灰色理论论文范文10篇

灰色理论论文范文篇1

随着中国政策的不断开放和世界油田服务需求的逐渐增加，中国石油工程技术服务企业快速发展膨胀，出现了一批具有相当规模的油田服务企业，为中国出现跨国性质的国际化石油工程技术服务公司奠定了基础。本文选取了中国5家比较有实力的上市石油工程技术服务公司和斯伦贝谢、贝克休斯、哈里伯顿三家国外著名石油工程技术服务企业，以2007、2008、2009年的年报为基础，运用灰色理论分析中国石油服务企业与国外三大石油服务企业在经济危机前和经济危机中的绩效对比，找出中国石油服务企业与国际石油公司的差距。

二、灰色综合评价简介

1．灰色理论简介

灰色系统理论是由华中理工大学的邓聚龙教授在1982年提出的。灰色综合评价就是利用灰色关联度作为测度，来比较各被选方案的优劣程度。灰色综合评价主要是利用灰色关联分析这一工具。关联分析就是通过计算比较序列与参考序列的关联系数和关联度，来确定各种影响因素或备选方案的重要度，因而确定重要因素或最优方案。灰色综合评价法的特点是：分析思路清楚，分析时所需数据不多，计算方法简单，可以充分利用已白化的信息，综合评价的误差小。

2．灰色综合评价的建模步骤

(1)选取相关指标，建立层次结构模型。先将实际问题分解为若干指标，然后按属性把这些指标分成若干组，再划分成递阶的层次结构。递阶的层次结构一般可分为目标层、准则层和最低层，并用层次分析法得到各个指标的权重矩阵A。

(2)确定最优指标集。最优指标是从各评价对象的同一指标中选取最优的一个，各评价指标的最优值组成的集合称为最优指标集，它是各评价对象比较的基准。

(3)数据的无量纲化处理。各因素组成的序列，一般来说取值单位不仅相同，而单位不同的数据时无法进行比较的，因此必须把原始数据进行无量纲化处理。无量纲化的方法有数值初值化、数值均值化、数据极差化和数据标准化等，常用的是数据均值化。

三、灰色综合评价在石油服务企业中的应用

1．指标体系的选取

这里我们参考《国有资本金绩效评价规则》及石油工程技术服务企业的现状制定了4个子能力，选择了12个指标，建立如下指标体系：

3．灰色综合评价

由评价矩阵R和权重矩阵A，可求出用灰色关联度表示的各个子模块的评价结果；再由第二层的财务状况指标、资产营运指标、资产偿债指标、发展能力指标各子模块的灰色综合评价结果组成第一层次的评价矩阵，和第一层指标权重可以得到各个公司整体的绩效评价结果见表1。

综合绩效表中，对于三年平均绩效来看，国外三家石油工程服务公司综合绩效相对优于国内石油工程服务企业，其中国外哈里伯顿公司最优为0.590，国内安东石油技术（集团）有限公司也以0.565的综合绩效脱颖而出；对于单年度的综合绩效来看，多数企业2009年的综合绩效都低于2008年或2007年，只有中国海洋油

田服务公司和新疆准东在危机中稍稍提升，而这两家公司属于国有企业下属的上市公司。

对于财务状况指标模块，这几家上市企业2007-2009年的财务状况基本上相对稳定；类似的情况也出现在偿债能力指标模块中，但是三大跨国公司的偿债能力比国内上市公司的偿债能力较好且稳定；在资产营运能力方面，五家国内企业与三大跨国公司有着明显的差距，甚至其比较值不到跨国公司的一半，这是国内石油工程服务公司的“国际化”的一大障碍。而在发展能力模块中，随着中国石油业的发展和中国石油公司“走出去”战略，中国石油工程服务公司在伴随的战略下，其评比值相对高于国际跨国公司。

四、结论

通过对几大公司进行绩效分析可知：在次信贷危机引发的经济危机中，各个公司三年绩效的趋势大致相同，说明这些公司在抵御风险的能力大体相当；然而，在单年度各子指标模块中，国内石油工程服务企业在财务状况和发展能力两个子模块中相对优于国外三大公司，而在公司的资本营运能力和偿债能力两个主要能力方面有不小的差距。此外，本文只是在财务指标方面进行比较，如果再考虑上市场份额和品牌效应、技术创新等其他方面的软实力，中国公司在“国际化”的道路上可谓是任重而道远。因此，国内石油工程技术服务企业应利用其良好的财务状况和发展能力夯实自己的基础、逐步扩大服务市场、稳步的提升自己的业务，着重注意改善自身的资产营运能力和偿债能力，同时加强品牌战略和扩大市场等，从而达到良好的综合效果同时增强市场竞争力。口

参考文献(References)

[1]邓聚龙，灰色系统理论教程[M]．武汉，华中理工大学出版社，1990：55-62．

灰色理论论文范文篇2

灰色系统理论始于20世纪80年代初。“灰色系统”一词是被在1981年邓聚龙教授的上海学术报告中首次使用。随后他又发表了一系列关于灰色系统的论文，为灰色系统的理论打下良好的基础，同时也引起更多学者对它的兴趣，参与到它的研究中。可实际，灰色系统是由英国科学家的“黑箱”概念的基础上演进而来的，它融合了自动控制和运筹学。灰色系统是一种包含已知信息和未知信息的系统，主要用于信息不完全的系统，利用已知的信息来探索和预测未知信息，从而知晓整个系统。灰色系统理论和模糊数学、概率论方法一样都是来探索不确定性系统，具备使用“少数据”寻找现实规律的良好能力，解决了数据不充分或是系统周期太短的问题。如今灰色系统理论被应用于各个领域，譬如经济管理、生态系统、工程控制等领域。同时在股票投资领域也得到了应用，下面探讨下灰色系统如何在股票价格走势上得到利用。

研究股票的“内在价值”是我们认识股票价格的重要方法，可是它的研究需要专门的知识支持，而且受人们是否合理与准备的判断未来现金流所影响。股票的价格又是很多信息综合反应的结果，不同的股票，有不同的价格反应信息机制灵敏性，并且随着时间的推移，想要找到造成这种差异的原因，以及这种差异产生的轨迹和强度是什么，我们都无法把握，更别说把握股票的“内在价值”。股票的价格反应了所有与之相关的信息传导机制和灵敏度。可是虽然我们不知道它的传导方式和灵敏强度，但是我们能采用相应的方法通过价格的历史变化信息来判断价格未来趋势，从而获得股票价格的反应机制信息。于是为了测试和反应它的传导机制和灵敏度，我们建立了灰色系统理论。灰色系统理论利用搜集和整理系统原始数据，来寻找其发展规律。灰色系统表明，所有灰色序列都能展现本有的规律，在使用一种生成弱化其随机性后，也就是说，利用灰色数据序列来架构系统的反应模型，然后就能利用这个模型来预测系统可能发生的变化。

灰色系统模型利用微分方程来反应系统的客观规律。有了灰色系统理论，想要掌握市场价格走势和方向，我们并不需了解是什么信息影响了或是如何影响了股票价格，例如公司的基本面变化、宏观的经济因素变动、市场参与人数增减与否等等会对价格产生影响的综合因素，我们只要加入能改变原有的价格趋势的新信息，这些信息是用来驱动市场价格变化的，可这些新信息的影响也不是立马能实现的，它的实现需要一个不断消化的过程，这就是通常我们所说的记忆功能，它是股票市场价格变化的驱动力，但是有也有一定“惯性”，灰色系统在股票投资上的利用，正是要解决如何利用这种驱动力来预测未来价格的走势。

二、灰色系统模型在股票投资价值上的应用

（一）时间转折预测我们用某一股票的日收盘为例，把某个时间的某个点当起点，当局部低点和高点间波动200点以上时，就认为是一次市场指数转折，把从低点到高点的变化当做一个阶段，因此，我们选用局部最低点与最高点，在选用毗邻的指数相差在200以上的点，算出它们距离起点的月份，用来进行量化分析指数的走势。通过灰色微方方程可列出指数转折点的时间方程，而且通过方程式对指数未来转折情况进行预测。

（二）新陈代谢模型、事后检验事后检测通过模型来比较预测值和市场实际值而得到的。而从实际应用中发现，只通过每一个数据系列来进行长期的预测走势和时间点是远远不够的，因为新信息的作用没有完全发挥出来，而历史信息只能在一定程度上影响，价格在信息的记忆和预见能力又有限，于是，随着市场的发展，信息对系统的影响会不断地减弱，所得到的误差也会越来越大，所以我们需要采用新陈代谢GM模型，通过不断用新数据替换老数据来最有效的展现新信息对于市场价格走势的影响。

三、结束语

灰色理论论文范文篇3

关键词:管理科学与工程;研究热点;比较分析中图分类号:C931

一般认为,国外和我国管理科学的产生与发展,都经历了三个阶段。国外的三个阶段分别是科学管理、行为科学和管理丛林,而我国管理科学的产生与发展,经历的是初创、重建发展和繁荣三个不同阶段。二者的起止时间和研究的主要内容却有很大差异。时间上,国内研究要比国外晚20-50年;内容上,国内基本上是在学习引进西方的理论和方法。

人类社会进入21世纪以后,信息技术和知识资本的发展,改变着人们的生活和工作方式,丰富了管理学科的研究内容,并带来管理方式新的变革,给我国管理科学研究带来了机遇与挑战[1]。随着理论研究自身和社会经济发展的需要,许多旧的领域在逐渐淘汰,而许多新的领域已诞生并起着越来越重要的作用;同样,国内外研究的热点问题及出现时间、热点形成的原因也在不断变化。

1国内外管理科学与工程研究的现状特征

从管理科学与工程学科代码可以看出国外对管理科学的理解与我国对管理科学与工程的理解比较一致。它主要是指通过吸收、改造、转换其它学科如运筹学、数学、经济学、心理学等的研究方法和工具,为管理科学其它两个领域提供合适的基本技术、基本方法和基本手段[3]。

1.1国外管理科学与工程研究的现状特征

本文首先通过因子分析[4]和其他有关资料,选定了有代表性的59种国外期刊;然后通过关键词检索的方法统计了1990年-2000年这些期刊被SCI和SSCI收录的全部论文[5]。

从总量来看,国外管理科学与工程研究的主要内容包括决策与对策理论、组织理论、运筹与管理;其次是信息技术与管理、管理系统工程、评估技术、复杂性研究和一般管理理论;而管理思想史、管理心理与行为理论、预测技术、数量经济分析方法、工业工程等领域论文数量相对少得多(见图1)。出现上述研究格局是因为从第二次世界大战后直到70年代,国外管理科学的研究重点在于运用运筹学、系统工程等数量分析方法来提高决策的精确度和管理的效率,这些领域一贯以来都得到人们的重视和资助。而工业工程、预测技术、数量经济分析方法则更多的被从工程角度和经济学角度进行研究;管理思想史、管理心理与行为理论如果得不到新的学科的支持和工具的改造,其研究力量则会逐渐变弱。

从纵向的历史变化规律来看,所有领域的论文数量都有不同程度的增加。1990年到1992年,论文数量增长最快,随后就进入一个平均量比较平稳的增长时期。论文数量增长最快的领域有决策与对策理论、组织理论和运筹与管理。而从发展的趋势来看,运筹与管理、信息技术和管理仍将得到研究人员的重视,继续保持上升的态势。

图1国外管理科学与工程研究论文总量图

1.2我国管理科学与工程研究的现状特征

在考察我国管理科学与工程研究的现状特征时,本文综合了四个方面的材料:一是西安交通大学管理学院认定的18种期刊;二是在西安交通大学管理学院针对重要管理学术期刊进行的调查结果;三是2000年的中国科技期刊引证报告;四是华东师范大学图书馆提供的中文核心期刊。根据这些材料,确定了我国管理科学与工程研究领域的44种专业性学术期刊。

本文通过关键词检索,对所有这44种期刊在1994年到2000年间被中国期刊网收录的论文进行了统计分析[6]。

从总量来看,我国管理科学与工程研究的主要内容是信息技术与管理和管理系统工程,其次是预测技术、评估技术、运筹与管理。管理科学与管理思想史、管理心理与行为理论和复杂性研究则在20篇以下,尚未成为主流(见图2)。出现这种格局的原因是由于信息技术的深远影响和国家的信息化战略已得到管理科学与工程研究界的重视,并且在企业信息化、决策支持系统和政府信息化等方面已能与实践很好的结合,产生重大的经济效益。系统论的产生在国外已经有一个世纪之久,虽然在国内还是一个比较年轻的研究领域,但在与管理问题相结合方面,得到了众多学者的关注,并且持续有大量的研究成果产生;预测技术、评估技术、运筹与管理等传统的管理科学与工程领域,在解决新的企业管理和社会经济问题时,得到了检验和新的发展。

从纵向的历史变化规律来看,每个领域都有不同程度的增长。而信息技术与管理、管理系统工程、预测技术和评估技术增幅最大。最近三年,管理系统工程、预测技术和组织理论保持持续上升的态势,可以预见它们仍将是未来几年的主要研究领域。此外,大部分领域的论文数量增长都不是很平稳,落差比较大,可能是由于受到诸如政府政策、资助环境的影响太大,这对于一个学科的健康发展是不利的。剔除掉这些影响,我们还发现,1996年和1999年分别是研究论文数量增长的波峰期。由此在没有更长时间序列资料作为实证的情况下,推测我国管理科学与工程研究取得突破性进展的周期大体上是3年。这也提醒我国的管理科学与工程的研究资助机构,在制定资助计划时应该最少覆盖3年以上。

