杜昂

本文數(shù)據(jù)來源于2018-2019年上證指數(shù)月度數(shù)據(jù)，通過多元線性回歸預測模型、ARIMA預測模型、灰色預測模型對我國的股票價格進行擬合并預測。主要結(jié)論有：僅通過單項預測模型對我國股票價格趨勢分析精確度不高，在單項預測模型的基礎(chǔ)上運用變權(quán)重組合預測模型對我國股票價格分析研究，預測的精確度顯著提高。經(jīng)預測，未來半年我國股票價格將在低位徘徊。

引 言

我國股票價格變動趨勢既有規(guī)律性又有不確定性，是一項十分復雜的系統(tǒng)，對股價趨勢的研究一直是國內(nèi)外學者研究的重要話題之一。Engle（1992）認為單個股票收益的波動性受到整個股票市場波動性的影響，其風險溢價受到可預測的市場波動性的影響。陳繼勇（2013）認為房地產(chǎn)價格對股票價格具有重要的干預作用。代江波（2017）認為運用TA和SA預測系統(tǒng)能夠提高對股價趨勢預測的貼近度。盧嘉澍（2017）認為使用灰色預測模型能夠提高預測的準確度。盡管代江波（2017）和盧嘉澍（2017）對股價預測模型進行了改善，但這兩項研究均未考慮到股價預測模型的“內(nèi)生性”問題，并且以單項預測模型研究是存在局限性的，和實際值有較大偏誤。本文旨在對我國股票價格做更為精確的預測，為股市穩(wěn)健發(fā)展、股民規(guī)避投資風險提供有效建議。

單項模型預測方法

為分析我國股價趨勢并對其預測，統(tǒng)計并整理我國上證指數(shù)歷史數(shù)據(jù)，取樣時間起止為2015年1月—2018年6月，每組數(shù)據(jù)取當月月初開盤價。研究發(fā)現(xiàn)，我國股價不僅依賴時間趨勢變動，同時還受宏觀政策的影響。本文在科學界定股票價格影響因素的基礎(chǔ)上，選取分析指標，建立多元線性模型：

股票價格在很大程度上受時間趨勢變動的影響，并具有為不明確的特性。根據(jù)這些性質(zhì)，分別建立ARIMA預測模型（2，1，1）ARIMA以及灰色預測模型（1，1）G，限于文章篇幅，證明不再贅述。根據(jù)上述兩種預測模型運行SAS軟件得到擬合結(jié)果以及預測信息，結(jié)果見圖1。

廣義誘導有序加權(quán)平均（GIOWA）組合預測

廣義誘導有序加權(quán)平均組合預測方法是在單項預測基礎(chǔ)上對模型的精度排序，基于λ 次冪誤差平方和最小原則，對單項預測方法綜合提取有效信息，從而達到提高預測精度的方法。馬永開（1995）在最優(yōu)組合預測方法的基礎(chǔ)上，證明出最優(yōu)組合預測存在的判斷定理，組合預測方法在預測學界廣受應(yīng)用。廣義誘導有序加權(quán)平均（GIOWA）組合預測模型可表示為：

根據(jù)式（2）中λ的不同取值結(jié)果，廣義誘導有序加權(quán)平均組合預測模型有如下形式：

共對λ=1，λ=1/2，λ→0三種情況的預測值和預測精度進行了測度，并根據(jù)廣義誘導有序加權(quán)平均組合預測模型擬合結(jié)果，限于文章篇幅僅提供λ=1公式推演過程。根據(jù)時間序列的滯后性，模型的預測精度會呈指數(shù)趨勢遞減，對未來股票價格的預測期數(shù)不可過多，因此，本文基于上述模型對未來6期，即2018年下半年的股票價格進行預測，結(jié)果見表1。

總結(jié)及建議

預測的目的在于能夠反映研究對象隨著時間推移而產(chǎn)生的變化趨勢，重點和難點在于預測的精度。本文基于多元線性回歸預測模型、ARIMA預測模型、灰色預測模型對我國股票價格進行組合預測，擬合結(jié)果精度較單項預測模型有了很大提高，預測的結(jié)果非常貼近實際。因此，基于上述研究，為我國股市監(jiān)管部門及廣大善于數(shù)據(jù)分析的股民提供一些啟示建議。

首先，通過預測我國股價于2018年下半年仍沒有上揚的趨勢，這是受上半年中美貿(mào)易戰(zhàn)余波的影響，我國股市仍在低位調(diào)整，尋求突破的時機。但這是需要時間的，股票監(jiān)管部門不能以任何過激的手段刺激股票市場運行，假救世不如不救世，股價上揚需要穩(wěn)健的市場條件。

我國股市大環(huán)境在下半年仍在低位徘徊，我國股民應(yīng)關(guān)注社會宏觀經(jīng)濟及優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)發(fā)展，尋求個股突破。

（西藏大學）