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【摘 要】股票价格的预测对于投资者的投资决策有着实质性的影响,因此,通过建立正确的股票预测价格模型对于投资者的投资决策有一定的指导作用.本文运用股票价格的灰色预测方法,并且通过MATLAB程序,研究灰色GM（1,1）模型以及它的修正模型Verhulst模型在股票市场中的应用.在短期内,GM（1,1）模型可以做出股价的预测,但是由于在实际应用中没有考虑到其他因素对于其自身的影响,因此对于长期的股票价格预测,由于其数据变动序列庞大,模型的精度有所降低,而修正的Verhulst模型则更适合研究实际长期股价变化的预测.
【关键词】股价预测 GM（1,1）模型 Verhulst模型 MATLAB
四、结语
股票市场中投资者众多,但是只有掌握了一定的知识,才可以进行投资.本文以2015年9月至2016年12月间中青宝的收盘价为基础,分别建立灰色GM（1,1）模型、Verhulst模型根据其原始数据对其后期价格进行预测.从预测结果可以看出,灰色GM（1,1）模型和Verhulst模型都反映了中青宝收盘价的走势.通过残差分析和精度检验可以看出两个模型的宏观预测效果较好[7],说明在股票的价格预测应用当中灰色GM（1,1）模型和Verhulst模型是都可行的.就两个模型模拟预测的结果相比较而言,对于模拟分析短期的数据序列,GM（1,1）模型可以模拟预测股价,其预测精度相对较高[2].但在实际应用中,股价的变动数据量庞大,运用更多的数据建立的模型所模拟出来的模型数据更加真实可信,贴近真实的股价.所以,在数据足够多时Verhulst模型对于数据的契合程度更高,因此Verhulst模型更适合实际研究长期股价变化的预测.
參考文献
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基金项目：国家自然科学基金（11601001）.
作者简介：李晓青（1995-）,女,青海西宁人,安徽财经大学金融学院在读,研究方向：金融数学.
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参考文献：
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