2国内外管理科学与工程研究热点问题的比较分析

“研究热点”反映着某一个时段内,学术界对于一些特定问题或领域的关注程度。对于理论研究来说,这一关注程度指标同样可以用这一领域内的情况或相关关键词出现的频次来反映。热点问题是随着理论研究的进展和社会实践的需要变迁的。

根据热点问题形成的来源不同,可以把热点问题分为来源于实践的热点和理论发展自身形成的热点;根据热点持续的时间长短,热点问题可以分为持续的研究热点、前一段的研究热点和当前的研究热点;根据热点问题的地域差异,可以把热点问题分为国外的热点问题、国内的热点问题和共同的热点问题。

图2我国管理科学与工程研究论文总量图

2.1国外管理科学与工程研究的热点问题

研究热点问题和研究的主流领域有惊人的同一性。通过对国外1990-2000年的研究论文分析,得出其主要研究热点问题如表1。

表1：国外管理科学与工程领域研究的热点问题

领域国外研究热点问题

一般管理理论知识管理、团队管理及信息管理的方法论、管理系统的哲学属性

运筹与管理随机多目标问题及算法、生产系统的调度优化、网络冲突分析和资源罪优分析、交互式组和优化、金融/保险市场的定价模型

决策与对策理论多目标决策、不确定性方法、神经网络、多参与主体信息不对称决策问题、风险和微机决策分析

组织理论组织变革与创新、网络组织的组织结构、组织行为、知识经济及经济全球化对传统组织的影响

管理系统工程系统分析方法、模拟技术

评估技术评估指标体系的构造、评估技术在项目投资和人力资源方面的应用

工业工程并行工程、供应链、人因工程

信息技术与管理面向应用的决策支持系统、电子商务、数据挖掘、信息系统开发的全面质量管理、决策支持系统的设计方法和可扩展数据库模型

复杂性研究混沌理论、量子理论和复杂策略的模仿

2.2我国管理科学与工程研究的热点问题

随着我国改革开放的不断深入,现代管理科学理论逐步渗透到我国的社会实践中来,并在我国的管理实践中发挥着日益重要的作用,引起我国理论界与决策界的高度重视。

通过对我国1994-2000年的重要研究论文和最近3年的《中国管理科学》、《研究与发展管理》、《系统工程理论与实践》、《中国软科学》的全部论文进行分析,研究热点见表2。

表2：国内管理科学与工程领域研究的热点问题

领域国内研究热点问题

一般管理理论人本管理理论、人性假设及管理研究方法论、管理模式的研究、知识管理的初步理论、基于知识的管理激励

运筹与管理动态规划、线性规划、生产系统库存优化理论、多重运输调度算法、各种限制条件下的排队系统

决策与对策理论实际管理问题的决策模型、群体决策(委员会决策)问题研究、决策准则、多目标决策、模糊决策、公共选择的方式及决策规则的选择、可拓学在决策中的应用、事元、物元分析与决策过程、博弈分析

组织理论组织结构、组织变革、基于流程和信息技术的组织再造、虚拟企业的组织管理模式

管理系统工程管理系统分析方法、系统最优控制、网络计划技术、灰色系统与灰色理论、系统效能分析、系统模拟与仿真方法

评估技术评估指标体系、综合评价方法、灰色关联评价模型、模糊评判、数据包络分析、人工神经网络的应用、风险评估、具体对象的效益与竞争力等指标的评估

预测技术神经网络预测方法、预测模型、灰色预测、模糊预测、数据包络模型、因子分析、灰色预测、遗传算法

数量经济分析方法经济计量模型、产品质量和经济效益的统计方法、投入产出模型、生产要素对经济效益的贡献分析、一般均衡分析

工业工程敏捷制造、ERP、并行工程、生产调度模型、先进制造技术及其评价、质量成本模式研究、制造系统的可靠性研究、供应链管理、先进制造系统的抓钩排序问题

信息技术与管理智能决策支持系统、管理信息系统、电子商务模式与安全研究、组织决策支持系统、数据挖掘技术

复杂性研究灰色系统、集对分析、复杂系统的分析方法、社会经济系统的复杂性研究、混沌理论、非线性复杂经济系统

2.3国内外管理科学与工程研究热点的比较

通过分别对国内外管理科学与工程的主要研究内容的分析,可以发现它们的异同点(见表3)。

可以看出,管理系统工程、信息技术与管理和运筹与管理是国内外共同的主要研究内容。持续的研究热点将集中在这些领域。决策与对策理论、组织理论是国外当前的主要研究内容,可以预见,受国外的影响,国内未来3-5年内在这两个领域的研究成果将大量出现。

表3国内外管理科学与工程主要研究内容的比较

国外的主要研究内容(前5位)我国的主要研究内容(前5位)

决策与对策理论信息技术与管理

组织理论管理系统工程

运筹与管理预测技术

信息技术与管理评估技术

管理系统工程运筹与管理

国内外管理科学与工程研究热点的差异比较大,即使是共同的热点问题,研究侧重点也不同。如线性规划,国外的重点是随机多目标优化问题[9],而国内的重点是传统线性规划问题的求解算法和应用;此外,在热点问题的形成来源来看,国外基本上来源于管理实践和其他学科的启示上,而国内则更多的是应用国外理论结合我国国情来解决管理问题(见表4)。

表4国内外管理科学与工程研究热点的比较

类型问题特征说明

国内外共同的热点问题线性规划、优化理论、决策模型组织结构、组织学习、系统分析方法、决策支持系统、并行工程、电子商务[10]、数据挖掘经典的管理科学与工程研究方向,在与实际管理问题相结合的过程中,得到了国内外研究的共同重视。

国外热点问题,国内尚未成为热点问题复杂性研究[11]、供应链与价值链、知识管理、虚拟组织、绩效评估技术、复杂决策问题的博弈分析、风险管理在前沿的研究问题上,国内要落后于国外。

国外非研究热点,国内为研究热点问题管理信息系统、敏捷制造、神经网络预测方法、预测模型、评估指标体系国外前些时候的研究热点,在国内有很强的应用背景,所以成为研究热点。

此外,在其他方面的差异还包括:

(1)知识管理、复杂性研究[12]等国外研究热点,已经取得了重要的研究成果,而在我国则引入的时间不长,有可能成为未来的研究热点[13]。

(2)对于管理思想史、管理心理和行为理论、数量经济分析方法等国内外研究成果日益减少的领域,如果不借助其他学科的方法加以改造,将难以继续引起学术理论界的重视。

(3)国内关于一般管理理论、组织理论等一般理论的研究,主要是介绍国外的研究成果。现在,我们已基本了解了国外相关理论的研究状况,所以对这些理论的介绍在国内不会成为热点,但其应用研究在国内还有前景。

(4)在信息技术与管理、决策与对策理论等领域,国内研究与国外研究的差距最小。

3国内外管理科学与工程研究热点问题比较的启示

(1)研究的主流领域越来越多地受到信息技术、经济一体化和知识经济的影响。或者说,这些新技术、新的时代特征给管理研究主流领域带来了新的机遇和突破。

(2)随着管理实践的发展,有些研究领域要逐渐被淘汰,像管理心理与行为理论;同时也会出现新的研究领域,如复杂性研究和电子商务等。这就要求国内研究主体要跟踪最新研究动向,培养发现研究热点的敏感性。

(3)研究的热点问题大多来自管理实践的需要,即问题导向,注重技术和可操作性。这要求国内研究主体更多地关注管理实践,而不是为研究而研究。

(4)国内的研究热点普遍地落后于国外,但也有自己领先的领域,如工业工程。

(5)国内的资助机构应加强对研究热点问题的资助,因为研究热点与管理实践联系得最紧密,而且也容易在管理实践中产生效益。特别是那些国内外共同的研究热点,其所在领域将为中国管理科学研究起到示范作用。

(6)国内研究热点的形成,基本上有两个前提:一是国外已经是研究热点,国内研究主体加以介绍和引入,结合国内实际,形成研究热点,如供应链管理、电子商务等;二是国内出于国家政策的需要,由政府大力推动而形成研究热点,如复杂性研究。

(7)从内容的比较可以看出,中国的管理科学基本上处在借鉴应用的阶段,根据中国的管理实践提炼出自成一体的管理理论和技术的研究还不多。

参考文献:

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[3]成思危.中国管理科学的学科结构与发展重点选择[J].管理科学学报,2000,(1).

[4]汪寿阳,金碧辉.SCI、SSCI与管理科学期刊[J].管理科学学报,2000,(12).

[5]WebofScience:http://wos.isiglobalnet.com,http://wos.isitrial.com[DB/OL].2001.

[6]中国期刊网:http://www.cnki.net/[DB/OL].2001.

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[8]SrinivasanA,SundaramD.Anobjectrelationalapproachforthedesignofdecisionsupportsystems[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,2000,127(3):594-610.

[9]BruscoMJ,StahlS.AnInteractivemultiobjectiveprogrammingapproachtocombinatorialdataanalysis[J].Psychometrika,2001,66(1):5-24.

[10]金碧辉.国内外管理科学的研究热点问题比较[J].管理科学文摘,2000.

[11]SharonNovak,StevenDEppinger.Sourcingbydesign:productcomplixityandthesupplychain[J].ManagementScience,2001,(1).

灰色理论论文范文篇4

格雷厄姆和多德在《证券分析》一书中对股票价格波动的本质进行了分析，说明了“股票内在价值”对于投资的重要性，随后，这个领域的研究引起了众多经济金融学家的兴趣，经过几十年的探索，得到了大量的重要研究成果，而且不乏广泛应用的方法，但是，对于新兴市场和普通投资者却难以采用。这里，我们希望借用20世纪80年代兴起的灰色系统理论，探索一套简便易用的股票投资价值预测方法。本文探讨了灰色预测方法及其在股票价格预测中应用的理论基础和方法，以期能为投资者的决策行为提供一定的指导作用。

1.问题的提出

我们知道，股票市场的价格走势是极为复杂且难以预测的。股票价格对市场信息如何进行反应，即使最高明最富经验的分析师也难以稳操胜券，这是因为，我们缺乏信息对市场影响的传导系统的结构和系统传导模型，不能准确把握金融政策、利率政策、公司状况、国际市场及投资者心理承受能力等因素的变化及其对市场的影响方式和作用，只能似是而非地对价格走势进行把握，其结果可想而知。

于是，如何判断或预测股票市场价格走势引起了众多经济金融学家和市场分析人员的极大兴趣，在许多经济学家的共同努力下，股票定价方法向着量化方向发展，建立了大量令人振奋的定价方法。格雷厄姆和多德在1934年《证券分析》一书对1929年美国股票市场价格暴跌的深刻反思,认为股票价格的波动是建立在股票“内在价值”基础上的，股票价格会由于各种非理性原因偏离“内在价值”，但随着时间的推移这种偏离会得到纠正而回到“内在价值”，因此，股票价格的未来表现可通过与“内在价值”的比较而加以判断。但“内在价值”取决于公司未来盈利能力，因此，对公司未来盈利能力及其现金流的准确把握将是非常关键的。此后，戈登在对“内在价值”进行深入的量化分析的基础上，提出了著名的股票定价的现金流量模型即“戈登模型”，然而，公司未来现金流是不确定的，为该模型的广泛应用带来麻烦，为此，关于股票定价的早期研究就集中在确定公司未来现金流。费雪(Fisher)教授认为未来资产收益的不确定性可用概率分布来描述，马夏克（Marschak）、希克斯(Hicks)等学者经过一系列研究认为投资者的投资偏好可以看作是对投资于未来收益的概率分布矩的偏好,并可用均方差空间的无差异曲线来表示,同时，他们还发现“大数定律”在包含多种风险资产投资中会发挥某种作用。戈登模型在股票价值分析中占有非常重要的地位，成为单只股票估价分析的基本方法，然而，该方法并没有解决股票投资风险与未来现金流折现率的关系，直到亨利·马科维茨（H·Markowitz）教授的现代证券组合理论的建立才对这一基本问题有了明确的认识，从而，一定程度上消除了该模型的致命缺陷。

在现实生活中，很少有投资者会将所有的投资集中在一只股票上，基于此，马科维茨（H·Markowitz）教授于1938年提出了投资组合的概念，建立了现代证券组合理论，以统计学上的均值和方差等概念来衡量组合的收益和风险，给出了投资者如何根据自己的风险承受能力建立自己的最优组合以最大化其投资收益，并将风险分解为系统和非系统风险，从而，指导投资者最优化其投资行为。此后，其学生威廉·夏普（M·Sharpe）、林特纳(Lintner)等为强化该理论的应用，将其注意力从马科维茨的微观研究转向整个市场，将其复杂形态简化为以市场指数为基础的单因素关系，并发现在均衡市场条件下资本资产的收益与风险遵循线性关系，即著名的以均值--方差模型为前提的资本资产定价模型（CAPM）。然而，由于CAPM所要求的前提过于严格限制了其应用，许多经济学家试图研究在一定弱化条件下的定价理论，他们是迈耶斯(Mayers，1972)的存在大量非市场化资产的投资定价理论、罗斯（Ross）的套利定价理论(APT)以及布里登（Breeden）资产收益率与平均消费增长率的线性关系模型（CCAPM）等等为数众多的数量化投资模型，为市场投资行为选择提供了一定决策依据。

