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| 灰色神经网络模型应用于证券短期预测研究 | |
| 引用本文： | 夏景明,肖冬荣,夏景虹,贾佳.灰色神经网络模型应用于证券短期预测研究[J].工业技术经济,2004,23(6):109-111. |
| 作者姓名： | 夏景明 肖冬荣 夏景虹 贾佳 |
| 作者单位： | 南京气象学院信息工程系 |
| 基金项目： | 江苏省攻关课题。项目编号 :2 0 0 2 3 2 |
| 摘 要： | 证券市场中存在大量的非线性及混沌现象使得许多基于证券投资理论建议的各种线性模型在对其发展进行预测时往往得不到很好的结果。利用两种非线性预测模型并充分考虑各技术指标之间的序列相关性，在灰色GM(1，1)预测模型的基础上提出了组合灰色神经网络预测模型。通过对近期深证成指及首钢股份进行短期预测和检验，结果表明了该方法具有很高的精确度及广泛的应用前景。 |
| 关 键 词： | 证券市场 证券投资 股份 短期预测 序列相关性 GM 首钢 灰色神经网络 非线性预测 模型 |
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