基于灰色-马尔可夫改进的预测模型——以沪深300指数为例

建立灰色GM(1,1)与马尔可夫链的组合预测模型,用灰色预测模型预测随机时间序列数据的总体发展趋势,而用马尔可夫链模型修正数据随机波动所带来的预测误差。以沪深300指数的真实数据进行验证,结果表明:灰色马尔可夫预测模型既能预测随机数据序列的总体趋势,又适应股票价格随机波动性较大的特点,灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1,1)模型的预测精度。     

基于灰色-马尔可夫改进的预测模型——以沪深300指数为例

建立灰色GM(1,1)与马尔可夫链的组合预测模型,用灰色预测模型预测随机时间序列数据的总体发展趋势,而用马尔可夫链模型修正数据随机波动所带来的预测误差。以沪深300指数的真实数据进行验证,结果表明:灰色马尔可夫预测模型既能预测随机数据序列的总体趋势,又适应股票价格随机波动性较大的特点,灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1,1)模型的预测精度。     

新能源股股价波动性研究

新能源天然的具有环保属性,其发展不仅能缓解环境压力,还能带动经济,促进就业。然而,近些年新能源股价波动频繁,破坏市场的稳定,影响投资。因此,本文采用GARCH(1,1)模型族对我国新能源股票价格的波动性展开研究。结果表明,新能源股票价格序列存在明显的非线性特征,股价收益率序列具有波动聚集性、非杠杆化特性,并表现出尖峰厚尾的特征。针对新能源股价波动不利于股市稳定和中小投资者理性投资这一情况,监管机构必须严格执行监管政策,遵循相关法律制度,并通过提高市场的透明度,促使新能源股市健康发展、合理引导中小投资者投资。     

产品销售预测的数学模型及应用

本文以灰度预测模型GM(1,1)为基础,选择机械零件直柄钻进行销售预测.利用Excel对直柄钻的2008年的月销售量进行统计(见表格1),通过对模型的合理性检验后,建立灰色系统预测模型GM(1,1),得出直柄钻销售预测相对误差为.应用GM(1,1)模型对产品进行短期预测时的相对误差范围均达到要求,说明GM(1,1)模型应用于产品销售预测是可行的     

产品销售预测的数学模型及应用

本文以灰度预测模型GM(1,1)为基础,选择机械零件直柄钻进行销售预测。利用Excel对直柄钻的2008年的月销售量进行统计(见表格1),通过对模型的合理性检验后,建立灰色系统预测模型GM(1,1),得出直柄钻销售预测相对误差为。应用GM(1,1)模型对产品进行短期预测时的相对误差范围均达到要求,说明GM(1,1)模型应用于产品销售预测是可行的。     

基于灰色模型的股票价格预测研究

股票价格的预测是投资者最关心的问题之一，也是投资者投资成功与否的关键所在。本文在对灰色预测模型进行详细解析的基础上，结合我国证券市场的实际，通过对上证指数的预测来说明该方法的有效性及应用价值，这对投资者的投资决策行为有较强的指导意义。     

基于网络文本的投资者情绪与股票价格研究述评

2017年理查德·塞勒获得诺贝尔经济学奖,行为金融学再次成为研究热点。大量学者认为投资者情绪将影响投资决策并引发金融异象。近些年,网络媒体发展迅速带来股民与网民的高度"耦合",由此基于网络文本的投资者情绪与股价相关研究备受关注。通过投资者情绪与股票价格研究结构模型,挖掘网络文本情绪与股价的研究规律,并提出投资者情绪传播效果影响因素挖掘、多来源与多维度投资者情绪综合指标构建、长时间预测与文本情感挖掘精准度提升等后续研究方向,以期为该领域的深入研究提供参考。     

基于灰色GM(1,1)和BP神经网络的房价预测

本文分析了影响房价的多种因素;运用灰色GM(1,1)模型预测这些因素的数据走势,利用BP神经网络以历史数据为依据运用MATLAB进行仿真,得出我国未来五年房价预测值。结果表明,采用神经网络结合灰色GM(1,1)预测而得的各影响因素预测值,预测未来房价,具有很强的实用性。     

基于改进的灰色理论的共电企业现金流出预测研究

供电企业历年的现金流出可组成一个灰色系统。从横向来看,每年的同一个月份的现金流出随着年份推移而递增,它符合GM（1,1）模型对于数据的要求,因此供电企业的现金流出可以适用GM（1,1）模型。但GM（1,1）模型在原始数据序列增长率较大时会出现失效和计算量大的局限性,本文将该模型加以改进,标记为IGM（1,1）模型,以某供电企业2007—2011年月度现金支出情况为样本,对其现金流出进行预测并进行预测数据的精度检验,从而有助于确定企业月度资金需求。     

股票价格适应模型的探讨

该文从股票价格适应模型出发,力图解释一定时期内股票价格如何变化.主要思想是认为股票价格取决于投资者在浮动的现实股价和信息的预期股价之间进行综合权衡,而这种综合权衡体现了不同投资主体对股价走势的总体影响.通过模型的解析分析,本文发现现实股价和预期股价一起决定时间常数,时间常数决定股票价格涨趺幅的程度,从理论上探索心理预期对股票价格的影响规律.     