Roberts和Osbome在对股票市场价格的长期研究后，发现市场价格遵循“随机漫步”或“随机游动”的规律，由此，以Fama教授为代表的经济学家提出了有效市场理论，认为投资者对市场信息会作出合理的反应，将市场信息与股票价格相结合。进入1980年代，在探寻一般均衡定价模型进展不大的情况下，将定价理论的研究方向转向注重市场信息的考察。经过实证检验，邦德特和塞勒(BondtandTheler1985)发现股市存在投资者有时对某些消息反应过度(overreact)，而杰格蒂什(Jegadeesh1990)、莱曼(Lehmann1990)等则发现了股价短期滞后反应现象，由此，杰格蒂什和迪特曼(Titman1993)认为投资者对有关公司长远发展的消息往往有过度的反应，而对只影响短期收益的消息则反应不足，关于这一点仍然存在着争论，尽管如此，信息与股价之间应存在着某种关系得到了经济学家们的认同，并且，弗伦奇和罗尔(Roll)的实证研究证明了股价波动幅度与可获得信息量之间存在着良好的正相关关系。

然而，这些定价理论在现代经济金融学家的推动下得到巨大发展的同时也遇到了严峻的挑战，这种挑战表明了“对(股票、债券等)金融资产价格变动缺乏有效的解释手段反映了我们科学体系的不成熟”，面对这一现实，金融学家们开始尝试利用非线性方法与混沌思想来理解股票市场行为，甚至采用具有黑盒子性质的定价核概念、半自回归方法和半非参数估计以及近年兴起的系统仿真等新方法，试图解释信息对投资行为的影响，这些研究方法将成为股票定价理论的新兴的令人激动的发展领域。

但是，这些模型的应用都需要较为高深的专业知识和庞大的数据系统，而且，所需数据要求有较长的时间跨度，以满足“大数定理”的要求，这些对于新兴市场和广大的普通投资者来讲，难为其用，而且，市场价格的变化往往与股票“内在价值”并不一致，因此，寻找一种既简便又能适应市场基本状况的定价方法就自然成为了我们的追求。这里，我们希望借用20世纪80年代兴起的灰色系统理论，探索一套简便易用的股票投资价值预测模型，以期能为投资者的决策行为提供一定的指导作用。

2．股票投资价值灰色系统模型

灰色系统理论（GreySystemTheory）的创立源于20世纪80年代。邓聚龙教授在1981年上海中-美控制系统学术会议上所作的“含未知数系统的控制问题”的学术报告中首次使用了“灰色系统”一词。1982年，邓聚龙发表了“参数不完全系统的最小信息正定”、“灰色系统的控制问题”等系列论文，奠定了灰色系统理论的基础。他的论文在国际上引起了高度的重视，美国哈佛大学教授、《系统与控制通信》杂志主编布罗克特（Brockett）给予灰色系统理论高度评价，因而，众多的中青年学者加入到灰色系统理论的研究行列，积极探索灰色系统理论及其应用研究。

事实上，灰色系统的概念是由英国科学家艾什比（W·R·Ashby）所提出的“黑箱”（BlackBox）概念发展演进而来，是自动控制和运筹学相结合的产物。艾什比利用黑箱来描述那些内部结构、特性、参数全部未知而只能从对象外部和对象运动的困果关系及输出输入关系来研究的一类事物。邓聚龙系统理论则主张从事物内部，从系统内部结构及参数去研究系统，以消除“黑箱”理论从外部研究事物而使已知信息不能充分发挥作用的弊端，因而，被认为是比“黑箱”理论更为准确的系统研究方法。所谓灰色系统是指部分信息已知而部分信息未知的系统，灰色系统理论所要考察和研究的是对信息不完备的系统，通过已知信息来研究和预测未知领域从而达到了解整个系统的目的。灰色系统理论与概率论、模糊数学一起并称为研究不确定性系统的三种常用方法，具有能够利用“少数据”建模寻求现实规律的良好特性，克服了数据不足或系统周期短的矛盾。

目前，灰色系统理论得到了极为广泛的应用，不仅成功地应用于工程控制、经济管理、社会系统、生态系统等领域，而且在复杂多变的农业系统，如在水利、气象、生物防治、农机决策、农业规划、农业经济等方面也取得了可喜的成就。灰色系统理论在管理学、决策学、战略学、预测学、未来学、生命科学等领域展示了极为广泛的应用前景。

那么，灰色系统是否能够在股票市场价格走势方面发挥作用呢？以及怎样发挥作用？这是本文要探索的问题。

勿容质疑，股票价格的“内在价值”的研究为我们认识股票价格提供了重要途径，然而，其运用受相关专门知识的约束，同时，也受人们对公司未来现金流的预期是否合理与准确的影响，那么，股票价格偏离其“内在价值”的纠正，必然需要一定的学习过程，并付出相应的代价即“学习成本”。如果将市场有效性与信息定价机制相结合，将对股票市场的定价机制有一个全新的认识。在股票价格与其“内在价值”的关系上，人们发现股票价格不仅反映其内在价值的信息，而且反映了市场交易者的“噪声”（Black，1986），因而，股票价格的偏离不会总回到其“内在价值”。这样，我们根据这些所知信息还是难以预测或把握市场价格走势，从而经常出现投资者对信息的过度反应或反应不足的现象。

我国股票市场有“政策市”、“消息市”之称，应该说这是效率市场的应有状况，令人遗憾的是，许多学者的研究表明，我国股市的股票价格对其反应“内在价值”的信息未能作出充分的反应，因而，认为我国股市的这种反应机制是跛足的（包建祥，1999），“有关股票市场的政策法规报道”是对投资者最有价值的信息，对股价的影响也最大（茆诗松，1997。），而且存在着对信息的反应过度及反应不足（魏刚，1998；张人骥，1998。），呼吁建立完善的信息定价机制。应该说，我国股票市场经过近年的发展，市场的信息定价机制得到了一定程度的完善，市场对信息的敏感性有了实质的提高，对影响股票“内在价值”的信息，不论是系统信息还是非系统信息，股票价格均有相应的反应，因而，为通过市场价格的一定历史时期的反应判断市场价格的未来走势，提供了可能。

由于股票价格应该反应与其相关的市场信息，那么，信息在价格中的输入和传递就有其相应的轨迹和强度，这种轨迹和强度取决于该股票的价格对相关信息的反应机制和灵敏性，而对于不同的股票，价格反应信息的机制和灵敏性有着相当的不同，并随时间变化而变化，那么是什么原因造成这种差异，以及这种轨迹和强度大小是什么，难以准确把握，也就无法准确地把握和股票“内在价值”，在新兴市场中，这种状况尤甚。

但是，我们也注意到，在新兴市场中，作为绝大多数投资者来讲，他们难以称得上真正意义上的投资者，更像是通常的“投机者”，即以市场交易差价获取利益，并不是以获取公司分红或股利为目的，因而，对这些投资者来讲，公司股票的“内在价值”是多少似乎显得那么重要了，他们最为关心的应该是股票市场价格的近期走势如何，以判断价差的大小，从而决定该股票是否值得买卖，因此，交易过程中并不需要知道公司股票“内在价值”。由此可知，股票价格的市场表现的趋势判断就显得非常有意义了。

由于股票价格是相关信息的综合反应，所有的相关信息的传导机制和灵敏度都得到了相应的反应。虽然，我们并不知道这种传导的方式和灵敏度是什么，但是，我们仍然可以利用适当方法通过信息在价格中的历史反应来判断价格的未来行动方向或状态，从而寻求信息在股票市场价格中的反应机制，这是因为历史行为反应至少部分反应了价格行为固有规律，并反应了价格对新信息的反应能力，这种反应能力决定了价格的进一步发展的方向。我们认为，灰色系统理论的建立为测定和反应这种传导机制和灵敏度提供了一种较好的方法。

我们知道，灰色系统是通过对原始数据的收集与整理来寻求其发展变化的规律，这是因为，客观系统所表现出来的现象尽管纷繁复杂，但其发展变化有着自己的客观逻辑规律，是系统整体各功能间的协调统一，因此，如何通过散乱的数据系列去寻找其内在的发展规律就显得特别重要。灰色系统理论认为，一切灰色序列都能通过某种生成弱化其随机性而呈现本来的规律，也就是通过灰色数据序列建立系统反应模型，并通过该模型预测系统的可能变化状态。

灰色系统理论认为微分方程能较准确地反应事件的客观规律，即对于时间为t的状态变量，通过方程就能够基本反映事件的变化规律，那么，假定某股票价格的状态初始序列为，通过灰色一阶累加生成序列和弱化关系式(k=1,2,…,n)，我们就可以得到该股票价格的时间状态的灰色微分方程为，系数a就是股票价格对信息的敏感性，是股票价格状态对信息反应系统变化内在规律的指标，在灰色系统里被称为“系统发展系数”，而（k=1，2，…）就是该股票在未来k+1时间的市场价格。

根据灰色系统理论，要把握市场价格走势和发展方向，并不需要知道是什么信息或多少信息影响其价格的变化以及如何影响，诸如宏观经济因素的变动、公司基本面的变化、市场参与人数的增减等等因素分别对价格影响及其方式或者是这些因素的综合影响，我们所需要的只是新信息的加入会使原有的趋势得以改变，新信息的不断加入是市场价格不断变化的驱动力，而新信息的影响并不是在瞬间完成的，而是需要一定的时间进行消化在市场价格中逐步体现，这就是通常意义的历史信息的记忆功能，这种记忆能力对于市场价格走势的驱动力具有一定的“惯性”作用，通过判断这种驱动力（系统发展系数）的发展变化来预测未来价格走势正是灰系统理论所要解决的问题。

3.灰色系统模型的应用实例

3.1时间转折预测

这里，我们以上海综合指数的日收盘指数为标准，以2000年1月10日1545.11点为起点，如果局部低点和高点之间相差200个点以上，认为市场指数出现了一次转折，将低点-高点的变化看作一个阶段，因而，我们选择各阶段的局部最高点和最低点，并选择相临的指数相差200点以上的点，计算其距离起点的月份数，以构造指数走势的量化分析，具体数据见表1。根据灰色微分方程可以得到指数转折点的时间方程为：，其中k=1，2，…。

根据这个模型可以对指数转折情况进行预测，计算结果和模拟误差状况见表2，由表可以看出，该模型对指数转折时间点预测的残差平方和0.54，模型预测平均相对误差为2.6%，小误差概率几近为1，因此，平均预测精度为97.4%，预测精度为二级，说明该方法基本可用于市场综合走势转折时间的初步预测。由此转折预测方程，我们可得到后一阶段的5个预测值为：19.4、23.3、27.9、33.6和40.3。第一个预测值19.3表明下一转折点在从2000年1月起的第19个月左右，即约在2001年7月会出现一次重大转折，再经过约4个月的调整后将又会有一次较大的转折，即预计在2001年11月份可有一次200点以上的变化。

表1时间序列表

3.2上海综合指数的预测

2001年来，上海综合指数收盘指数从1月2日的2103点降至10月22日的1520点，跌幅近30%，如以当年最高点2245点计，跌幅更深，因此，我们应用灰色系统模型对股票指数变化状况进行预测，以期能更好地开展投资决策和最大限度地降低风险。根据灰色微分方程建立上海综合指数走势预测模型，为此，我们以上海综合指数的实际周收盘数为基础，以2001年8月10日周收盘价1955.04点为数据系列的起点，得到指数走势的预测方程：，其中，k=1，2，…。根据这个模型对指数的预测，结果和误差状况见表3，由表可以看出，该模型对指数序列模拟的残差平方和为1259.90，模拟的平均相对误差为0.79%，因此，平均预测精度为99.21%，最大预测误差为1.20%，小误差概率近似为1。从模型本身来看，应该说对上证综合指数的预测精度基本能达到要求。

3.3新陈代谢模型与事后检验

事后检验是根据模型预测值与市场实际表现进行比较而得到的，根据该指数走势预测模型，我们可以得到未来4周的收盘指数分别为1768.66、1741.12、1714.00和1687.31，总体是一个下降的趋势，上海综合指数的实际值1807.02、1764.87、1691.33和1572.45，实际误差分别为2.12%、1.34%、-1.34%和-7.30%，表明有较为理想的预测效果。但实际结果也表明，利用某一数据系列对走势或时间转折进行长期的预测，随着时间的推移，由于新信息的作用没有得到体现，历史信息影响程度的有限性，即价格对信息的记忆与预见能力是有限的，也就是说，信息对系统的影响会随着时间的流逝而逐渐减弱，误差将会越来越大因此，我们采用新陈代谢GM模型对2001年8月17日开始的上证综合指数趋势进行模拟，即利用最新的数据替换最旧的数据以最大限度地体现新信息对市场走势的影响，计算的结果列于表4，结果表明，模型预测的最小预测误差为-0.03%，最大预测误差是7.73%。在趋势判断上，预测趋势与市场实际表现有着较为一致的变化。从其模拟散点图看，预测值与市场实际表现有着极为吻合的效果。

表4新陈代谢GM模拟结果与后验表

后验相对误差图

4.小结

通过以上分析可以发现，灰色投资价值模型的预测是短期的，一般地讲，对3个以上时间跨度后的预测误差较大，因此，需要利用新陈代谢模型进行重新估计，旧有的信息对系统的发展发挥持续的影响，而新信息的作用效果未能得到充分的反映，这就决定了仅根据原有信息进行的预测会比较大地偏离实际运动轨迹，从而失去了模型预测的意义。因此，在实际的应用过程中，我们应在模型中不断补充新的信息，去掉那些对于预测的作用日益减小的旧数据，以反映新的信息对系统发展的影响特征。事实上，对于绝大部分系统来讲，系统对信息的记忆功能是极为有限的，旧的信息对系统发展的作用将随着时间的推移而不断减小，因而，在应用该模型进行预测时，不断更新数据系列将是十分重要。

