【正文】 ,y,x,39。對(duì)應(yīng)的mse是:39。x)。x=mapminmax(39。%調(diào)用TRAINGDM算法訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)[net,~]=train(net,pn,xn)。%訓(xùn)練25次刷新一下訓(xùn)練圖?=。},39。%對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化%創(chuàng)建一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)net=newff(pn,xn,7,{39。p1=p39。x4=x4*10^(7)。39。,39。A1:C9039。p=[x1 x2]。)。x3=xlsread(39。39。,39。)disp(xgd)。enddisp(39。for j=1:m xgd(j)=0。 %參考序列均值化endfor j=1:m for i=1:n delta(j,i)=abs(x(j,i)x0(i))。 %均值初始化endfor i=1:m for j=1:navg(j)=avg(j)+x(i,j)。E1:E31639。n=length(x(1,:))。A1:D31639。[4]高靜晨，丁靜之． 居民大型超市購(gòu)物行為特征分析—以北京市為例［J］．生產(chǎn)力研究，2009( 15) :158159。實(shí)際上可以收集相關(guān)數(shù)據(jù)，用合理的方法確定陶瓷藝術(shù)品與傳統(tǒng)資產(chǎn)投資績(jī)效的相對(duì)關(guān)系、價(jià)格趨勢(shì)關(guān)系和資金比例關(guān)系。 模型的改進(jìn)?針對(duì)問題一，可以將小波分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，運(yùn)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。投資者決策就是效用函數(shù)最大化，完成資產(chǎn)配置。當(dāng)投資組合風(fēng)險(xiǎn)一定時(shí)，含有陶瓷藝術(shù)品的投資組合收益更大；當(dāng)投資組合收益一定時(shí)，含有陶瓷藝術(shù)品的投資組合風(fēng)險(xiǎn)更小。通過查閱資料知道，從收益上看，相比較于傳統(tǒng)投資市場(chǎng)，陶瓷藝術(shù)品市場(chǎng)收益具有較大的吸引力；從風(fēng)險(xiǎn)上看，陶瓷藝術(shù)品市場(chǎng)單位風(fēng)險(xiǎn)所帶來(lái)的收益遠(yuǎn)高于股票基金市場(chǎng)，僅略低于國(guó)債市場(chǎng)。利用SPSS軟件求得關(guān)聯(lián)變權(quán)后量化數(shù)據(jù)的相關(guān)性，其結(jié)果如圖6：圖 9 各因素的相關(guān)性根據(jù)關(guān)聯(lián)變權(quán)后的量化數(shù)據(jù)表，運(yùn)用MATLAB軟件進(jìn)行求解（），計(jì)算得到各因素與轉(zhuǎn)換后價(jià)格的灰色關(guān)聯(lián)度，其結(jié)果如下圖所示：圖 10 變權(quán)后各因素與價(jià)格的灰色關(guān)聯(lián)度由結(jié)果可知，釉色、品種、。數(shù)據(jù)定量化得到各相同因素的權(quán)重后，雖然對(duì)各定性因素進(jìn)行了定量化，但由于不同的藝術(shù)陶瓷同一因素所對(duì)應(yīng)的價(jià)格不一樣，這樣就必須在這種基礎(chǔ)上進(jìn)行再次變換，在此用它的價(jià)格最大最小之間進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，其變換公式為：vij=xijmin xijmax xijmin xij*Vij （61）其中， Vij是指變權(quán)前第i個(gè)數(shù)據(jù)第j個(gè)因素的量化值， vij變權(quán)前第i個(gè)數(shù)據(jù)第j個(gè)因素的量化值， xij第i個(gè)數(shù)據(jù)的第j個(gè)因素對(duì)應(yīng)的價(jià)格指標(biāo)， min xij第i個(gè)數(shù)據(jù)的第j個(gè)因素所對(duì)應(yīng)的價(jià)格最小值，max xij第i個(gè)數(shù)據(jù)的第j個(gè)因素所對(duì)應(yīng)的價(jià)格最大值。對(duì)表格進(jìn)行分析，計(jì)算出在香港拍賣藝術(shù)品的平均價(jià)格為699萬(wàn)元，而在北京拍賣藝術(shù)品的平均價(jià)格為179萬(wàn)元，將兩地區(qū)的拍賣藝術(shù)品的平均價(jià)格比較（見圖8），可以發(fā)現(xiàn)在香港拍賣藝術(shù)品的價(jià)格相對(duì)比在北京以及其他地區(qū)的高。將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從316組數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取226組數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集，90組數(shù)據(jù)為測(cè)試集，通過MATLAB軟件對(duì)其進(jìn)行編程（），其中程序的步驟大致為：運(yùn)行程序，將陶瓷藝術(shù)價(jià)值的預(yù)測(cè)值與陶瓷藝術(shù)價(jià)值的真實(shí)值進(jìn)行分析比較。為了找出陶瓷藝術(shù)品價(jià)值的主要影響因素，本模型將運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法，將釉色、品種、尺寸、估價(jià)或成交年份等因素與轉(zhuǎn)換后價(jià)格進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析，分別求出各因素與轉(zhuǎn)換后價(jià)格的灰色關(guān)聯(lián)度，以此來(lái)得到陶瓷藝術(shù)品價(jià)值的主要影響因素。（2）對(duì)尺寸因素的定量。 