改进的灰色模型与ARMA模型的股指预测

• 作者: 吴朝阳
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色模型 GM(1,1)模型 ARMA 模型 GM-ARMA 模型 股指预测
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 277-281
• 分类号: TP18
• 字数: 5075字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2010.03.012

摘要

当前基于灰色GM(1,1)模型和ARMA模型的组合模型GM-ARMA模型存在着2点不足:一是由于GM(1,1)模型不是最优的,导致了GM-ARMA模型也不是最优的;二是GM-ARMA模型并没有恰当地结合2个子模型,这也导致了GM-ARMA模型不是最优的.为此,首先引入数据维度参数和白化背景值的系数2个参数来改进GM(1,1)模型,然后同时优化ARMA模型中的P、Q 2个参数来改进GM-ARMA模型,称新的模型为Revised GM-ARMA(RGM-ARMA)模型.实例证明RGM-ARMA的误差小于ARIMA和GM-ARMA模型,并且为组合模型的建立提供了新的思路.