基于灰色系统理论的股市大盘组合预测方法

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，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（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p95%,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“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。投资者根据他们获得的信息来预期上市公司的前景，从而导致证券价格的变化。西方学者将关于上市公司的所有信息分为三个等级：一是过去的信息，通常指股票过去的价格和成交量；二是所有可以公开得到的信息，包括公司的未来规划和一般经济状况；三是所有可知的信息，包括不为投资大众所了解的内幕信息。美国芝加哥大学教授法玛(Fama)认为“如果所有股票价格都充分反映了所有相关信息”，股市即达到了有效状态。在有效的证券市场上，证券价格主要是由其价值——公司的经营管理现状和利润水平决定的。如果证券价格确实反映了上市公司乃至整个市场的真实状况，就能够实现证券市场筹资的功能、监督企业经营管理的功能、实现产权重组优化资源配置的功能和充当宏观经济变动趋势晴雨表的功能。但是，证券市场特有的内在缺陷，是证券市场自身不能克服的，它就使得依靠市场经济规律的自我调节功能达到强式有效市场的理想近乎于天方夜谭。证券市场依靠自我调节不能达到有效市场的状态，必须要有法制对其进行监管。证监会对于信息披露出台了专门的管理办法，对上市公司的信息披露有详细规定。二、信息披露存在的问题1.信息披露不真实股份公司为了公司股票上市需要、影响股票的市价、公司管理业绩评价或筹资的方便等目的，往往采取操纵行为，弄虚作假，披露不真实的会计信息。1997年2月琼民源的年报所披露的所谓4.41亿元的其他业务利润和6.57亿元的资本公积金的解释，便是典型的一例。这一违规事件随着“中关村“的上市已经告一段落。不过.1999年中国证监会仍几度公告处罚出具虚假公告的上市公司，如：东方锅炉为达到上市目的，虚增1992-1994年利润1500万元，在上市公告中做虚假披露；蓝田股份在股票发行申报材料中，虚增无形资产1100万元、虚增银行存款2770万元；四通高科虚假披露上市募集资金的使用情况、虚假披露1996年、1997年、1998年中期公司的资产、收入、利润的财务报告；此外，还包括飞龙实业、中国高科等公司的违规虚假披露行为，类似此种情况屡见不鲜。2.信息披露不充分表现为公司对应披露的信息不作全面的披露，而是采取避重就轻的手法，故意夸大部分事实、隐瞒部分事实，误导投资者。有的公司甚至对一些重大事件不予披露，如深发展1996年3月至1997年4月间，动用3.11亿元直接炒作本公司股票；佛山照明在1995年5月至1996年11月间，违四、结论从表3知：在本例中，组合预测精度达到了99.26%，超出所有三个方案。实际上本次预测中三个方案误差有正有负，偏于实际值的两边，形成了这种理想结果；事实上也常常会出现这种情况；理论上可以证明组合预测的结果是非劣的，并且组合预测的可靠性更高。本方法易于操作，精度很高，对于股市的预测和实际操作都具有重大的实际意义。对于灰色预测在其他方面的应用也具有借鉴作用。参考文献[1]常松:中国股市价格波动特征及其预测技术研究[D].东南大学博士论文.2002,2[2]邓聚龙:灰预测与灰决策[M].华中科技大学出版社.2002,2[3]王学萌，张继忠，王荣：灰色系统分析及实用计算程序[M].华中科技大学出版社.2001,9[4]田盈:基于灰色理论的股市GM(1,1)预测模型[J].数学的实践与认识.2001,9:523-524[5]CAIChang-feng.TheGrayPredictionofStockMarket[J].MATHEMATICAAPPLICATA.2002,13(4):8-81[6]李国平，陈森发，李新平：基于K线理论的股票灰色预测方法[J].郑州航空工业管理学院学报2004,22(4):62-64[7]李国平，曹滨，徐薇:基于预测的股票、期货投资策略[J].商场现代化2004,(12):63-64[8]陈华友：基于预测有效度组合预测模型研究[J].预测.2001,20(3):72-73[作者单位：九江学院商学院]100