【摘要】：本研究旨在利用灰色系統(tǒng)理論研究證券股票市場發(fā)展的一般規(guī)律，通過優(yōu)化的灰色模型，即Grey Model模型對股票價格預(yù)測進(jìn)行研究。 隨著證券市場的不斷發(fā)展和完善，投資者對股票價格走勢的認(rèn)識也逐漸加深，漸漸的產(chǎn)生出多種股票價格預(yù)測方法。股票市場瞬息萬變，傳統(tǒng)的方法因其缺陷不能有效及準(zhǔn)確地對股價進(jìn)行預(yù)測，，因此，應(yīng)該探索和研究更佳有效的預(yù)測股票價格走勢的復(fù)雜性及規(guī)律性的方法。 本研究首先要建立灰色系統(tǒng)理論的模型，接著對灰色系統(tǒng)的功能以及系統(tǒng)的各個因素間的關(guān)系等進(jìn)行具體的量化研究。由于股票走勢的復(fù)雜性，該理論還不能充分滿足股價預(yù)測的需要。為了進(jìn)一步提高灰色模型預(yù)測的精度，本文對GM（1,1）模型的殘差進(jìn)行修正。利用灰色GM（1,1）模型的剩余殘差建立模型，并將該模型用于股價預(yù)測。 本研究采取殘差修正模型，以三愛富這只股票作為研究對象，首先通過GM（1,1）模型計算得出模擬序列，并計算其殘差序列。由于模型要求的原始數(shù)列是非負(fù)序列，本研究者給殘差序列加上其最小值的絕對值，使其成為滿足條件的非負(fù)序列。然后運用改進(jìn)后的殘差修正模型得出修正后的預(yù)測值。最后通過多種檢驗方法驗證了模型的合格性。 研究顯示：修正前的GM（1,1）模型預(yù)測的平均相對誤差為0.01272；而改進(jìn)后的GM（1,1）預(yù)測的平均相對誤差為0.01146。實驗證明，殘差修正模型的預(yù)測效果要比不帶殘差修正的GM模型預(yù)測的效果更好。然而，股票買賣操作具有其復(fù)雜多樣性，如何更加有效的對GM模型進(jìn)行優(yōu)化，使其為股票投資者的買賣操作提供更精確的預(yù)測，仍將是今后的一個重要課題。
[Abstract]:The purpose of this study is to use the grey system theory to study the general law of the development of the stock market, and to study the stock price prediction through the optimized grey model, that is, the Grey Model model. With the continuous development and perfection of the stock market, investors have a deeper understanding of the stock price trend, and gradually produce a variety of stock price forecasting methods. Because the stock market changes rapidly, the traditional method can not predict the stock price effectively and accurately because of its defect. Therefore, it is necessary to explore and study more effective methods to predict the complexity and regularity of stock price trend. Firstly, the model of grey system theory should be established, and then the function of grey system and the relationship among the various factors of grey system should be studied in detail. Because of the complexity of stock trend, the theory can not fully meet the demand of stock price forecast. In order to improve the precision of grey model prediction, the residual error of GM (1,1) model is corrected in this paper. The residual of the grey GM (1,1) model is used to build the model, and the model is used to forecast the stock price. In this study, the residual correction model was adopted and the stock of Sanai Fu was taken as the research object. Firstly, the simulated sequence was calculated by GM (1,1) model, and the residual sequence was calculated. Since the original sequence required by the model is a non-negative sequence, the author adds the absolute value of its minimum value to the residual sequence to make it a non-negative sequence which satisfies the conditions. Then the modified residual correction model is used to obtain the modified predictive value. Finally, the qualification of the model is verified by a variety of testing methods. The results show that the average relative error of the modified GM (1,1) model is 0.01272, and the average relative error of the improved GM (1,1) prediction is 0.01146. Experiments show that the prediction effect of residual correction model is better than that of GM model without residual correction. However, stock trading operations have its complexity and diversity. How to optimize the GM model more effectively so as to provide more accurate prediction for the trading operations of stock investors will still be an important topic in the future.
【學(xué)位授予單位】：重慶師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：F224;F830.91

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本文編號：2454793