數(shù)據(jù)的定量化由數(shù)據(jù)預(yù)處理后的表1可知，各數(shù)據(jù)里只有價(jià)格是定量的，所以還需求得到釉色、品種、尺寸、估價(jià)或成交年份等因素的定量數(shù)據(jù)。通過整理和分析，發(fā)現(xiàn)第08組、第51組、第58組、第85組、第147組和第223組一共6組數(shù)據(jù)缺失對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)換后價(jià)格，下面根據(jù)不同情況分別進(jìn)行不同處理：（1）其中，第08組數(shù)據(jù)的價(jià)格為2800035000美元，由于1990年美元與人民幣的匯率與美元的通貨膨脹率難以衡量，而第51組數(shù)據(jù)的價(jià)格為“600008000”，數(shù)據(jù)異常，由于剔除兩組數(shù)據(jù)對(duì)整體數(shù)據(jù)分析的影響很小，所以本文將這兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除。 問題要求求各主要影響因素對(duì)陶瓷藝術(shù)品價(jià)值的影響程度，可以使用的方法很多。為方便分析，應(yīng)該先將定性因素定量化。關(guān)鍵詞?灰色關(guān)聯(lián)分析；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；相關(guān)性分析；均值方差模型；價(jià)格預(yù)測(cè)；藝術(shù)品投資被公認(rèn)是繼金融投資、房地產(chǎn)投資之后的世界第三大最重要的投資渠道，投資與收藏當(dāng)代陶瓷藝術(shù)品的群體日漸擴(kuò)大，除個(gè)人和藝術(shù)品投資機(jī)構(gòu)以外，一些有實(shí)力的國(guó)營(yíng)、民營(yíng)企業(yè)也開始漸漸加入收藏隊(duì)伍，而陶瓷藝術(shù)品的投資是藝術(shù)品投資的一個(gè)重要組成部分。我們以轉(zhuǎn)換后的價(jià)格為指標(biāo)對(duì)關(guān)聯(lián)變權(quán)后的量化數(shù)據(jù)作相關(guān)性分析和灰色關(guān)聯(lián)分析，得到釉色、品種、。針對(duì)問題一，我們首先對(duì)表1給出的陶瓷藝術(shù)品價(jià)值的各定性影響因素進(jìn)行定量化，進(jìn)而以轉(zhuǎn)換后的價(jià)格為指標(biāo)，對(duì)定量化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析，得到陶瓷藝術(shù)品價(jià)值的主要影響因素有釉色、品種、尺寸以及拍賣年份，、。接著運(yùn)用一種基于關(guān)聯(lián)變權(quán)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)陶瓷藝術(shù)品的價(jià)格進(jìn)行了預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果接近成交價(jià)格，是比較精確的。結(jié)合兩種分析結(jié)果可以知道釉色、品種、尺寸以及拍賣年份對(duì)陶瓷藝術(shù)品價(jià)格影響程度都是比較大的，其中品種對(duì)陶瓷藝術(shù)品價(jià)格影響程度是最大的，尺寸其次，相對(duì)來(lái)說拍賣年份以及釉色對(duì)陶瓷藝術(shù)品價(jià)格的影響程度沒有那么大。而資本資產(chǎn)定價(jià)模型能將風(fēng)險(xiǎn)分為非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)；非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)是一種特定公司或行業(yè)所特有的風(fēng)險(xiǎn)，它是可以通過資產(chǎn)多樣化分散的風(fēng)險(xiǎn)；系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)是指由那些影響整個(gè)市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)因素引起的,是資本市場(chǎng)本身所固有的風(fēng)險(xiǎn),不可以通過分散化消除的風(fēng)險(xiǎn)。由于不確定陶瓷藝術(shù)品價(jià)值與其影響因素的線性關(guān)系，可以選擇用灰色關(guān)聯(lián)分析法求灰色關(guān)聯(lián)度來(lái)討論陶瓷藝術(shù)品價(jià)值的主要影響因素。我們考慮運(yùn)用相關(guān)性分析以及灰色關(guān)聯(lián)分析兩種方法對(duì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，分析比較求出的結(jié)果得出結(jié)論。（2）第85組數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換后價(jià)格為150000180000港元，將其與第87組數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，其相關(guān)信息如下圖所示：圖 2 第85組與第87組數(shù)據(jù)的相關(guān)信息通過對(duì)比分析，所以我們得到第85組的轉(zhuǎn)換后價(jià)格=762256=。（1）對(duì)釉色、品種、估價(jià)或成交年份三個(gè)因素的定量。假設(shè)陶瓷藝術(shù)品的高度、口徑和長(zhǎng)寬對(duì)陶瓷價(jià)格的影響是一樣的，所以尺寸因素的定量則通過高度、口徑和長(zhǎng)寬這三個(gè)指標(biāo)值的平均值來(lái)作為尺寸的定量數(shù)據(jù)，而其中缺失的數(shù)據(jù)不計(jì)入計(jì)算（即若三個(gè)指標(biāo)值只有一個(gè)指標(biāo)值存在，則尺寸的定量數(shù)據(jù)就等于該指標(biāo)值）。