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World File Search System股票价格
Obayashi Corporation摘要总统日期的新闻发布会：2024年12月23日，星期一，从16:00到16:50受访者：KE
这次。（Hasuwa）自2018年3月担任总统以来，我一直在促进继任计划。尤其是在过去的两到三年中，我一直在寻找适当的改变时机。回顾过去，自2020年Covid-19的大流行以来，我们的建筑业务的利润已经恶化，部分原因是建筑价格飙升。但是，我们的收入通常在这里和11月在今年的11月收回，自上市以来，我们的股票价格达到了一个新的高价，我们从利益相关者那里获得了一定水平的积极反馈，这些反馈强调了资本效率以提高公司价值。加速我们为2022年中期商业计划附录中概述的可持续增长战略的努力；为了在将来建立一个集团范围的业务结构，以国内建筑业务为中心，其他业务产生的绩效等于或大于国内建筑业务的业务，我认为此时将指挥棒传递给下一代是合适的。Q2。 致Hasuwa先生和Sato先生：请告诉我们您对作为顶级要求的要求Q2。致Hasuwa先生和Sato先生：请告诉我们您对作为顶级要求的要求致Hasuwa先生和Sato先生：请告诉我们您对作为顶级要求的要求
有向链生成对抗网络
现实世界数据可以是多模态分布的，例如描述社区中的意见分歧、神经元的脉冲间隔分布以及振荡器的自然频率的数据。生成多模态分布式现实世界数据已成为现有生成对抗网络 (GAN) 的挑战。例如，我们经常观察到神经 SDE 仅在生成单模态时间序列数据集方面表现出色。在本文中，我们提出了一种新颖的时间序列生成器，称为有向链 GAN（DC-GAN），它将时间序列数据集（称为有向链的邻域过程或输入）插入具有分布约束的有向链 SDE 的漂移和扩散系数中。DC-GAN 可以生成与邻域过程相同分布的新时间序列，并且邻域过程将提供学习和生成多模态分布式时间序列的关键步骤。所提出的 DC-GAN 在四个数据集上进行了测试，包括两个来自社会科学和计算神经科学的随机模型，以及两个关于股票价格和能源消耗的真实世界数据集。据我们所知，DC-GAN 是第一个能够生成多模态时间序列数据的作品，并且在分布、数据相似性和预测能力的度量方面始终优于最先进的基准。
GE Works
有关前瞻性陈述的警告：本文件包含“前瞻性陈述”——即与未来而非过去事件有关的陈述。在这种情况下，前瞻性陈述通常涉及我们预期的未来业务和财务表现以及财务状况，并且通常包含诸如“期望”、“预期”、“打算”、“计划”、“相信”、“寻求”、“看到”或“将”之类的词语。前瞻性陈述本质上涉及不同程度的不确定事项。对我们来说，可能导致我们的实际结果与前瞻性陈述中表达的结果大不相同的特定不确定因素包括：当前的经济和金融状况，包括利率和汇率波动、商品和股票价格以及金融资产价值；欧洲主权债务形势的发展可能对美国或欧洲造成市场混乱或其他影响；金融和信贷市场状况对通用电气资本公司 (GECC) 资金的可用性和成本以及我们按计划降低 GECC 资产水平的能力的影响；房地产市场状况和失业率对商业和消费者信贷违约水平的影响；日本消费者行为的变化可能会影响我们对超额利息退款索赔责任的估计（GE Money Japan）；未决和未来的抵押贷款证券化索赔和诉讼
绿色技术，清洁能源和...
摘要：本研究研究了伊斯兰股票价格，基于信仰的投资，绿色技术，清洁能源和绿色金融之间的长期关系。该研究中使用的变量是清洁能源的清洁能源指数，绿色金融的绿色债券指数，可再生能源和清洁技术指数的绿色技术指数以及伊斯兰股票的伊斯兰股票截止价格指数，如S＆P所解释。使用的研究模型是NARDL模型，发现基于信仰和绿色金融工具之间的协整关系。绿色金融工具不适合研究期间用作基于信仰的投资组合的安全或有效的多元化工具。理解基于信仰的投资与其他绿色金融资产的关系对于通过金融市场工具支持可持续发展的发展至关重要，金融市场工具可提供环境和社会利益。因此，逮捕基于信仰的投资与绿色金融工具之间的关系可以有助于提高金融市场的社会和环境责任意识。该研究的成果在了解金融市场的投资者如何对积极和负面冲击的反应，估计这些影响，有效管理包括绿色金融资产和基于信仰的投资以及制定适当的投资策略的投资组合。
美国货币政策的溢出效应有多大？
我们基于结构情景分析和最小相对熵法，量化了美国货币政策的溢出效应，该方法应用于贝叶斯代理结构向量自回归模型，该模型基于 1990 年至 2019 年期间的数据进行估计。我们发现，溢出效应在响应美国紧缩性货币政策冲击而导致的国内实际经济活动整体放缓中占了相当大的比例。我们的分析表明，当托宾 q/现金流和股市财富效应影响到美国投资和消费时，溢出效应就会实现。紧缩的美国货币政策抑制了美国公司的海外销售，从而降低了公司的估值/现金流，并进而导致投资减少。同样，随着紧缩的美国货币政策压低美国和外国的股票价格，美国家庭投资组合的价值也会降低，从而引发消费下降。净贸易不会对溢出效应产生影响，因为美国货币政策对出口和进口的影响是相似的。最后，溢出效应通过发达经济体而非新兴市场经济体实现，这与它们在美国企业海外需求和美国海外股权持有中的相对重要性相一致。
比较DQN和双DQN强化学习算法的股票市场预测