我们也注意到，预测值相较于实际值似乎有一个单位时间的延迟，这种延迟表明该预测模型有一个“追涨”、“杀跌”的特性，这进一步说明了该模型的短期预测特性，这是可能因为，该模型的预测结果放大了旧信息对系统的影响程度，从而使预测结果产生一定程度的偏离，特别是在市场出现“暴涨”或“暴跌”的情况下，该模型的预测误差相对较大。尽管该方法在一定程度上对于短期的走势判断有着良好的效果，但我们认为，为避免“追涨”、“杀跌”的作用所导致的重大趋势延迟影响，将市场变化的时间转折周期预测结合使用是一个可行的选择，并适当加以调整，以避免或减少在对市场宏观走势重大变化的判断中犯致命错误。基于此，我们正努力寻求新的算法和预测趋势与市场重大变化的实际关系，以期消除预测判断上的失误。在应用GM模型进行系统预测时，所应用的数据系列要求具有一定的光滑度，对那些具有剧烈跳跃性质的数据系列的系统，其预测效果不是十分理想，研究表明，系统本身的发展系数过大（大于1.5）时，用这种方法模拟的精确度不到50%，因此，对于价格变化较为频繁且有较大波动幅度的个股，这个方法对于指导其投资决策的意义会有所限制，我们正在进一步的研究之中。

参考文献

1.包建祥，《对股票市场信息定价机制的重新诠释》，《证券市场导报》，1999年第四期

2.邓聚龙，《灰色系统(社会·经济)》，国防工业出版社，1983

3.李庆扬，王能超，易大义，《数值分析》，华中理工大学出版社，1989

4.李祚泳，灰色系统理论和应用的最新进展，《大自然探索》，1992，(1)

5.茆诗松等，《政策、扩容、消息对上海股市的影响》，《中国证券市场实证分析》，学林出版社，1997

6.汤敏，茅于轼主编，《现代经济学前沿专题》，第一集

7.魏刚，《我国上市公司股利分配的实证研究》，《经济研究》，1998年第六期

8.约翰·伊特韦尔等编，《新帕尔格雷夫经济学大辞典》，经济科学出版社，1992

9.张人骥，朱平方，王怀芳，《上海证券市场过度反应的实证研究》，《经济研究》，1998年第5期

10.Ball，R.，1995，TheoryofStockMarketEfficiency：AccomplishmentsandLimitations，JournalofAppliedCorporateFinance，Spring

11.Black，F.，1995，Noise，TheJournalofFinance，Vol.XII.No.3

12.Elton，LeonardJandGruber，MartinJ.，1991，ModernPortfolioTheoryAndInvestmentAnalysis，NewYorkUniversity，Fourthedition

灰色理论论文范文篇5

格雷厄姆和多德在《证券分析》一书中对股票价格波动的本质进行了分析，说明了“股票内在价值”对于投资的重要性，随后，这个领域的研究引起了众多经济金融学家的兴趣，经过几十年的探索，得到了大量的重要研究成果，而且不乏广泛应用的方法，但是，对于新兴市场和普通投资者却难以采用。这里，我们希望借用20世纪80年代兴起的灰色系统理论，探索一套简便易用的股票投资价值预测方法。本文探讨了灰色预测方法及其在股票价格预测中应用的理论基础和方法，以期能为投资者的决策行为提供一定的指导作用。

1.问题的提出

我们知道，股票市场的价格走势是极为复杂且难以预测的。股票价格对市场信息如何进行反应，即使最高明最富经验的分析师也难以稳操胜券，这是因为，我们缺乏信息对市场影响的传导系统的结构和系统传导模型，不能准确把握金融政策、利率政策、公司状况、国际市场及投资者心理承受能力等因素的变化及其对市场的影响方式和作用，只能似是而非地对价格走势进行把握，其结果可想而知。

于是，如何判断或预测股票市场价格走势引起了众多经济金融学家和市场分析人员的极大兴趣，在许多经济学家的共同努力下，股票定价方法向着量化方向发展，建立了大量令人振奋的定价方法。格雷厄姆和多德在1934年《证券分析》一书对1929年美国股票市场价格暴跌的深刻反思,认为股票价格的波动是建立在股票“内在价值”基础上的，股票价格会由于各种非理性原因偏离“内在价值”，但随着时间的推移这种偏离会得到纠正而回到“内在价值”，因此，股票价格的未来表现可通过与“内在价值”的比较而加以判断。但“内在价值”取决于公司未来盈利能力，因此，对公司未来盈利能力及其现金流的准确把握将是非常关键的。此后，戈登在对“内在价值”进行深入的量化分析的基础上，提出了著名的股票定价的现金流量模型即“戈登模型”，然而，公司未来现金流是不确定的，为该模型的广泛应用带来麻烦，为此，关于股票定价的早期研究就集中在确定公司未来现金流。费雪(Fisher)教授认为未来资产收益的不确定性可用概率分布来描述，马夏克（Marschak）、希克斯(Hicks)等学者经过一系列研究认为投资者的投资偏好可以看作是对投资于未来收益的概率分布矩的偏好,并可用均方差空间的无差异曲线来表示,同时，他们还发现“大数定律”在包含多种风险资产投资中会发挥某种作用。戈登模型在股票价值分析中占有非常重要的地位，成为单只股票估价分析的基本方法，然而，该方法并没有解决股票投资风险与未来现金流折现率的关系，直到亨利·马科维茨（H·Markowitz）教授的现代证券组合理论的建立才对这一基本问题有了明确的认识，从而，一定程度上消除了该模型的致命缺陷。

在现实生活中，很少有投资者会将所有的投资集中在一只股票上，基于此，马科维茨（H·Markowitz）教授于1938年提出了投资组合的概念，建立了现代证券组合理论，以统计学上的均值和方差等概念来衡量组合的收益和风险，给出了投资者如何根据自己的风险承受能力建立自己的最优组合以最大化其投资收益，并将风险分解为系统和非系统风险，从而，指导投资者最优化其投资行为。此后，其学生威廉·夏普（M·Sharpe）、林特纳(Lintner)等为强化该理论的应用，将其注意力从马科维茨的微观研究转向整个市场，将其复杂形态简化为以市场指数为基础的单因素关系，并发现在均衡市场条件下资本资产的收益与风险遵循线性关系，即著名的以均值--方差模型为前提的资本资产定价模型（CAPM）。然而，由于CAPM所要求的前提过于严格限制了其应用，许多经济学家试图研究在一定弱化条件下的定价理论，他们是迈耶斯(Mayers，1972)的存在大量非市场化资产的投资定价理论、罗斯（Ross）的套利定价理论(APT)以及布里登（Breeden）资产收益率与平均消费增长率的线性关系模型（CCAPM）等等为数众多的数量化投资模型，为市场投资行为选择提供了一定决策依据。

Roberts和Osbome在对股票市场价格的长期研究后，发现市场价格遵循“随机漫步”或“随机游动”的规律，由此，以Fama教授为代表的经济学家提出了有效市场理论，认为投资者对市场信息会作出合理的反应，将市场信息与股票价格相结合。进入1980年代，在探寻一般均衡定价模型进展不大的情况下，将定价理论的研究方向转向注重市场信息的考察。经过实证检验，邦德特和塞勒(BondtandTheler1985)发现股市存在投资者有时对某些消息反应过度(overreact)，而杰格蒂什(Jegadeesh1990)、莱曼(Lehmann1990)等则发现了股价短期滞后反应现象，由此，杰格蒂什和迪特曼(Titman1993)认为投资者对有关公司长远发展的消息往往有过度的反应，而对只影响短期收益的消息则反应不足，关于这一点仍然存在着争论，尽管如此，信息与股价之间应存在着某种关系得到了经济学家们的认同，并且，弗伦奇和罗尔(Roll)的实证研究证明了股价波动幅度与可获得信息量之间存在着良好的正相关关系。

然而，这些定价理论在现代经济金融学家的推动下得到巨大发展的同时也遇到了严峻的挑战，这种挑战表明了“对(股票、债券等)金融资产价格变动缺乏有效的解释手段反映了我们科学体系的不成熟”，面对这一现实，金融学家们开始尝试利用非线性方法与混沌思想来理解股票市场行为，甚至采用具有黑盒子性质的定价核概念、半自回归方法和半非参数估计以及近年兴起的系统仿真等新方法，试图解释信息对投资行为的影响，这些研究方法将成为股票定价理论的新兴的令人激动的发展领域。

但是，这些模型的应用都需要较为高深的专业知识和庞大的数据系统，而且，所需数据要求有较长的时间跨度，以满足“大数定理”的要求，这些对于新兴市场和广大的普通投资者来讲，难为其用，而且，市场价格的变化往往与股票“内在价值”并不一致，因此，寻找一种既简便又能适应市场基本状况的定价方法就自然成为了我们的追求。这里，我们希望借用20世纪80年代兴起的灰色系统理论，探索一套简便易用的股票投资价值预测模型，以期能为投资者的决策行为提供一定的指导作用。

2．股票投资价值灰色系统模型

灰色系统理论（GreySystemTheory）的创立源于20世纪80年代。邓聚龙教授在1981年上海中-美控制系统学术会议上所作的“含未知数系统的控制问题”的学术报告中首次使用了“灰色系统”一词。1982年，邓聚龙发表了“参数不完全系统的最小信息正定”、“灰色系统的控制问题”等系列论文，奠定了灰色系统理论的基础。他的论文在国际上引起了高度的重视，美国哈佛大学教授、《系统与控制通信》杂志主编布罗克特（Brockett）给予灰色系统理论高度评价，因而，众多的中青年学者加入到灰色系统理论的研究行列，积极探索灰色系统理论及其应用研究。

事实上，灰色系统的概念是由英国科学家艾什比（W·R·Ashby）所提出的“黑箱”（BlackBox）概念发展演进而来，是自动控制和运筹学相结合的产物。艾什比利用黑箱来描述那些内部结构、特性、参数全部未知而只能从对象外部和对象运动的困果关系及输出输入关系来研究的一类事物。邓聚龙系统理论则主张从事物内部，从系统内部结构及参数去研究系统，以消除“黑箱”理论从外部研究事物而使已知信息不能充分发挥作用的弊端，因而，被认为是比“黑箱”理论更为准确的系统研究方法。所谓灰色系统是指部分信息已知而部分信息未知的系统，灰色系统理论所要考察和研究的是对信息不完备的系统，通过已知信息来研究和预测未知领域从而达到了解整个系统的目的。灰色系统理论与概率论、模糊数学一起并称为研究不确定性系统的三种常用方法，具有能够利用“少数据”建模寻求现实规律的良好特性，克服了数据不足或系统周期短的矛盾。

目前，灰色系统理论得到了极为广泛的应用，不仅成功地应用于工程控制、经济管理、社会系统、生态系统等领域，而且在复杂多变的农业系统，如在水利、气象、生物防治、农机决策、农业规划、农业经济等方面也取得了可喜的成就。灰色系统理论在管理学、决策学、战略学、预测学、未来学、生命科学等领域展示了极为广泛的应用前景。

那么，灰色系统是否能够在股票市场价格走势方面发挥作用呢？以及怎样发挥作用？这是本文要探索的问题。

勿容质疑，股票价格的“内在价值”的研究为我们认识股票价格提供了重要途径，然而，其运用受相关专门知识的约束，同时，也受人们对公司未来现金流的预期是否合理与准确的影响，那么，股票价格偏离其“内在价值”的纠正，必然需要一定的学习过程，并付出相应的代价即“学习成本”。如果将市场有效性与信息定价机制相结合，将对股票市场的定价机制有一个全新的认识。在股票价格与其“内在价值”的关系上，人们发现股票价格不仅反映其内在价值的信息，而且反映了市场交易者的“噪声”（Black，1986），因而，股票价格的偏离不会总回到其“内在价值”。这样，我们根据这些所知信息还是难以预测或把握市场价格走势，从而经常出现投资者对信息的过度反应或反应不足的现象。

我国股票市场有“政策市”、“消息市”之称，应该说这是效率市场的应有状况，令人遗憾的是，许多学者的研究表明，我国股市的股票价格对其反应“内在价值”的信息未能作出充分的反应，因而，认为我国股市的这种反应机制是跛足的（包建祥，1999），“有关股票市场的政策法规报道”是对投资者最有价值的信息，对股价的影响也最大（茆诗松，1997。），而且存在着对信息的反应过度及反应不足（魏刚，1998；张人骥，1998。），呼吁建立完善的信息定价机制。应该说，我国股票市场经过近年的发展，市场的信息定价机制得到了一定程度的完善，市场对信息的敏感性有了实质的提高，对影响股票“内在价值”的信息，不论是系统信息还是非系统信息，股票价格均有相应的反应，因而，为通过市场价格的一定历史时期的反应判断市场价格的未来走势，提供了可能。

由于股票价格应该反应与其相关的市场信息，那么，信息在价格中的输入和传递就有其相应的轨迹和强度，这种轨迹和强度取决于该股票的价格对相关信息的反应机制和灵敏性，而对于不同的股票，价格反应信息的机制和灵敏性有着相当的不同，并随时间变化而变化，那么是什么原因造成这种差异，以及这种轨迹和强度大小是什么，难以准确把握，也就无法准确地把握和股票“内在价值”，在新兴市场中，这种状况尤甚。

但是，我们也注意到，在新兴市场中，作为绝大多数投资者来讲，他们难以称得上真正意义上的投资者，更像是通常的“投机者”，即以市场交易差价获取利益，并不是以获取公司分红或股利为目的，因而，对这些投资者来讲，公司股票的“内在价值”是多少似乎显得那么重要了，他们最为关心的应该是股票市场价格的近期走势如何，以判断价差的大小，从而决定该股票是否值得买卖，因此，交易过程中并不需要知道公司股票“内在价值”。由此可知，股票价格的市场表现的趋势判断就显得非常有意义了。

