灰色預測在股票價格中的研究應用

【摘要】股票價格的預測對于投資者的投資決策有著實質性的影響，因此，通過建立正確的股票預測價格模型對于投資者的投資決策有一定的指導作用。本文運用股票價格的灰色預測方法，并且通過MATLAB程序，研究灰色GM（1，1）模型以及它的修正模型Verhulst模型在股票市場中的應用。在短期內，GM（1，1）模型可以做出股價的預測，但是由于在實際應用中沒有考慮到其他因素對于其自身的影響，因此對于長期的股票價格預測，由于其數據變動序列龐大，模型的精度有所降低，而修正的Verhulst模型則更適合研究實際長期股價變化的預測。

【關鍵詞】股價預測 GM（1，1）模型 Verhulst模型 MATLAB

四、結語

股票市場中投資者眾多，但是只有掌握了一定的知識，才可以進行投資。本文以2015年9月至2016年12月間中青寶的收盤價為基礎，分別建立灰色GM（1，1）模型、Verhulst模型根據其原始數據對其后期價格進行預測。從預測結果可以看出，灰色GM（1，1）模型與Verhulst模型都反映了中青寶收盤價的走勢。通過殘差分析和精度檢驗可以看出兩個模型的宏觀預測效果較好[7]，說明在股票的價格預測應用當中灰色GM（1，1）模型與Verhulst模型是都可行的。就兩個模型模擬預測的結果相比較而言，對于模擬分析短期的數據序列，GM（1，1）模型可以模擬預測股價，其預測精度相對較高[2]。但在實際應用中，股價的變動數據量龐大，運用更多的數據建立的模型所模擬出來的模型數據更加真實可信，貼近真實的股價。所以，在數據足夠多時Verhulst模型對于數據的契合程度更高，因此Verhulst模型更適合實際研究長期股價變化的預測。

參考文獻

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基金項目：國家自然科學基金（11601001）。

作者簡介：李曉青（1995-），女，青海西寧人，安徽財經大學金融學院在讀，研究方向：金融數學。