利用MATLAB軟件編程（），計(jì)算出釉色、品種、尺寸、估價(jià)或成交年份等因素與轉(zhuǎn)換后價(jià)格的灰色關(guān)聯(lián)度，其具體程序流程見下圖：圖 4 灰色關(guān)聯(lián)度分析程序流程圖運(yùn)行程序得到結(jié)果如下圖所示：圖 5 灰色關(guān)聯(lián)度結(jié)果 由結(jié)果可知，陶瓷藝術(shù)品的釉色、品種、尺寸、灰色關(guān)聯(lián)度比較高，說明陶瓷藝術(shù)品的釉色、品種、尺寸、估價(jià)或成交年份均是其價(jià)值的主要影響因素，與其價(jià)值有很大關(guān)聯(lián)。圖 6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)真實(shí)值與預(yù)測(cè)值比較圖以及誤差從圖6中真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的比較發(fā)現(xiàn)，除第一組數(shù)據(jù)以外，其余預(yù)測(cè)結(jié)果幾乎都比較接近轉(zhuǎn)換后價(jià)格，而仿真誤差mse=，說明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)陶瓷藝術(shù)品價(jià)值的預(yù)測(cè)比較理想。圖 8 不同地點(diǎn)的陶瓷藝術(shù)品平均價(jià)格柱形圖 模型的結(jié)果分析 通過對(duì)不同朝代、不同地點(diǎn)的陶瓷藝術(shù)品平均價(jià)格比較分析，發(fā)現(xiàn)不同朝代和不同地點(diǎn)對(duì)陶瓷藝術(shù)品價(jià)值有影響。根據(jù)該公式得到關(guān)聯(lián)變權(quán)后的量化數(shù)據(jù)（）。分析發(fā)現(xiàn)，陶瓷藝術(shù)品的釉色、品種、尺寸以及拍賣年份對(duì)其價(jià)格影響程度均是較大的，但其中，品種對(duì)陶瓷藝術(shù)品價(jià)格影響程度是最大的，尺寸其次，相對(duì)來(lái)說，拍賣年份以及釉色對(duì)其價(jià)格的影響程度沒有那么大。綜合來(lái)看，陶瓷藝術(shù)品市場(chǎng)的投資屬性最好。因此將陶瓷藝術(shù)品引入傳統(tǒng)投資組合中，能起到風(fēng)險(xiǎn)分散的效果。這里我們只給出方法，具體數(shù)據(jù)和結(jié)果不深入研究。另外，本文只是運(yùn)用題目已有數(shù)據(jù)對(duì)朝代和拍賣地點(diǎn)的影響進(jìn)行了大致的分析，可以收集相關(guān)資料建立更為完整的模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。[1]詹棠森，付長(zhǎng)春，.[J].江西科學(xué)，2015，33（8）：450—457。 異常數(shù)據(jù)的處理表 2 異常數(shù)據(jù)的正?；蛱?hào)其他信息哪年估價(jià)或成交價(jià)格(元)轉(zhuǎn)換之后價(jià)格序號(hào)其他信息哪年估價(jià)或成交價(jià)格(元)轉(zhuǎn)換之后價(jià)格01……1981242000港幣374990161……200325000032591002……1982209000港元1047376162……20038000012000013036403……1984126500612924163……2003700001000005214604……1986286000港幣519220164……200365000850009777305……198850007000港幣22641165……200310000150001629506……1988462000港幣819395166……20038000100001173307……1989770000港幣1215582167……20037700010038009……19905500001480532168……2003198002581210……1991180000200000港元327412169……200345000650007170011……1991140000180000417750170……200350000600007170012……1991300000400000港幣603127171……2003380004953813……199130005000英磅135769172……2003150001955514……199180000100000港幣155090173……200352800068832115……19918500090000港幣150782174……200316500021510016……1991200000300000港幣652735175……200315000250002607317……19912500030000美元373364176……20035000651818……1991231000603127177……2003550007170019……19914000060000港幣130547178……200336850048039120……19911500020000英鎊593988179……200320000026072821……19917000009000002088750180……200310000015000016295522……1991350000450000港幣1044375181……200311000014340023……199177000港幣132688182……2003506006596424……1991242000港幣417019183……200312000015000017599125……1991250000300000港幣473885184……200328000400004432426……199166000港幣113732185……20031155000150570327……199112001800英鎊50913186……200325000300003585028……19912000英鎊6788187……200360008000912529……1992120000160000353512188……200315000025000026072830……19921000015000英磅410326189……200360000080000091254731……199280000100000港幣162489190……2004200000300000元32204532……19937000090000港元142392191……200490000110000元12881833……1993100000150000港幣296650192……200480000120000元12881834……199380000100000港幣160191193……2004