基于改进序列生成下灰色模型的实证研究——企业债券价格预测分析

摘要

灰色系统理论发展至今，已被成功应用到各个领域，特别是灰色预测理论在工业、农业、经济、科技等领域取得比较好的成绩。然而，当现实观测的数据与真实数据有着较大偏差时，现有的模型预测效果就不是特别理想，尤其是我国企业债券发展缓慢，大部分预测都是针对可转换债券与股票的预测，使用灰色系统理论对企业债券价格的预测，在国内外学者的研究文献中不曾多见。
　　本文在刘思峰教授构造的弱化缓冲算子基础上构造了一种实用的弱化缓冲算子，通过验证分析，证明了该算子作用后的GM(1,1)模型对企业债券价格预测效果是比较好的。并在党耀国、崔立志等人构造的实用强化缓冲算子的基础上构造了一种实用、有效的强化缓冲算子。针对不同特点的原始数据序列，采用不同的算子作用，加强其灰指数规律，这样可以有效解决冲击扰动数据序列在建模过程中经常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题，也通过不同实例分析，表明这两种缓冲算子使用方便、有效，用来改进模型之后，显著提高了预测精度。

目录

第1章 绪论

1.1课题背景

1.2 课题研究的目的和意义

1.3国内外研究现状

1.4 本论文主要工作

第2章 序列生成的研究

2.1缓冲算子的基本概念

2.2弱化缓冲算子的构造

2.3强化缓冲算子的构造

2.4本章小结

第3章 灰色GM(1,1)模型的研究

3.1GM(1,1)模型

3.2改进序列生成下的GM(1,1)模型

3.3模型的检验

3.4本章小结

第4章 改进序列生成下灰色模型的实证分析

4.1弱化序列生成下GM(1,1)模型的实例分析

4.2强化序列生成下GM(1,1)模型的实例分析

4.3 本章小结

第5章 企业债券价格的预测分析

5.1建立GM(1,1)模型

5.2模型检验

5.3本章小结

第6章 总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

附录A 附录程序说明

致谢

攻读硕士学位期间的研究成果