由于股票价格是相关信息的综合反应，所有的相关信息的传导机制和灵敏度都得到了相应的反应。虽然，我们并不知道这种传导的方式和灵敏度是什么，但是，我们仍然可以利用适当方法通过信息在价格中的历史反应来判断价格的未来行动方向或状态，从而寻求信息在股票市场价格中的反应机制，这是因为历史行为反应至少部分反应了价格行为固有规律，并反应了价格对新信息的反应能力，这种反应能力决定了价格的进一步发展的方向。我们认为，灰色系统理论的建立为测定和反应这种传导机制和灵敏度提供了一种较好的方法。

我们知道，灰色系统是通过对原始数据的收集与整理来寻求其发展变化的规律，这是因为，客观系统所表现出来的现象尽管纷繁复杂，但其发展变化有着自己的客观逻辑规律，是系统整体各功能间的协调统一，因此，如何通过散乱的数据系列去寻找其内在的发展规律就显得特别重要。灰色系统理论认为，一切灰色序列都能通过某种生成弱化其随机性而呈现本来的规律，也就是通过灰色数据序列建立系统反应模型，并通过该模型预测系统的可能变化状态。

灰色系统理论认为微分方程能较准确地反应事件的客观规律，即对于时间为t的状态变量，通过方程就能够基本反映事件的变化规律，那么，假定某股票价格的状态初始序列为，通过灰色一阶累加生成序列和弱化关系式(k=1,2,…,n)，我们就可以得到该股票价格的时间状态的灰色微分方程为，系数a就是股票价格对信息的敏感性，是股票价格状态对信息反应系统变化内在规律的指标，在灰色系统里被称为“系统发展系数”，而（k=1，2，…）就是该股票在未来k+1时间的市场价格。

根据灰色系统理论，要把握市场价格走势和发展方向，并不需要知道是什么信息或多少信息影响其价格的变化以及如何影响，诸如宏观经济因素的变动、公司基本面的变化、市场参与人数的增减等等因素分别对价格影响及其方式或者是这些因素的综合影响，我们所需要的只是新信息的加入会使原有的趋势得以改变，新信息的不断加入是市场价格不断变化的驱动力，而新信息的影响并不是在瞬间完成的，而是需要一定的时间进行消化在市场价格中逐步体现，这就是通常意义的历史信息的记忆功能，这种记忆能力对于市场价格走势的驱动力具有一定的“惯性”作用，通过判断这种驱动力（系统发展系数）的发展变化来预测未来价格走势正是灰系统理论所要解决的问题。

3.灰色系统模型的应用实例

3.1时间转折预测

这里，我们以上海综合指数的日收盘指数为标准，以2000年1月10日1545.11点为起点，如果局部低点和高点之间相差200个点以上，认为市场指数出现了一次转折，将低点-高点的变化看作一个阶段，因而，我们选择各阶段的局部最高点和最低点，并选择相临的指数相差200点以上的点，计算其距离起点的月份数，以构造指数走势的量化分析，具体数据见表1。根据灰色微分方程可以得到指数转折点的时间方程为：，其中k=1，2，…。

根据这个模型可以对指数转折情况进行预测，计算结果和模拟误差状况见表2，由表可以看出，该模型对指数转折时间点预测的残差平方和0.54，模型预测平均相对误差为2.6%，小误差概率几近为1，因此，平均预测精度为97.4%，预测精度为二级，说明该方法基本可用于市场综合走势转折时间的初步预测。由此转折预测方程，我们可得到后一阶段的5个预测值为：19.4、23.3、27.9、33.6和40.3。第一个预测值19.3表明下一转折点在从2000年1月起的第19个月左右，即约在2001年7月会出现一次重大转折，再经过约4个月的调整后将又会有一次较大的转折，即预计在2001年11月份可有一次200点以上的变化。

表1时间序列表

3.2上海综合指数的预测

2001年来，上海综合指数收盘指数从1月2日的2103点降至10月22日的1520点，跌幅近30%，如以当年最高点2245点计，跌幅更深，因此，我们应用灰色系统模型对股票指数变化状况进行预测，以期能更好地开展投资决策和最大限度地降低风险。根据灰色微分方程建立上海综合指数走势预测模型，为此，我们以上海综合指数的实际周收盘数为基础，以2001年8月10日周收盘价1955.04点为数据系列的起点，得到指数走势的预测方程：，其中，k=1，2，…。根据这个模型对指数的预测，结果和误差状况见表3，由表可以看出，该模型对指数序列模拟的残差平方和为1259.90，模拟的平均相对误差为0.79%，因此，平均预测精度为99.21%，最大预测误差为1.20%，小误差概率近似为1。从模型本身来看，应该说对上证综合指数的预测精度基本能达到要求。

3.3新陈代谢模型与事后检验

事后检验是根据模型预测值与市场实际表现进行比较而得到的，根据该指数走势预测模型，我们可以得到未来4周的收盘指数分别为1768.66、1741.12、1714.00和1687.31，总体是一个下降的趋势，上海综合指数的实际值1807.02、1764.87、1691.33和1572.45，实际误差分别为2.12%、1.34%、-1.34%和-7.30%，表明有较为理想的预测效果。但实际结果也表明，利用某一数据系列对走势或时间转折进行长期的预测，随着时间的推移，由于新信息的作用没有得到体现，历史信息影响程度的有限性，即价格对信息的记忆与预见能力是有限的，也就是说，信息对系统的影响会随着时间的流逝而逐渐减弱，误差将会越来越大因此，我们采用新陈代谢GM模型对2001年8月17日开始的上证综合指数趋势进行模拟，即利用最新的数据替换最旧的数据以最大限度地体现新信息对市场走势的影响，计算的结果列于表4，结果表明，模型预测的最小预测误差为-0.03%，最大预测误差是7.73%。在趋势判断上，预测趋势与市场实际表现有着较为一致的变化。从其模拟散点图看，预测值与市场实际表现有着极为吻合的效果。

表4新陈代谢GM模拟结果与后验表

后验相对误差图

4.小结

通过以上分析可以发现，灰色投资价值模型的预测是短期的，一般地讲，对3个以上时间跨度后的预测误差较大，因此，需要利用新陈代谢模型进行重新估计，旧有的信息对系统的发展发挥持续的影响，而新信息的作用效果未能得到充分的反映，这就决定了仅根据原有信息进行的预测会比较大地偏离实际运动轨迹，从而失去了模型预测的意义。因此，在实际的应用过程中，我们应在模型中不断补充新的信息，去掉那些对于预测的作用日益减小的旧数据，以反映新的信息对系统发展的影响特征。事实上，对于绝大部分系统来讲，系统对信息的记忆功能是极为有限的，旧的信息对系统发展的作用将随着时间的推移而不断减小，因而，在应用该模型进行预测时，不断更新数据系列将是十分重要。

我们也注意到，预测值相较于实际值似乎有一个单位时间的延迟，这种延迟表明该预测模型有一个“追涨”、“杀跌”的特性，这进一步说明了该模型的短期预测特性，这是可能因为，该模型的预测结果放大了旧信息对系统的影响程度，从而使预测结果产生一定程度的偏离，特别是在市场出现“暴涨”或“暴跌”的情况下，该模型的预测误差相对较大。尽管该方法在一定程度上对于短期的走势判断有着良好的效果，但我们认为，为避免“追涨”、“杀跌”的作用所导致的重大趋势延迟影响，将市场变化的时间转折周期预测结合使用是一个可行的选择，并适当加以调整，以避免或减少在对市场宏观走势重大变化的判断中犯致命错误。基于此，我们正努力寻求新的算法和预测趋势与市场重大变化的实际关系，以期消除预测判断上的失误。在应用GM模型进行系统预测时，所应用的数据系列要求具有一定的光滑度，对那些具有剧烈跳跃性质的数据系列的系统，其预测效果不是十分理想，研究表明，系统本身的发展系数过大（大于1.5）时，用这种方法模拟的精确度不到50%，因此，对于价格变化较为频繁且有较大波动幅度的个股，这个方法对于指导其投资决策的意义会有所限制，我们正在进一步的研究之中。

参考文献

1.包建祥，《对股票市场信息定价机制的重新诠释》，《证券市场导报》，1999年第四期

2.邓聚龙，《灰色系统(社会·经济)》，国防工业出版社，1983

3.李庆扬，王能超，易大义，《数值分析》，华中理工大学出版社，1989

4.李祚泳，灰色系统理论和应用的最新进展，《大自然探索》，1992，(1)

5.茆诗松等，《政策、扩容、消息对上海股市的影响》，《中国证券市场实证分析》，学林出版社，1997

6.汤敏，茅于轼主编，《现代经济学前沿专题》，第一集

7.魏刚，《我国上市公司股利分配的实证研究》，《经济研究》，1998年第六期

8.约翰·伊特韦尔等编，《新帕尔格雷夫经济学大辞典》，经济科学出版社，1992

9.张人骥，朱平方，王怀芳，《上海证券市场过度反应的实证研究》，《经济研究》，1998年第5期

10.Ball，R.，1995，TheoryofStockMarketEfficiency：AccomplishmentsandLimitations，JournalofAppliedCorporateFinance，Spring

11.Black，F.，1995，Noise，TheJournalofFinance，Vol.XII.No.3

12.Elton，LeonardJandGruber，MartinJ.，1991，ModernPortfolioTheoryAndInvestmentAnalysis，NewYorkUniversity，Fourthedition

灰色理论论文范文篇6

格雷厄姆和多德在《证券分析》一书中对股票价格波动的本质进行了分析，说明了“股票内在价值”对于投资的重要性，随后，这个领域的研究引起了众多经济金融学家的兴趣，经过几十年的探索，得到了大量的重要研究成果，而且不乏广泛应用的方法，但是，对于新兴市场和普通投资者却难以采用。这里，我们希望借用20世纪80年代兴起的灰色系统理论，探索一套简便易用的股票投资价值预测方法。本文探讨了灰色预测方法及其在股票价格预测中应用的理论基础和方法，以期能为投资者的决策行为提供一定的指导作用。

1.问题的提出

我们知道，股票市场的价格走势是极为复杂且难以预测的。股票价格对市场信息如何进行反应，即使最高明最富经验的分析师也难以稳操胜券，这是因为，我们缺乏信息对市场影响的传导系统的结构和系统传导模型，不能准确把握金融政策、利率政策、公司状况、国际市场及投资者心理承受能力等因素的变化及其对市场的影响方式和作用，只能似是而非地对价格走势进行把握，其结果可想而知。

于是，如何判断或预测股票市场价格走势引起了众多经济金融学家和市场分析人员的极大兴趣，在许多经济学家的共同努力下，股票定价方法向着量化方向发展，建立了大量令人振奋的定价方法。格雷厄姆和多德在1934年《证券分析》一书对1929年美国股票市场价格暴跌的深刻反思,认为股票价格的波动是建立在股票“内在价值”基础上的，股票价格会由于各种非理性原因偏离“内在价值”，但随着时间的推移这种偏离会得到纠正而回到“内在价值”，因此，股票价格的未来表现可通过与“内在价值”的比较而加以判断。但“内在价值”取决于公司未来盈利能力，因此，对公司未来盈利能力及其现金流的准确把握将是非常关键的。此后，戈登在对“内在价值”进行深入的量化分析的基础上，提出了著名的股票定价的现金流量模型即“戈登模型”，然而，公司未来现金流是不确定的，为该模型的广泛应用带来麻烦，为此，关于股票定价的早期研究就集中在确定公司未来现金流。费雪(Fisher)教授认为未来资产收益的不确定性可用概率分布来描述，马夏克（Marschak）、希克斯(Hicks)等学者经过一系列研究认为投资者的投资偏好可以看作是对投资于未来收益的概率分布矩的偏好,并可用均方差空间的无差异曲线来表示,同时，他们还发现“大数定律”在包含多种风险资产投资中会发挥某种作用。戈登模型在股票价值分析中占有非常重要的地位，成为单只股票估价分析的基本方法，然而，该方法并没有解决股票投资风险与未来现金流折现率的关系，直到亨利·马科维茨（H·Markowitz）教授的现代证券组合理论的建立才对这一基本问题有了明确的认识，从而，一定程度上消除了该模型的致命缺陷。

在现实生活中，很少有投资者会将所有的投资集中在一只股票上，基于此，马科维茨（H·Markowitz）教授于1938年提出了投资组合的概念，建立了现代证券组合理论，以统计学上的均值和方差等概念来衡量组合的收益和风险，给出了投资者如何根据自己的风险承受能力建立自己的最优组合以最大化其投资收益，并将风险分解为系统和非系统风险，从而，指导投资者最优化其投资行为。此后，其学生威廉·夏普（M·Sharpe）、林特纳(Lintner)等为强化该理论的应用，将其注意力从马科维茨的微观研究转向整个市场，将其复杂形态简化为以市场指数为基础的单因素关系，并发现在均衡市场条件下资本资产的收益与风险遵循线性关系，即著名的以均值--方差模型为前提的资本资产定价模型（CAPM）。然而，由于CAPM所要求的前提过于严格限制了其应用，许多经济学家试图研究在一定弱化条件下的定价理论，他们是迈耶斯(Mayers，1972)的存在大量非市场化资产的投资定价理论、罗斯（Ross）的套利定价理论(APT)以及布里登（Breeden）资产收益率与平均消费增长率的线性关系模型（CCAPM）等等为数众多的数量化投资模型，为市场投资行为选择提供了一定决策依据。

