la forme du signal tout en éliminant le bruit, cet algorithme offre une meilleure précision de prédiction pour les fluctuations de séquences.

Modèle Grey-Markov

Le modèle Grey-Markov combine la théorie des systèmes Grey et la théorie de Markov pour prédire les fluctuations des séquences. En construisant des équations basées sur des séquences cumulatives, ce modèle permet une prédiction plus précise des tendances en compensant les erreurs de prédiction traditionnelles.

En résumé, l’analyse des indicateurs clés de l’économie numérique offre une vision approfondie de la croissance des marchés boursiers, essentielle pour les investisseurs et les analystes financiers.

Source : www.nature.com

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