股票投資價(jià)值灰色系統(tǒng)模型及應(yīng)用-資料下載頁(yè)
2025-06-24 17:07本頁(yè)面
【正文】 數(shù)收盤(pán)指數(shù)從1月2日的2103點(diǎn)降至10月22日的1520點(diǎn)，跌幅近30%，如以當(dāng)年最高點(diǎn)2245點(diǎn)計(jì)，跌幅更深，因此，我們應(yīng)用灰色系統(tǒng)模型對(duì)股票指數(shù)變化狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)，以期能更好地開(kāi)展投資決策和最大限度地降低風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)灰色微分方程建立上海綜合指數(shù)走勢(shì)預(yù)測(cè)模型，為此，我們以上海綜合指數(shù)的實(shí)際周收盤(pán)數(shù)為基礎(chǔ)，得到指數(shù)走勢(shì)的預(yù)測(cè)方程：，其中，k=1，2，…。 根據(jù)這個(gè)模型對(duì)指數(shù)的預(yù)測(cè)，結(jié)果和誤差狀況見(jiàn)表3，由表可以看出，%，因此， %， %，小誤差概率近似為1。從模型本身來(lái)看，應(yīng)該說(shuō)對(duì)上證綜合指數(shù)的預(yù)測(cè)精度基本能達(dá)到要求。 新陳代謝模型與事后檢驗(yàn) 事后檢驗(yàn)是根據(jù)模型預(yù)測(cè)值與市場(chǎng)實(shí)際表現(xiàn)進(jìn)行比較而得到的，根據(jù)該指數(shù)走勢(shì)預(yù)測(cè)模型，、總體是一個(gè)下降的趨勢(shì)，、%、%、%%，表明有較為理想的預(yù)測(cè)效果。但實(shí)際結(jié)果也表明，利用某一數(shù)據(jù)系列對(duì)走勢(shì)或時(shí)間轉(zhuǎn)折進(jìn)行長(zhǎng)期的預(yù)測(cè)，隨著時(shí)間的推移，由于新信息的作用沒(méi)有得到體現(xiàn)，歷史信息影響程度的有限性，即價(jià)格對(duì)信息的記憶與預(yù)見(jiàn)能力是有限的，也就是說(shuō)，信息對(duì)系統(tǒng)的影響會(huì)隨著時(shí)間的流逝而逐漸減弱，誤差將會(huì)越來(lái)越大因 此，我們采用新陳代謝GM模型對(duì)2001年8月17日開(kāi)始的上證綜合指數(shù)趨勢(shì)進(jìn)行模擬，即利用最新的數(shù)據(jù)替換最舊的數(shù)據(jù)以最大限度地體現(xiàn)新信息對(duì)市場(chǎng)走勢(shì)的影響，計(jì)算的結(jié)果列于表4，結(jié)果表明，%，%。在趨勢(shì)判斷上，預(yù)測(cè)趨勢(shì)與市場(chǎng)實(shí)際表現(xiàn)有著較為一致的變化。從其模擬散點(diǎn)圖看，預(yù)測(cè)值與市場(chǎng)實(shí)際表現(xiàn)有著極為吻合的效果。 表4 新陳代謝GM模擬結(jié)果與后驗(yàn)表 后驗(yàn)相對(duì)誤差圖4. 小結(jié) 通過(guò)以上分析可以發(fā)現(xiàn)，灰色投資價(jià)值模型的預(yù)測(cè)是短期的，一般地講，對(duì)3個(gè)以上時(shí)間跨 度后的預(yù)測(cè)誤差較大，因此，需要利用新陳代謝模型進(jìn)行重新估計(jì)，舊有的信息對(duì)系統(tǒng)的發(fā)展發(fā)揮持續(xù)的影響，而新信息的作用效果未能得到充分的反映，這就決定了僅根據(jù)原有信息進(jìn)行的預(yù)測(cè)會(huì)比較大地偏離實(shí)際運(yùn)動(dòng)軌跡，從而失去了模型預(yù)測(cè)的意義。因此，在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中，我們應(yīng)在模型中不斷補(bǔ)充新的信息，去掉那些對(duì)于預(yù)測(cè)的作用日益減小的舊數(shù)據(jù)，以反映新的信息對(duì)系統(tǒng)發(fā)展的影響特征。事實(shí)上，對(duì)于絕大部分系統(tǒng)來(lái)講，系統(tǒng)對(duì)信息的記憶功能是極為有限的，舊的信息對(duì)系統(tǒng)發(fā)展的作用將隨著時(shí)間的推移而不斷減小，因而，在應(yīng)用該模型進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，不斷更新數(shù)據(jù)系列將是十分重要?！ ∥覀円沧⒁獾?，預(yù)測(cè)值相較于實(shí)際值似乎有一個(gè)單位時(shí)間的延遲，這種延遲表明該預(yù)測(cè)模型 有一個(gè)“追漲”、“殺跌”的特性，這進(jìn)一步說(shuō)明了該模型的短期預(yù)測(cè)特性，這是可能因?yàn)椋撃Ｐ偷念A(yù)測(cè)結(jié)果放大了舊信息對(duì)系統(tǒng)的影響程度，從而使預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生一定程度的偏離，特別是在市場(chǎng)出現(xiàn)“暴漲”或“暴跌”的情況下，該模型的預(yù)測(cè)誤差相對(duì)較大。盡管該方法在一定程度上對(duì)于短期的走勢(shì)判斷有著良好的效果，但我們認(rèn)為，為避免“追漲”、“殺跌”的作用所導(dǎo)致的重大趨勢(shì)延遲影響，將市場(chǎng)變化的時(shí)間轉(zhuǎn)折周期預(yù)測(cè)結(jié)合使用是一個(gè)可行的選擇，并適當(dāng)加以調(diào)整，以避免或減少在對(duì)市場(chǎng)宏觀走勢(shì)重大變化的判斷中犯致命錯(cuò)誤?；诖耍覀冋で笮碌乃惴ê皖A(yù)測(cè)趨勢(shì)與市場(chǎng)重大變化的實(shí)際關(guān)系，以期消除預(yù)測(cè)判斷上的失誤。 在應(yīng)用GM模型進(jìn)行系統(tǒng)預(yù)測(cè)時(shí)，所應(yīng)用的數(shù)據(jù)系列要求具有一定的光滑度，對(duì)那些具有劇烈跳躍性質(zhì)的數(shù)據(jù)系列的系統(tǒng)，其預(yù)測(cè)效果不是十分理想，研究表明，系統(tǒng)本身的發(fā)展系數(shù)過(guò)大（）時(shí)，用這種方法模擬的精確度不到50%，因此，對(duì)于價(jià)格變化較為頻繁且有較大波動(dòng)幅度的個(gè)股，這個(gè)方法對(duì)于指導(dǎo)其投資決策的意義會(huì)有所限制，我們正在進(jìn)一步的研究之中。11 / 11
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