Roberts和Osbome在对股票市场价格的长期研究后，发现市场价格遵循“随机漫步”或“随机游动”的规律，由此，以Fama教授为代表的经济学家提出了有效市场理论，认为投资者对市场信息会作出合理的反应，将市场信息与股票价格相结合。进入1980年代，在探寻一般均衡定价模型进展不大的情况下，将定价理论的研究方向转向注重市场信息的考察。经过实证检验，邦德特和塞勒(BondtandTheler1985)发现股市存在投资者有时对某些消息反应过度(overreact)，而杰格蒂什(Jegadeesh1990)、莱曼(Lehmann1990)等则发现了股价短期滞后反应现象，由此，杰格蒂什和迪特曼(Titman1993)认为投资者对有关公司长远发展的消息往往有过度的反应，而对只影响短期收益的消息则反应不足，关于这一点仍然存在着争论，尽管如此，信息与股价之间应存在着某种关系得到了经济学家们的认同，并且，弗伦奇和罗尔(Roll)的实证研究证明了股价波动幅度与可获得信息量之间存在着良好的正相关关系。

然而，这些定价理论在现代经济金融学家的推动下得到巨大发展的同时也遇到了严峻的挑战，这种挑战表明了“对(股票、债券等)金融资产价格变动缺乏有效的解释手段反映了我们科学体系的不成熟”，面对这一现实，金融学家们开始尝试利用非线性方法与混沌思想来理解股票市场行为，甚至采用具有黑盒子性质的定价核概念、半自回归方法和半非参数估计以及近年兴起的系统仿真等新方法，试图解释信息对投资行为的影响，这些研究方法将成为股票定价理论的新兴的令人激动的发展领域。

但是，这些模型的应用都需要较为高深的专业知识和庞大的数据系统，而且，所需数据要求有较长的时间跨度，以满足“大数定理”的要求，这些对于新兴市场和广大的普通投资者来讲，难为其用，而且，市场价格的变化往往与股票“内在价值”并不一致，因此，寻找一种既简便又能适应市场基本状况的定价方法就自然成为了我们的追求。这里，我们希望借用20世纪80年代兴起的灰色系统理论，探索一套简便易用的股票投资价值预测模型，以期能为投资者的决策行为提供一定的指导作用。

2．股票投资价值灰色系统模型

灰色系统理论（GreySystemTheory）的创立源于20世纪80年代。邓聚龙教授在1981年上海中-美控制系统学术会议上所作的“含未知数系统的控制问题”的学术报告中首次使用了“灰色系统”一词。1982年，邓聚龙发表了“参数不完全系统的最小信息正定”、“灰色系统的控制问题”等系列论文，奠定了灰色系统理论的基础。他的论文在国际上引起了高度的重视，美国哈佛大学教授、《系统与控制通信》杂志主编布罗克特（Brockett）给予灰色系统理论高度评价，因而，众多的中青年学者加入到灰色系统理论的研究行列，积极探索灰色系统理论及其应用研究。

事实上，灰色系统的概念是由英国科学家艾什比（W·R·Ashby）所提出的“黑箱”（BlackBox）概念发展演进而来，是自动控制和运筹学相结合的产物。艾什比利用黑箱来描述那些内部结构、特性、参数全部未知而只能从对象外部和对象运动的困果关系及输出输入关系来研究的一类事物。邓聚龙系统理论则主张从事物内部，从系统内部结构及参数去研究系统，以消除“黑箱”理论从外部研究事物而使已知信息不能充分发挥作用的弊端，因而，被认为是比“黑箱”理论更为准确的系统研究方法。所谓灰色系统是指部分信息已知而部分信息未知的系统，灰色系统理论所要考察和研究的是对信息不完备的系统，通过已知信息来研究和预测未知领域从而达到了解整个系统的目的。灰色系统理论与概率论、模糊数学一起并称为研究不确定性系统的三种常用方法，具有能够利用“少数据”建模寻求现实规律的良好特性，克服了数据不足或系统周期短的矛盾。

目前，灰色系统理论得到了极为广泛的应用，不仅成功地应用于工程控制、经济管理、社会系统、生态系统等领域，而且在复杂多变的农业系统，如在水利、气象、生物防治、农机决策、农业规划、农业经济等方面也取得了可喜的成就。灰色系统理论在管理学、决策学、战略学、预测学、未来学、生命科学等领域展示了极为广泛的应用前景。

那么，灰色系统是否能够在股票市场价格走势方面发挥作用呢？以及怎样发挥作用？这是本文要探索的问题。

勿容质疑，股票价格的“内在价值”的研究为我们认识股票价格提供了重要途径，然而，其运用受相关专门知识的约束，同时，也受人们对公司未来现金流的预期是否合理与准确的影响，那么，股票价格偏离其“内在价值”的纠正，必然需要一定的学习过程，并付出相应的代价即“学习成本”。如果将市场有效性与信息定价机制相结合，将对股票市场的定价机制有一个全新的认识。在股票价格与其“内在价值”的关系上，人们发现股票价格不仅反映其内在价值的信息，而且反映了市场交易者的“噪声”（Black，1986），因而，股票价格的偏离不会总回到其“内在价值”。这样，我们根据这些所知信息还是难以预测或把握市场价格走势，从而经常出现投资者对信息的过度反应或反应不足的现象。

我国股票市场有“政策市”、“消息市”之称，应该说这是效率市场的应有状况，令人遗憾的是，许多学者的研究表明，我国股市的股票价格对其反应“内在价值”的信息未能作出充分的反应，因而，认为我国股市的这种反应机制是跛足的（包建祥，1999），“有关股票市场的政策法规报道”是对投资者最有价值的信息，对股价的影响也最大（茆诗松，1997。），而且存在着对信息的反应过度及反应不足（魏刚，1998；张人骥，1998。），呼吁建立完善的信息定价机制。应该说，我国股票市场经过近年的发展，市场的信息定价机制得到了一定程度的完善，市场对信息的敏感性有了实质的提高，对影响股票“内在价值”的信息，不论是系统信息还是非系统信息，股票价格均有相应的反应，因而，为通过市场价格的一定历史时期的反应判断市场价格的未来走势，提供了可能。

由于股票价格应该反应与其相关的市场信息，那么，信息在价格中的输入和传递就有其相应的轨迹和强度，这种轨迹和强度取决于该股票的价格对相关信息的反应机制和灵敏性，而对于不同的股票，价格反应信息的机制和灵敏性有着相当的不同，并随时间变化而变化，那么是什么原因造成这种差异，以及这种轨迹和强度大小是什么，难以准确把握，也就无法准确地把握和股票“内在价值”，在新兴市场中，这种状况尤甚。

但是，我们也注意到，在新兴市场中，作为绝大多数投资者来讲，他们难以称得上真正意义上的投资者，更像是通常的“投机者”，即以市场交易差价获取利益，并不是以获取公司分红或股利为目的，因而，对这些投资者来讲，公司股票的“内在价值”是多少似乎显得那么重要了，他们最为关心的应该是股票市场价格的近期走势如何，以判断价差的大小，从而决定该股票是否值得买卖，因此，交易过程中并不需要知道公司股票“内在价值”。由此可知，股票价格的市场表现的趋势判断就显得非常有意义了。

由于股票价格是相关信息的综合反应，所有的相关信息的传导机制和灵敏度都得到了相应的反应。虽然，我们并不知道这种传导的方式和灵敏度是什么，但是，我们仍然可以利用适当方法通过信息在价格中的历史反应来判断价格的未来行动方向或状态，从而寻求信息在股票市场价格中的反应机制，这是因为历史行为反应至少部分反应了价格行为固有规律，并反应了价格对新信息的反应能力，这种反应能力决定了价格的进一步发展的方向。我们认为，灰色系统理论的建立为测定和反应这种传导机制和灵敏度提供了一种较好的方法。

我们知道，灰色系统是通过对原始数据的收集与整理来寻求其发展变化的规律，这是因为，客观系统所表现出来的现象尽管纷繁复杂，但其发展变化有着自己的客观逻辑规律，是系统整体各功能间的协调统一，因此，如何通过散乱的数据系列去寻找其内在的发展规律就显得特别重要。灰色系统理论认为，一切灰色序列都能通过某种生成弱化其随机性而呈现本来的规律，也就是通过灰色数据序列建立系统反应模型，并通过该模型预测系统的可能变化状态。

灰色系统理论认为微分方程能较准确地反应事件的客观规律，即对于时间为t的状态变量，通过方程就能够基本反映事件的变化规律，那么，假定某股票价格的状态初始序列为，通过灰色一阶累加生成序列和弱化关系式(k=1,2,…,n)，我们就可以得到该股票价格的时间状态的灰色微分方程为，系数a就是股票价格对信息的敏感性，是股票价格状态对信息反应系统变化内在规律的指标，在灰色系统里被称为“系统发展系数”，而（k=1，2，…）就是该股票在未来k+1时间的市场价格。

根据灰色系统理论，要把握市场价格走势和发展方向，并不需要知道是什么信息或多少信息影响其价格的变化以及如何影响，诸如宏观经济因素的变动、公司基本面的变化、市场参与人数的增减等等因素分别对价格影响及其方式或者是这些因素的综合影响，我们所需要的只是新信息的加入会使原有的趋势得以改变，新信息的不断加入是市场价格不断变化的驱动力，而新信息的影响并不是在瞬间完成的，而是需要一定的时间进行消化在市场价格中逐步体现，这就是通常意义的历史信息的记忆功能，这种记忆能力对于市场价格走势的驱动力具有一定的“惯性”作用，通过判断这种驱动力（系统发展系数）的发展变化来预测未来价格走势正是灰系统理论所要解决的问题。

3.灰色系统模型的应用实例

3.1时间转折预测

这里，我们以上海综合指数的日收盘指数为标准，以2000年1月10日1545.11点为起点，如果局部低点和高点之间相差200个点以上，认为市场指数出现了一次转折，将低点-高点的变化看作一个阶段，因而，我们选择各阶段的局部最高点和最低点，并选择相临的指数相差200点以上的点，计算其距离起点的月份数，以构造指数走势的量化分析，具体数据见表1。根据灰色微分方程可以得到指数转折点的时间方程为：，其中k=1，2，…。

根据这个模型可以对指数转折情况进行预测，计算结果和模拟误差状况见表2，由表可以看出，该模型对指数转折时间点预测的残差平方和0.54，模型预测平均相对误差为2.6%，小误差概率几近为1，因此，平均预测精度为97.4%，预测精度为二级，说明该方法基本可用于市场综合走势转折时间的初步预测。由此转折预测方程，我们可得到后一阶段的5个预测值为：19.4、23.3、27.9、33.6和40.3。第一个预测值19.3表明下一转折点在从2000年1月起的第19个月左右，即约在2001年7月会出现一次重大转折，再经过约4个月的调整后将又会有一次较大的转折，即预计在2001年11月份可有一次200点以上的变化。

表1时间序列表

3.2上海综合指数的预测

2001年来，上海综合指数收盘指数从1月2日的2103点降至10月22日的1520点，跌幅近30%，如以当年最高点2245点计，跌幅更深，因此，我们应用灰色系统模型对股票指数变化状况进行预测，以期能更好地开展投资决策和最大限度地降低风险。根据灰色微分方程建立上海综合指数走势预测模型，为此，我们以上海综合指数的实际周收盘数为基础，以2001年8月10日周收盘价1955.04点为数据系列的起点，得到指数走势的预测方程：，其中，k=1，2，…。根据这个模型对指数的预测，结果和误差状况见表3，由表可以看出，该模型对指数序列模拟的残差平方和为1259.90，模拟的平均相对误差为0.79%，因此，平均预测精度为99.21%，最大预测误差为1.20%，小误差概率近似为1。从模型本身来看，应该说对上证综合指数的预测精度基本能达到要求。

3.3新陈代谢模型与事后检验

事后检验是根据模型预测值与市场实际表现进行比较而得到的，根据该指数走势预测模型，我们可以得到未来4周的收盘指数分别为1768.66、1741.12、1714.00和1687.31，总体是一个下降的趋势，上海综合指数的实际值1807.02、1764.87、1691.33和1572.45，实际误差分别为2.12%、1.34%、-1.34%和-7.30%，表明有较为理想的预测效果。但实际结果也表明，利用某一数据系列对走势或时间转折进行长期的预测，随着时间的推移，由于新信息的作用没有得到体现，历史信息影响程度的有限性，即价格对信息的记忆与预见能力是有限的，也就是说，信息对系统的影响会随着时间的流逝而逐渐减弱，误差将会越来越大因此，我们采用新陈代谢GM模型对2001年8月17日开始的上证综合指数趋势进行模拟，即利用最新的数据替换最旧的数据以最大限度地体现新信息对市场走势的影响，计算的结果列于表4，结果表明，模型预测的最小预测误差为-0.03%，最大预测误差是7.73%。在趋势判断上，预测趋势与市场实际表现有着较为一致的变化。从其模拟散点图看，预测值与市场实际表现有着极为吻合的效果。

表4新陈代谢GM模拟结果与后验表

后验相对误差图

4.小结

通过以上分析可以发现，灰色投资价值模型的预测是短期的，一般地讲，对3个以上时间跨度后的预测误差较大，因此，需要利用新陈代谢模型进行重新估计，旧有的信息对系统的发展发挥持续的影响，而新信息的作用效果未能得到充分的反映，这就决定了仅根据原有信息进行的预测会比较大地偏离实际运动轨迹，从而失去了模型预测的意义。因此，在实际的应用过程中，我们应在模型中不断补充新的信息，去掉那些对于预测的作用日益减小的旧数据，以反映新的信息对系统发展的影响特征。事实上，对于绝大部分系统来讲，系统对信息的记忆功能是极为有限的，旧的信息对系统发展的作用将随着时间的推移而不断减小，因而，在应用该模型进行预测时，不断更新数据系列将是十分重要。