摘要。金融业始终认为股市预测至关重要。近年来，加强学习技术在股票市场预测中的应用引起了人们的关注。这项研究旨在使用深Q-NETWORKS（DQN）和Double Deep Q-Network（DDQN）进行探索，以进行库存预测。历史股票价格和相关市场数据被用作构建培训DQN和DDQN模型的强化学习环境的输入。这些模型的目的是通过学习最佳政策来预测股票的未来价格趋势。结果表明，DQN和DDQN模型在股票市场预测任务中均表现出强大的性能。与传统指标的方法相比，他们能够更准确地捕获股市的非线性特征和动态变化。此外，DDQN模型在某些指标中显示出略高的结果，表明将目标网络用于稳定训练可以改善预测性能。这些发现对投资者和财务机构具有重要意义，为投资策略和风险管理提供了宝贵的见解。此外，通过探索在股票市场预测中的强化学习方法的应用，该研究为金融领域的进一步研究提供了新的观点。但是，市场的复杂性和不确定性可能会影响预测绩效。未来的研究可以集中于增强模型架构，优化培训算法以及考虑其他市场信息的公司，以提高预测的准确性和鲁棒性。
基于事件的方法改进商品供应链管理的研究
在此背景下，利用外部数据对于了解世界各地发生的事件至关重要。外部数据是指公共新闻、社交媒体、天气记录、经济、政治、行业等政策（Fan 等人，2015 年）。虽然传统新闻包含大量有关世界各地发生的事件的信息，但社交媒体也是一个重要的信息来源。事实上，许多领域的多项研究都表明社交媒体，尤其是 Twitter 具有预测能力（Imran 等人，2015 年；Hasan 等人，2018 年）。人们讨论事件，并对正在发生的事情做出实时反应（Sakaki 等人，2010 年）。此外，Twitter 可以帮助预测股票市场（Bollen 等人，2011 年；Oliveira 等人，2017 年），社交网络上的活动可以与股票市场的变化相关联（Ruiz 等人，2012 年；Chen 等人，2014 年）。路透社等新闻源可以与社交媒体分析相结合，用于事件检测（Keane 等，2015）。最后，最近发生的事件，例如由 subreddit“r/WallStreetBets”用户引发的 Gamestop 股价上涨以及由 Elon Musk 的多条推文引起的股票价格波动，不断证明社交媒体对股市的影响力日益增强。
季度评论 - Artisan Mid Cap Value Fund（...
我们的投资组合在第四季度和2024年拖延了RussellMidcap®值指数。股票的选择在第四季度的各个部门都广泛为负，与2024日历年一样。这与前三年（2021年，2022年和2023年）形成鲜明对比，当时我们的投资组合股票选择为正面。当股票选择广泛为负时，我们认为这是一个信号，在整个市场上都有共同的因素。根据经验研究合作伙伴对标准普尔500®指数的分析，价格最高的五分之一的股票在上一年中优于市场超过20个百分点，这是一读在七十年后排名前3％的阅读。警告是标准普尔500®索引是一个大型指数。势头不太可能在中股价值细分市场中这种极端。但是，使用基于因子的性能归因，我们发现动量是我们投资组合的重要绩效。实际上，动量因素的最大负面影响发生在我们的股票选择最弱的部门中。此外，在2024年，市场对收入修订/惊喜的市场反应在历史上增加了。也就是说，由于市场以激光针对收益轨迹而不是业务价值，股票价格转移的幅度被夸大了。我们认为，这些因素在过去一年中为我们的投资风格造成了“双重逆风”。
基于词典的方法的比较，机器学习...
情感分析是一种自然语言处理（NLP）方法，它标识了文本中包含的情感。由于其在各种领域的潜在应用，包括财务，市场营销和公众舆论监控，因此受到了极大的关注。在金融领域，情绪分析对于分析市场趋势，预测股票价格和指导投资选择至关重要。本研究论文比较了使用Twitter数据对美国索引的大帽和小帽公司的情感分析中基于词典的方法，机器学习技术和Chatgpt的性能。实施CHATGPT的目的是确定目前正在淹没社交媒体场景的著名工具的有用性。结果表明，随机森林的总体准确性最高，大帽子的83.6％，而小帽子上的森林则达到了78.8％。ChatGpt情感的大帽子的精度为77.44％，而小帽子的精度为72.43％。同时，性能最低的方法是TextBlob，其精度为46.52％，而小帽子的精度为43.57％。随机森林能够理解推文的背景并处理语句和短语，而Chatgpt仍在开发中，但有可能在将来表现更好。在股票市场中使用的语术语和短语很多，这些词语中未包含在TextBlob词典中。因此，TextBlob的性能是性能最低的方法。
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^自成立模型数据，即，2005年4月1日。数据截至2023年6月30日；资料来源：KMAMC-Internal，彭博社，NSE。性能是用于总回报指数（TRI）；过去的表现将来可能会或可能不会维持。*每日NAV的年度费用为每年2.5％的费用（包括GST和交易成本）；根据普遍的法规和实际费用，成本可能更高或更低。对于索引，不假定成本。量子基金的投资策略基本上是基于规则的，这是由算法驱动的，发展了与股票价格变动的多种因素的基础历史关系。基于量子的模型中的风险之一是该算法适应新开发或改变某些因素如何影响市场或股票动态的时间。该模型的成功基于系统的投资方法，因此它可能无法不时利用短期机会。可能从基于规则的系统投资策略中散发出来的另一种风险将是无法完美地计时市场，这可能会影响基金的绩效。不能保证与基准相比，量子模型将产生更高的回报。所示索引的性能并不表示方案的性能。回报> = 1年：CAGR（复合年化增长率）。alpha是基准返回方案返回的差异。