新维无偏灰色马尔科夫模型在股价预测中的应用

"这篇文章主要探讨了组合预测技术在股价预测中的应用，特别是在融合灰色预测模型和马尔科夫链理论的基础上提出的新维无偏灰色马尔科夫预测模型。" 在传统的灰色预测模型（GM(1,1)）中，尽管它在处理时间序列数据时表现出色，尤其在数据量小、时间跨度短且波动不剧烈的情况下，但其在预测中长期趋势时可能存在偏差，可能会过高或过低估计预测值。另一方面，马尔科夫链理论则擅长处理随机波动较大的动态过程，因此在某些情况下，单一的灰色预测模型可能并不足够。 文章作者李东、苏小红和马双玉提出了一种创新的方法，即新维无偏灰色马尔科夫预测模型。该模型利用无偏GM(1,1)模型来捕捉系统的发展趋势，然后在此基础上进行马尔科夫预测。关键在于模型的“新陈代谢”特性，即在每一步预测过程中，都会不断更新原始数据，确保模型能够适应最新的系统状态，从而提高预测的准确性。 通过实验对比，新提出的模型相较于传统的灰色马尔科夫模型，在预测股票价格的准确性上，特别是中长期预测的准确性方面，表现出了显著的提升。这表明，结合两种预测方法的优点可以有效地弥补单一模型的不足，对于复杂、多变的金融市场，这种组合预测技术具有较高的实用价值。 关键词：灰色预测、马尔科夫链理论、股价预测。这些标签反映了文章的核心内容，即研究如何将这两种理论结合，以提升金融市场的预测效果。 该文发表在2003年《哈尔滨工业大学学报》第2期，属于N94115类别的科技论文，具有较高的学术价值和实践意义，对于从事金融预测、数据分析以及机器学习领域的专业人士来说，是了解和改进预测模型的重要参考。