我们也注意到，预测值相较于实际值似乎有一个单位时间的延迟，这种延迟表明该预测模型有一个“追涨”、“杀跌”的特性，这进一步说明了该模型的短期预测特性，这是可能因为，该模型的预测结果放大了旧信息对系统的影响程度，从而使预测结果产生一定程度的偏离，特别是在市场出现“暴涨”或“暴跌”的情况下，该模型的预测误差相对较大。尽管该方法在一定程度上对于短期的走势判断有着良好的效果，但我们认为，为避免“追涨”、“杀跌”的作用所导致的重大趋势延迟影响，将市场变化的时间转折周期预测结合使用是一个可行的选择，并适当加以调整，以避免或减少在对市场宏观走势重大变化的判断中犯致命错误。基于此，我们正努力寻求新的算法和预测趋势与市场重大变化的实际关系，以期消除预测判断上的失误。在应用GM模型进行系统预测时，所应用的数据系列要求具有一定的光滑度，对那些具有剧烈跳跃性质的数据系列的系统，其预测效果不是十分理想，研究表明，系统本身的发展系数过大（大于1.5）时，用这种方法模拟的精确度不到50%，因此，对于价格变化较为频繁且有较大波动幅度的个股，这个方法对于指导其投资决策的意义会有所限制，我们正在进一步的研究之中。

参考文献

1.包建祥，《对股票市场信息定价机制的重新诠释》，《证券市场导报》，1999年第四期

2.邓聚龙，《灰色系统(社会·经济)》，国防工业出版社，1983

3.李庆扬，王能超，易大义，《数值分析》，华中理工大学出版社，1989

4.李祚泳，灰色系统理论和应用的最新进展，《大自然探索》，1992，(1)

5.茆诗松等，《政策、扩容、消息对上海股市的影响》，《中国证券市场实证分析》，学林出版社，1997

6.汤敏，茅于轼主编，《现代经济学前沿专题》，第一集

7.魏刚，《我国上市公司股利分配的实证研究》，《经济研究》，1998年第六期

8.约翰·伊特韦尔等编，《新帕尔格雷夫经济学大辞典》，经济科学出版社，1992

9.张人骥，朱平方，王怀芳，《上海证券市场过度反应的实证研究》，《经济研究》，1998年第5期

10.Ball，R.，1995，TheoryofStockMarketEfficiency：AccomplishmentsandLimitations，JournalofAppliedCorporateFinance，Spring

11.Black，F.，1995，Noise，TheJournalofFinance，Vol.XII.No.3

12.Elton，LeonardJandGruber，MartinJ.，1991，ModernPortfolioTheoryAndInvestmentAnalysis，NewYorkUniversity，Fourthedition

灰色理论论文范文篇7

格雷厄姆和多德在《证券分析》一书中对股票价格波动的本质进行了分析，说明了“股票内在价值”对于投资的重要性，随后，这个领域的研究引起了众多经济金融学家的兴趣，经过几十年的探索，得到了大量的重要研究成果，而且不乏广泛应用的方法，但是，对于新兴市场和普通投资者却难以采用。这里，我们希望借用20世纪80年代兴起的灰色系统理论，探索一套简便易用的股票投资价值预测方法。本文探讨了灰色预测方法及其在股票价格预测中应用的理论基础和方法，以期能为投资者的决策行为提供一定的指导作用。

1.问题的提出

我们知道，股票市场的价格走势是极为复杂且难以预测的。股票价格对市场信息如何进行反应，即使最高明最富经验的分析师也难以稳操胜券，这是因为，我们缺乏信息对市场影响的传导系统的结构和系统传导模型，不能准确把握金融政策、利率政策、公司状况、国际市场及投资者心理承受能力等因素的变化及其对市场的影响方式和作用，只能似是而非地对价格走势进行把握，其结果可想而知。

于是，如何判断或预测股票市场价格走势引起了众多经济金融学家和市场分析人员的极大兴趣，在许多经济学家的共同努力下，股票定价方法向着量化方向发展，建立了大量令人振奋的定价方法。格雷厄姆和多德在1934年《证券分析》一书对1929年美国股票市场价格暴跌的深刻反思,认为股票价格的波动是建立在股票“内在价值”基础上的，股票价格会由于各种非理性原因偏离“内在价值”，但随着时间的推移这种偏离会得到纠正而回到“内在价值”，因此，股票价格的未来表现可通过与“内在价值”的比较而加以判断。但“内在价值”取决于公司未来盈利能力，因此，对公司未来盈利能力及其现金流的准确把握将是非常关键的。此后，戈登在对“内在价值”进行深入的量化分析的基础上，提出了著名的股票定价的现金流量模型即“戈登模型”，然而，公司未来现金流是不确定的，为该模型的广泛应用带来麻烦，为此，关于股票定价的早期研究就集中在确定公司未来现金流。费雪(Fisher)教授认为未来资产收益的不确定性可用概率分布来描述，马夏克（Marschak）、希克斯(Hicks)等学者经过一系列研究认为投资者的投资偏好可以看作是对投资于未来收益的概率分布矩的偏好,并可用均方差空间的无差异曲线来表示,同时，他们还发现“大数定律”在包含多种风险资产投资中会发挥某种作用。戈登模型在股票价值分析中占有非常重要的地位，成为单只股票估价分析的基本方法，然而，该方法并没有解决股票投资风险与未来现金流折现率的关系，直到亨利·马科维茨（H·Markowitz）教授的现代证券组合理论的建立才对这一基本问题有了明确的认识，从而，一定程度上消除了该模型的致命缺陷。

在现实生活中，很少有投资者会将所有的投资集中在一只股票上，基于此，马科维茨（H·Markowitz）教授于1938年提出了投资组合的概念，建立了现代证券组合理论，以统计学上的均值和方差等概念来衡量组合的收益和风险，给出了投资者如何根据自己的风险承受能力建立自己的最优组合以最大化其投资收益，并将风险分解为系统和非系统风险，从而，指导投资者最优化其投资行为。此后，其学生威廉·夏普（M·Sharpe）、林特纳(Lintner)等为强化该理论的应用，将其注意力从马科维茨的微观研究转向整个市场，将其复杂形态简化为以市场指数为基础的单因素关系，并发现在均衡市场条件下资本资产的收益与风险遵循线性关系，即著名的以均值--方差模型为前提的资本资产定价模型（CAPM）。然而，由于CAPM所要求的前提过于严格限制了其应用，许多经济学家试图研究在一定弱化条件下的定价理论，他们是迈耶斯(Mayers，1972)的存在大量非市场化资产的投资定价理论、罗斯（Ross）的套利定价理论(APT)以及布里登（Breeden）资产收益率与平均消费增长率的线性关系模型（CCAPM）等等为数众多的数量化投资模型，为市场投资行为选择提供了一定决策依据。

Roberts和Osbome在对股票市场价格的长期研究后，发现市场价格遵循“随机漫步”或“随机游动”的规律，由此，以Fama教授为代表的经济学家提出了有效市场理论，认为投资者对市场信息会作出合理的反应，将市场信息与股票价格相结合。进入1980年代，在探寻一般均衡定价模型进展不大的情况下，将定价理论的研究方向转向注重市场信息的考察。经过实证检验，邦德特和塞勒(BondtandTheler1985)发现股市存在投资者有时对某些消息反应过度(overreact)，而杰格蒂什(Jegadeesh1990)、莱曼(Lehmann1990)等则发现了股价短期滞后反应现象，由此，杰格蒂什和迪特曼(Titman1993)认为投资者对有关公司长远发展的消息往往有过度的反应，而对只影响短期收益的消息则反应不足，关于这一点仍然存在着争论，尽管如此，信息与股价之间应存在着某种关系得到了经济学家们的认同，并且，弗伦奇和罗尔(Roll)的实证研究证明了股价波动幅度与可获得信息量之间存在着良好的正相关关系。

然而，这些定价理论在现代经济金融学家的推动下得到巨大发展的同时也遇到了严峻的挑战，这种挑战表明了“对(股票、债券等)金融资产价格变动缺乏有效的解释手段反映了我们科学体系的不成熟”，面对这一现实，金融学家们开始尝试利用非线性方法与混沌思想来理解股票市场行为，甚至采用具有黑盒子性质的定价核概念、半自回归方法和半非参数估计以及近年兴起的系统仿真等新方法，试图解释信息对投资行为的影响，这些研究方法将成为股票定价理论的新兴的令人激动的发展领域。

但是，这些模型的应用都需要较为高深的专业知识和庞大的数据系统，而且，所需数据要求有较长的时间跨度，以满足“大数定理”的要求，这些对于新兴市场和广大的普通投资者来讲，难为其用，而且，市场价格的变化往往与股票“内在价值”并不一致，因此，寻找一种既简便又能适应市场基本状况的定价方法就自然成为了我们的追求。这里，我们希望借用20世纪80年代兴起的灰色系统理论，探索一套简便易用的股票投资价值预测模型，以期能为投资者的决策行为提供一定的指导作用。

2．股票投资价值灰色系统模型

灰色系统理论（GreySystemTheory）的创立源于20世纪80年代。邓聚龙教授在1981年上海中-美控制系统学术会议上所作的“含未知数系统的控制问题”的学术报告中首次使用了“灰色系统”一词。1982年，邓聚龙发表了“参数不完全系统的最小信息正定”、“灰色系统的控制问题”等系列论文，奠定了灰色系统理论的基础。他的论文在国际上引起了高度的重视，美国哈佛大学教授、《系统与控制通信》杂志主编布罗克特（Brockett）给予灰色系统理论高度评价，因而，众多的中青年学者加入到灰色系统理论的研究行列，积极探索灰色系统理论及其应用研究。

事实上，灰色系统的概念是由英国科学家艾什比（W·R·Ashby）所提出的“黑箱”（BlackBox）概念发展演进而来，是自动控制和运筹学相结合的产物。艾什比利用黑箱来描述那些内部结构、特性、参数全部未知而只能从对象外部和对象运动的困果关系及输出输入关系来研究的一类事物。邓聚龙系统理论则主张从事物内部，从系统内部结构及参数去研究系统，以消除“黑箱”理论从外部研究事物而使已知信息不能充分发挥作用的弊端，因而，被认为是比“黑箱”理论更为准确的系统研究方法。所谓灰色系统是指部分信息已知而部分信息未知的系统，灰色系统理论所要考察和研究的是对信息不完备的系统，通过已知信息来研究和预测未知领域从而达到了解整个系统的目的。灰色系统理论与概率论、模糊数学一起并称为研究不确定性系统的三种常用方法，具有能够利用“少数据”建模寻求现实规律的良好特性，克服了数据不足或系统周期短的矛盾。

目前，灰色系统理论得到了极为广泛的应用，不仅成功地应用于工程控制、经济管理、社会系统、生态系统等领域，而且在复杂多变的农业系统，如在水利、气象、生物防治、农机决策、农业规划、农业经济等方面也取得了可喜的成就。灰色系统理论在管理学、决策学、战略学、预测学、未来学、生命科学等领域展示了极为广泛的应用前景。

那么，灰色系统是否能够在股票市场价格走势方面发挥作用呢？以及怎样发挥作用？这是本文要探索的问题。

勿容质疑，股票价格的“内在价值”的研究为我们认识股票价格提供了重要途径，然而，其运用受相关专门知识的约束，同时，也受人们对公司未来现金流的预期是否合理与准确的影响，那么，股票价格偏离其“内在价值”的纠正，必然需要一定的学习过程，并付出相应的代价即“学习成本”。如果将市场有效性与信息定价机制相结合，将对股票市场的定价机制有一个全新的认识。在股票价格与其“内在价值”的关系上，人们发现股票价格不仅反映其内在价值的信息，而且反映了市场交易者的“噪声”（Black，1986），因而，股票价格的偏离不会总回到其“内在价值”。这样，我们根据这些所知信息还是难以预测或把握市场价格走势，从而经常出现投资者对信息的过度反应或反应不足的现象。

我国股票市场有“政策市”、“消息市”之称，应该说这是效率市场的应有状况，令人遗憾的是，许多学者的研究表明，我国股市的股票价格对其反应“内在价值”的信息未能作出充分的反应，因而，认为我国股市的这种反应机制是跛足的（包建祥，1999），“有关股票市场的政策法规报道”是对投资者最有价值的信息，对股价的影响也最大（茆诗松，1997。），而且存在着对信息的反应过度及反应不足（魏刚，1998；张人骥，1998。），呼吁建立完善的信息定价机制。应该说，我国股票市场经过近年的发展，市场的信息定价机制得到了一定程度的完善，市场对信息的敏感性有了实质的提高，对影响股票“内在价值”的信息，不论是系统信息还是非系统信息，股票价格均有相应的反应，因而，为通过市场价格的一定历史时期的反应判断市场价格的未来走势，提供了可能。

由于股票价格应该反应与其相关的市场信息，那么，信息在价格中的输入和传递就有其相应的轨迹和强度，这种轨迹和强度取决于该股票的价格对相关信息的反应机制和灵敏性，而对于不同的股票，价格反应信息的机制和灵敏性有着相当的不同，并随时间变化而变化，那么是什么原因造成这种差异，以及这种轨迹和强度大小是什么，难以准确把握，也就无法准确地把握和股票“内在价值”，在新兴市场中，这种状况尤甚。

