基于灰色系统理论的股市大盘组合预测方法

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1、基于灰色系统理论的股市大盘组合预测方法李国平王址道摘要：股市大盘指数及其走势的预测是投资和证券理论界普遍关注的课题。本文在分别利用日、周、月和年作为时间单元进行灰色预测的基础上给出了一种新的股市大盘灰色组合预测方法，并以上证综指为例进行灰色组合预测，结果验证了其有效性。关键词：灰色系统组合预测大盘一、引言上证综指和深证成指是最有代表性的股市价格综合指数，俗称大盘，倍受投资和证券理论界普遍关注。常松等人以上证综指为例通过匹配追踪算法推断出中国股市不符合随机游走模型，而是存在一定的可预测性；中国股票市场的收益分布最大的特征是存在胖尾，

2、胖尾的程度介于正态分布与Levy稳定分布之间。这个结论对很多西方金融理论在中国股票市场的应用敲响了警钟。我们需要寻找适合中国股市的预测方法。基于GM(1,1)模型的灰色预测具有少数据、允许对灰因果律进行预测和可检验等特点，显示出独特的生命力。灰色预测已广泛应用于社会、经济、科技、农业等领域并取得了一系列成果。灰色系统理论应用于股市预测的探索也已取得一定成就。本文运用灰色数列预测为工具；以日、周、月、年为时间单元；以一周的各个交易日大盘指数为预测对象进行研究,对精确可靠的灰色组合预测。选择上证综指为研究对象。实例分析验证了该方法的有

3、效性。二、GM(1,1)模型灰色理论认为任何随机过程都是在一定幅值范围、一定时区内变化的灰色量。灰过程处理的主要手段是将原始数据进行有规则地处理来寻求数据间的内在联系，这种方法称为数的生成。最常用的是累加生成法，它可以弱化原始数据的随机性，使其呈现出较为明显的特征规律。对生成变换后的数列建立微分方程型的动态模型即灰色模型(GaryModel)，简称GM模型。实践中较为常用的是一阶一个变量的灰色模型GM(1,1)。根据股市特点，本文拟采用GM(1,1)模型，其方法步骤大致为：对设原始序列进行级比检验，若不满足，则应对序列进行变换，使

4、级比落于可容覆盖中，作一次累加生成，由此得相应的GM(1,1)的定义型微分方程，从而有白化型然后对GM(1,1)模型预测结果进行检验,主要方法有残差检验、级比偏差检验和后验差检验。检验合格后即可由(2)反推出预测值：三、组合预测实证分析以上证综指2003年4月的最后一周即4月28日到4月30日共3天的收盘价作为预测对象，采用灰色数列预测方法，分别以日、周、月、年为时间单元预测如下：案例1：以日为时间单元。取4月28日前10个交易日数据进行预测，结果见表1。案例2：以周为时间单元。取4月28日前的10周数据进行预测，预测后一周股指（

5、4月28～30日实际不足一周，但由于5月1日起休假，故作一周计）。案例3：以月为时间单元。取4月前的10个月数据进行预测。案例4：以年为时间单元。取2003年前的10年数据进行预测。为了便于比较，取每年的4月底大盘指数作为该年度的大盘指数。用10年、6年、4年的数据进行预测的残差（绝对值）分别为55.93%、36.99%和8.1%,误差逐步递减，说明了灰色预测对于短期预测效果好于长期预测。将上述结果汇总如下（以4月最后一天大盘指数作为日、周、月、年的代表值）：表中残差、平均残差、预测精度定义见文献[2]。一个好的预测，要求精度p>

6、95%,投资分析Marketmodernization不得小于70%。从表2看出，对于中国股市大盘（上证指数）以日、周、月为时间单元进行预测精度均达到“好”级，以年为时间单元预测精度亦达到“合格”级，显示了灰色预测在股市预测中的优良预测力；就某次预测效果而言，以年为时间单位的预测精度最低，以日、周、月为时间单位的预测精度不相上下，这也说明了灰色预测在股票短期预测中的可行性，并且若要精确地、可靠地预测某天的大盘指数，可以用这三种方法进行组合预测：由于以年为时间单元的预测精度仅合格，而以日、周、月为时间单元的预测精度均超过95%，达到

7、“好”级，相互印证了预测的结果，故宜采用这三者进行组合预测，得到预测结果如表3所示。上市公司如何进行适当信息披露梁稳摘要：本文分析了信息披露的必要性，并在此基础上对上市公司如何进行适当信息披露做了进一步探讨。关键词：信息披露有效市场适当信息披露投资价值一、信息披露的必要性1.讨论信息披露必要性的背景自信息披露制度产生以来，在保护投资者，保证证券市场高效运营、促进国民经济健康发展方面起到了巨大的推动作用，成为政府干预证券市场，进行宏观调控的重要工具。世界各国的证券法都毫无例外地确立了信息披露制度。但是，自本世纪六十年代以来，有些学者

8、对该制度的存在价值提出了尖锐的批评，美国众议院共和党议员更是提出了对证券法规作根本性修改的议案，要求放松证券监管。在这种情况下，信息披露制度是否有存在的必要值得我们探讨。2.信息披露的必要性在证券市场上，投资者用于未来事件的信息是判断证券现在的价格