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文檔簡介
1、證券市場是高風(fēng)險市場,證券價格具有很大的波動性、不確定性,要把握所有影響證券價格的信息是極其困難的,雖然已有許多股票預(yù)測模型產(chǎn)生,并得到良好的效果,但對于大多數(shù)只關(guān)心股票未來價格的投資者來說,在無法獲得大量信息的前提下,所能擁有的簡單有效的股票預(yù)測方法是不多的。灰色模型預(yù)測所需信息較少,計算簡便,精度較高,因此在證券市場中得到廣泛的應(yīng)用,也取得了良好的效果。但由于灰色預(yù)測是以GM(1,1)模型為基礎(chǔ)所進(jìn)行的預(yù)測,模型的解為指數(shù)型曲線,是
2、一條較平滑的曲線,因而對波動性較大的數(shù)據(jù)列的擬合較差,預(yù)測精度較低。而馬爾柯夫概率矩陣預(yù)測的研究對象是一個隨機變化的動態(tài)系統(tǒng),根據(jù)狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率來預(yù)測未來系統(tǒng)發(fā)展,反映了各狀態(tài)之間轉(zhuǎn)移的內(nèi)在規(guī)律性,因此,馬爾柯夫概論矩陣預(yù)測適合于隨機波動性較大數(shù)據(jù)列的預(yù)測問題?;疑A(yù)測與馬爾柯夫根底矩陣預(yù)測的優(yōu)點可以互補,灰色預(yù)測用來揭示預(yù)測數(shù)列的發(fā)展變化總趨勢,而馬爾柯夫概率矩陣預(yù)測用來確定狀態(tài)的轉(zhuǎn)移規(guī)律。因而把兩者結(jié)合起來,形成一個灰色馬爾柯夫
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