何春雪　李惠禹　姜楠　姜山　吳奕璇　黃勻一

【摘 要】股票價格的未來走向是投資者們十分關心的問題，它關系著人們的切身利益，而灰色預測剛好能解決這一難題，能最大限度地預測股票走向，為投資者們提供有價值的信息，因此選擇有效的數據使用GM（1，1）模型對股票價格走向進行預測，制作曲線圖，可以清楚明了地為人們展示股票的未來走向。

【關鍵詞】股票價格；灰色預測Matlab；GM（1，1）模型

【中圖分類號】F830.9 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2018）04-0149-02

1 研究背景

股票在是人們主要的投資選擇之一，因此股票價格的變化受到越來越多的人的關心，是經濟、系統科學領域研究的熱點問題。對股票價格的預測直接影響到投資者的投資決策，關系到投資者的切身經濟利益，投資者們時刻在關心股市、分析股市，更想預測股市的發(fā)展趨勢，然而影響股市價格的因素很多，其變化繁多，國人嘗試用多種方法預測股票價格的升降，由于股票價格呈現出無規(guī)律性和任意性，所以要想知道原始數據分布的統計特征是非常困難的。

2 GM（1，1）預測模型

灰色模型（Grey Models）就是通過少量的、不完全的信息建立灰色微分預測模型，對事物發(fā)展規(guī)律做出模糊性的長期描述。灰色預測GM的三大特點如下。

（1）建模所需信息量較小。

（2）不必知道原始數據分布的先驗特征，對無規(guī)律或不服從任何分布的任意光滑離散的原始序列，通過有限次的生成即可轉化成為有規(guī)序列。

（3）建模的精度較高，可保持原系統的特征，能較好地反映系統的實際情況。

而灰色預測GM模型的以上3個特點能夠為投資者在股票行業(yè)進行很好的預測，很大程度上解決了投資者的選擇難題。

3 使用灰色MATLAB預測股票價格的兩個實例

（1）2017年3—8月，“合肥城建”的股票價格數據見表1。

將表1數據代入MATLAB軟件運行預測，結果如圖1所示。

（2）2017年3—8月，“新華保險”的股票價格數據見表2。

將表2數據代入MATLAB軟件運行預測，結果如圖2所示。

4 股票價格預測結論及相關的建議

第一例為合肥城建發(fā)展股份有限公司，其行業(yè)類別是房地產業(yè)，證券類別為A股，2017年3—8月期間，季度凈利潤從4 285.85萬元下降到2 199.46萬元，現金流持續(xù)虧損。本例數據為深證綜合指數（收盤價），月收盤指數（月末收盤價）選取期間為2017年3月至8月共6個月（數據選取軟件為中信證券）。

第二例為新華人壽保險股份有限公司，其行業(yè)類別是保險業(yè)，證券類別是A股，2017年3—8月期間，季度凈利潤從183 700萬元上升到504 200萬元。本例數據為上證綜合指數（收盤價），月收盤指數（月末收盤價）選取期間為2017年3月至8月共6個月（數據選取軟件為中信證券）。

我們運用灰色系統理論方法對股票市場上股票收盤價的變動進行預測。利用股票價格的歷史數據，將月份作為X軸，股票收盤價作為Y軸，建立GM（1，1）模型。模型對股票價格實現了預測，為投資者投資決策在定量分析上提供了數據參考。任何類型的股票市場均是以證券價格變化曲線來反映市場行情走勢，灰色預測可以用于不同股票市場。

但在實際投資中，不能單單通過股票價格數據進行分析，應對股票市場整體進行分析，結合國家政策及股票公司的實際經營狀況，進行投資決策。任何對股價進行預測的模型都存在偏差，只能為投資者提供數據參考，投資不能完全根據預測結果。相對于短期投資者來說，灰色預測是一種不錯的參考選擇。

參 考 文 獻

[1]李曉青.灰色預測在股票價格中的研究應用[J].時代金融，2017（4）：158-160.

[2]金明愛，程隆昌.股票價格的灰色預測模型[J].延邊大學學報：自然科學版，2014（3）：54-57.

[3]聶祖榮，雷澤.基于灰色系統的股票投資價值模型及其應用[J].證券市場導報，2002（1）.

[責任編輯：陳澤琦]