基于灰色系统理论的信用卡影响因素分析

为了探究信用卡销售的影响因素,以及未来信用卡的销售量,采用调查问卷的方法,对影响中信银行信用卡销售的相关因素进行了分析,基于灰色系统理论计算出了信用卡销量和销量影响因素的关联度,并对其影响因子进行了排序。以中信银行2008—2013年的销售量为基础数据,建立了GM(1,1)灰色预测模型,预测出中信银行未来5年的信用卡销售量,并通过还原检验分析对预测结果予以验证,表明预测值和实际值具有较高的拟合度,可以为商业银行加强信用卡销售预测和信用卡销售管理提供辅助决策依据。基于灰色系统理论建立的GM(1,1)预测模型,有效地解决了信用卡销售过程中能够掌控的数据少、信息贫、有效性差等问题,解决了一般模型难以准确预测的困难,为解决类似问题提供了可借鉴的研究工具。     

桂林市入境旅游客流量的预测研究--基于多元线性回归模型与 GM（1，1）的比较

以2005～2012年桂林市入境旅游客流量为研究对象,借助于 MATLAB及 SPSS软件,建立了多元线性回归模型和 GM(1,1)模型,分别用这两个模型对桂林市入境旅游客流量进行预测,并将两种模型的预测效果进行比较分析,选择最优模型对未来5年桂林市入境旅游客流量进行预测。结果表明：采用 GM(1,1)模型能够更科学有效地预测桂林市中长期的入境客流量,其预测方法和结果对旅游规划具有一定的参考价值。     

北京市软件与信息服务业发展预测

灰色GM(1,1)模型可以预测较短时间序列的发展态势,马尔可夫模型可以对具有随机波动性的时间序列进行预测。本文结合了两种模型的特点,综合预测了2008年和2009年北京市软件与信息服务业营业收入可能达到的规模,从而对新兴产业的发展预测提供了一种尝试。     

桂林市入境旅游客流量的预测研究——基于多元线性回归模型与GM(1,1)的比较

以2005²012年桂林市入境旅游客流量为研究对象,借助于MATLAB及SPSS软件,建立了多元线性回归模型和GM(1,1)模型,分别用这两个模型对桂林市入境旅游客流量进行预测,并将两种模型的预测效果进行比较分析,选择最优模型对未来5年桂林市入境旅游客流量进行预测。结果表明:采用GM(1,1)模型能够更科学有效地预测桂林市中长期的入境客流量,其预测方法和结果对旅游规划具有一定的参考价值。     

赤峰市国内旅游客源市场预测研究

根据2005-2010年赤峰市国内旅游人数的数据,采用邓聚龙教授的灰色系统理论中的GM（1,1）模型构建赤峰市国内旅游市场的灰色动态模型。然后通过模型的检验,准确地预测未来五年赤峰市国内旅游人数,为研究赤峰市国内客源市场提供相关科学依据。     

基于财务数据的农业股票投资价值研究

在农业板块股票市场中,采用灰色关联度法找出与股票价格相关联的财务指标,并分别建立了对数线性模型与截面数据回归模型检验了每股净资产对股票价格的基础作用。研究结果表明：股票价格与业绩关联性显著,公司财务因素对于股价有着极强的解释能力,每股净资产是股票价格的价值基础。     

马尔科夫链在股价走势预测中的应用

股票市场作为经济的晴雨表,其股价走势受各种各样因素的影响.股票市场风云迭起,股票价格起伏跌宕,而股票投资者最渴望能够准确地分析和预测股票价格,以便获取可观的收益.本文主要运用马尔科夫链,对股价走势进行预测,以为其他的预测方法做有益的补充,也为投资者提供一定的参考.     

等间隔灰色GM(1,1|τ/r)模型病态性再研究

在文献的基础上,继续研究等间隔灰色GM(1,1|τ/r)结合反向累积法、向量的数乘变换和旋转变换从系数矩阵条件数和模型预测精度两方面来改善灰色模型的病态性。实例表明对原始序列在反向累积法下做数乘变换和旋转变换可以更有效地降低模型参数矩阵的条件数,使其达到良态,且模型精度也比传统模型要高。本方法为其他灰色模型的病态性研究提供了一种参考。     

市场反应、生存模型与信息披露

本文应用生存模型对上市公司年报信息披露后股票市场价格反应时间进行研究，选择沪深两市在2004年710家样本公司年报信息披露后的股票价格作为研究对象，使用生存模型研究股价的变动方向和价格沿同一方向持续变动的时间。研究结果表明，上市公司的业绩变量、行业因素、市场交易状况和审计意见类型对市场反应时间有明显的影响，投资者可以选取关键指标来预测市场反应。     

管理层语调偏离会影响投资者决策吗?——基于我国上市公司文本与财务数据的经验研究

本文研究企业在披露业绩数据和文本数据的多元信息环境下，管理层借助语调偏离业绩策略进行信息操控是否会误导投资者决策，进而提升企业股价和收益率。通过构建反映语调偏离业绩程度的量化指标、引入投资者的交叉验证策略，本文检验了偏离策略对投资者决策和股票价格的影响。主要发现有三点：(1)多元信息环境下，散户投资者会借助交叉验证机制进行理性投资决策，语调偏离策略会造成股票价格下跌；(2)当业绩数据可信度下降时，机构投资者也将采用交叉验证机制，此时语调偏离策略将引致更为显著的股价下跌；(3)整体而言，语调偏离程度的扩大会导致短期股票收益的显著下降。上述发现表明，面对管理层语调偏离策略，投资者决策整体上仍然是理性的，该策略实际上会对短期股价收益造成消极影响，多元信息环境下资本市场有效性仍成立。