但是，我们也注意到，在新兴市场中，作为绝大多数投资者来讲，他们难以称得上真正意义上的投资者，更像是通常的“投机者”，即以市场交易差价获取利益，并不是以获取公司分红或股利为目的，因而，对这些投资者来讲，公司股票的“内在价值”是多少似乎显得那么重要了，他们最为关心的应该是股票市场价格的近期走势如何，以判断价差的大小，从而决定该股票是否值得买卖，因此，交易过程中并不需要知道公司股票“内在价值”。由此可知，股票价格的市场表现的趋势判断就显得非常有意义了。

由于股票价格是相关信息的综合反应，所有的相关信息的传导机制和灵敏度都得到了相应的反应。虽然，我们并不知道这种传导的方式和灵敏度是什么，但是，我们仍然可以利用适当方法通过信息在价格中的历史反应来判断价格的未来行动方向或状态，从而寻求信息在股票市场价格中的反应机制，这是因为历史行为反应至少部分反应了价格行为固有规律，并反应了价格对新信息的反应能力，这种反应能力决定了价格的进一步发展的方向。我们认为，灰色系统理论的建立为测定和反应这种传导机制和灵敏度提供了一种较好的方法。

我们知道，灰色系统是通过对原始数据的收集与整理来寻求其发展变化的规律，这是因为，客观系统所表现出来的现象尽管纷繁复杂，但其发展变化有着自己的客观逻辑规律，是系统整体各功能间的协调统一，因此，如何通过散乱的数据系列去寻找其内在的发展规律就显得特别重要。灰色系统理论认为，一切灰色序列都能通过某种生成弱化其随机性而呈现本来的规律，也就是通过灰色数据序列建立系统反应模型，并通过该模型预测系统的可能变化状态。

灰色系统理论认为微分方程能较准确地反应事件的客观规律，即对于时间为t的状态变量，通过方程就能够基本反映事件的变化规律，那么，假定某股票价格的状态初始序列为，通过灰色一阶累加生成序列和弱化关系式(k=1,2,…,n)，我们就可以得到该股票价格的时间状态的灰色微分方程为，系数a就是股票价格对信息的敏感性，是股票价格状态对信息反应系统变化内在规律的指标，在灰色系统里被称为“系统发展系数”，而（k=1，2，…）就是该股票在未来k+1时间的市场价格。

根据灰色系统理论，要把握市场价格走势和发展方向，并不需要知道是什么信息或多少信息影响其价格的变化以及如何影响，诸如宏观经济因素的变动、公司基本面的变化、市场参与人数的增减等等因素分别对价格影响及其方式或者是这些因素的综合影响，我们所需要的只是新信息的加入会使原有的趋势得以改变，新信息的不断加入是市场价格不断变化的驱动力，而新信息的影响并不是在瞬间完成的，而是需要一定的时间进行消化在市场价格中逐步体现，这就是通常意义的历史信息的记忆功能，这种记忆能力对于市场价格走势的驱动力具有一定的“惯性”作用，通过判断这种驱动力（系统发展系数）的发展变化来预测未来价格走势正是灰系统理论所要解决的问题。

3.灰色系统模型的应用实例

3.1时间转折预测

这里，我们以上海综合指数的日收盘指数为标准，以2000年1月10日1545.11点为起点，如果局部低点和高点之间相差200个点以上，认为市场指数出现了一次转折，将低点-高点的变化看作一个阶段，因而，我们选择各阶段的局部最高点和最低点，并选择相临的指数相差200点以上的点，计算其距离起点的月份数，以构造指数走势的量化分析，具体数据见表1。根据灰色微分方程可以得到指数转折点的时间方程为：，其中k=1，2，…。公务员之家版权所有

根据这个模型可以对指数转折情况进行预测，计算结果和模拟误差状况见表2，由表可以看出，该模型对指数转折时间点预测的残差平方和0.54，模型预测平均相对误差为2.6%，小误差概率几近为1，因此，平均预测精度为97.4%，预测精度为二级，说明该方法基本可用于市场综合走势转折时间的初步预测。由此转折预测方程，我们可得到后一阶段的5个预测值为：19.4、23.3、27.9、33.6和40.3。第一个预测值19.3表明下一转折点在从2000年1月起的第19个月左右，即约在2001年7月会出现一次重大转折，再经过约4个月的调整后将又会有一次较大的转折，即预计在2001年11月份可有一次200点以上的变化。

表1时间序列表

3.2上海综合指数的预测

2001年来，上海综合指数收盘指数从1月2日的2103点降至10月22日的1520点，跌幅近30%，如以当年最高点2245点计，跌幅更深，因此，我们应用灰色系统模型对股票指数变化状况进行预测，以期能更好地开展投资决策和最大限度地降低风险。根据灰色微分方程建立上海综合指数走势预测模型，为此，我们以上海综合指数的实际周收盘数为基础，以2001年8月10日周收盘价1955.04点为数据系列的起点，得到指数走势的预测方程：，其中，k=1，2，…。根据这个模型对指数的预测，结果和误差状况见表3，由表可以看出，该模型对指数序列模拟的残差平方和为1259.90，模拟的平均相对误差为0.79%，因此，平均预测精度为99.21%，最大预测误差为1.20%，小误差概率近似为1。从模型本身来看，应该说对上证综合指数的预测精度基本能达到要求。

3.3新陈代谢模型与事后检验

事后检验是根据模型预测值与市场实际表现进行比较而得到的，根据该指数走势预测模型，我们可以得到未来4周的收盘指数分别为1768.66、1741.12、1714.00和1687.31，总体是一个下降的趋势，上海综合指数的实际值1807.02、1764.87、1691.33和1572.45，实际误差分别为2.12%、1.34%、-1.34%和-7.30%，表明有较为理想的预测效果。但实际结果也表明，利用某一数据系列对走势或时间转折进行长期的预测，随着时间的推移，由于新信息的作用没有得到体现，历史信息影响程度的有限性，即价格对信息的记忆与预见能力是有限的，也就是说，信息对系统的影响会随着时间的流逝而逐渐减弱，误差将会越来越大因此，我们采用新陈代谢GM模型对2001年8月17日开始的上证综合指数趋势进行模拟，即利用最新的数据替换最旧的数据以最大限度地体现新信息对市场走势的影响，计算的结果列于表4，结果表明，模型预测的最小预测误差为-0.03%，最大预测误差是7.73%。在趋势判断上，预测趋势与市场实际表现有着较为一致的变化。从其模拟散点图看，预测值与市场实际表现有着极为吻合的效果。

表4新陈代谢GM模拟结果与后验表

后验相对误差图

4.小结

灰色理论论文范文篇8

[论文摘要]用模糊数学方法预测燃煤锅炉结渣特性的新发展，阐述了各评判方法的优缺点。

锅炉结渣是长期困扰电站锅炉设计和运行的问题，威胁着电站锅炉的安全和经济运行。准确预测锅炉的结渣倾向，为大型电站锅炉的设计及运行提供科学依据，对提高锅炉的可用率，节约能源具有重要的现实意义和实用价值。

结渣过程是极其复杂的物理化学过程，取决于许多因素的综合影响。它不仅与煤的灰分含量及其物理化学性质有关，还与燃烧器型式、炉膛结构和设计参数、炉内温度水平、空气动力工况、气氛条件以及受热面的布置等有关。国内外专家学者对结渣进行了广泛、深入的研究，提出了各类结渣预测方法并取得了一定的成果。本文主要阐述近年来采用模糊数学方法预测结渣特性的新发展。

一、结渣评判指标

目前，国内外判断电厂煤结渣的因素主要有两个方面：①根据煤的成分特性进行判断，比如煤灰中碱酸比B/A、硅比G、硅铝比SiO2/Al2O3、铁钙比等；②根据煤灰的物理特性进行判断，包括软化温度t2、灰渣粘度、煤灰烧结特性等。此外还有一些判定结渣的指标，如沾污指数Rf、煤灰粘度结渣指标、硫结渣指标RS、煤灰三元相图等。陈立军，文孝强等对结渣的评判指标做了归纳。

美国EPRI曾调研了各种结渣指数的分辨情况，调研结果表明，没有任何一项单一的指数可以完全正确预报结渣倾向，但任何一项指数又都有相当的可靠性(70%左右)。

二、模糊数学方法

单指标评判和预测煤的结渣性准确率较低，难以满足实际需要。有必要找到一种能根据具体情况确定出不同指标的不同置信度的方法，以使判别结果更符合客观实际，因而产生了综合评判方法。

煤的结渣程度由弱到强的变化是一个由量变到质变的过程，是一个模糊问题。模糊数学是用数学方法研究和处理具有“模糊性”现象的一门学科，因而能很好的评判煤的结渣倾向。

（一）模糊综合评判

单一结渣特性判别指数分辨率低的一个重要原因是分割界限太明确，人为地把复杂的模糊性现象简单地处理成了清晰现象，并且单一指标只能从某个方面因素判别其结渣程度。为了提高预报的可靠性，必须兼顾多种因素综合评判。

综合评判是一种通过考虑不同因素表现出的不同作用而得到全面、合理结论的决策手段。这方面研究的共同点是选取一些常规结渣指标作为因素集，取用结渣程度“轻微”、“中等”、“严重”三级被择集作为评语集，并确定因素集中各因素的权重，进行单因素评判，最后按某一模型加以单级模糊综合评判，得到综合评判向量。按最大隶属度原则，判定该煤种的结渣程度等级。上述方法使用方便，在实践中得到广泛应用，取得较好的效果。选择具有较高准确度的评判指标，在合理选择隶属函数和权重集的基础上，能够最大程度地减少人为因素的影响，使判别结果更准确。其关键在于从实际情况出发，建立合适的隶属函数和权重集。

1．综合评判模型的发展及评判因数集的选取

孙亦碌等人采用模糊数学的方法预测燃煤结渣性，并编制了用于综合判别的RTSQ程序，此模型为燃煤结渣特性模糊综合评判的雏形。

冯宝安等人提出了常规结馇指标的模糊综合评判方法，并将其用于8个煤种的结馇特性判，所得评判结果与实际结渣状况相符。又应用主因素决定型M(Λ，V)、主因素突出型M(·，V)、综合评判型M(Λ，)及加权平均型M(·，+)四种单级模糊综合评判模型对国内8个煤种的常规结渣指标进行评判，由评判结果比较得出单级模型M(Λ，V)的准确率最高的结论。

邱建荣等人对单一煤种及混煤的结渣特性进行了研究，以软化温度t2、硅铝比SiO2/Al2O3、硅比G、碱酸比B/A为评判因素集对煤的结渣特性进行了评判。该方法不仅能够全面考虑各种煤质因素在具体情况下对结渣程度的综合影响，而且考虑了不同指标在不同情况下的重要程度，因而与常规指标相比，其评价更为全面客观。

杨圣春提出了分别适合于预测单一煤种和混煤的模糊评判模型CSM1和CSM2。刘伯谦等人针对元宝山褐煤的结渣特性预报不准确的问题，提出了将改进了的常规指标及锅炉运行参数等多种单一判别准则运用于模糊数学，对褐煤结渣状况进行了有效判别。公务员之家

浙江大学曹欣玉、兰泽全等人在分析单一结渣判别指标的缺陷及其原因的基础上，针对常规指标评判水煤浆结渣倾向准确率普遍不高的问题，有针对性地提取了分辨率较高的结渣综合指数R以及4个常规指标构成评判因素集。该方法较传统的方法有更高的准确性。

2．隶属函数的确定

关于隶属函数的确定人们一直都是采用线性函数，杨圣春提出的混煤结渣模型CBM2的隶属度函数采用正态分布，函数变化较慢，评判结果表明该模型具有较高的分辨率和可信度，可为锅炉燃用混煤进行优化配煤提供参考。但该模型是否适用任何煤种，还有待于进一步通过实践来验证。

浙江大学舒红宁、黄镇宇尝试性地提出由正态分布函数演化而来非线性隶属函数，函数变化较慢，并与实际结渣情况进行了对比，发现评判结果和实际结渣情况取得了很好的吻合。这些说明了用正态分布函数建立其隶属函数比线性隶属函数更准确、更合理，更加符合实际情况。

3．权系数的确定

在模糊综合评判方法中，权系数反映各个评价指标在综合评判中的可信度，直接影响综合评判的效果。因此，权系数的确定是综合评价方法的关键.通常采用专家咨询法来解决.而专家咨询法的致命弱点是过分依赖专家的主观判断和经验，其结果有时难以令人信服。

赵显桥等利用粗糙集理论来确定综合评判模型中的权系数，将权系数确定问题转化为粗糙集中属性重要性评价问题，利用粗糙集理论中的知识支持度和属性重要性评价方法，给出了模糊综合评判模型权系数的计算方法。该方法不需要建立解析式的数学模型，完全是由数据驱动来确定各个预测方法的权系数，克服了传统权系数确定方法的主观性，使得综合评判方法更客观、更科学。

（二）聚类分析

灰色聚类方法是基于模糊数学的方法之一，是以灰色统计为基础，将聚类对象对不同聚类指标所拥有的白化数按几个灰类进行归纳整理，从而判断聚类对象属于哪一类的灰色统计方法。

浙江大学曹欣玉等人在分析单一结渣判别指标的缺陷及其原因的基础上，提出将分辨率较高的Rs与另外5个结渣指数(t2、B／A、G、SiO2／A12O3、R)一起作为评判因素集，采用灰色聚类方法对新汶黑液水煤浆及普通水煤浆结渣特性进行预测评估。结果表明，该模型较传统单一评价方法有更高的准确度。

许志华针对有关模糊判别法和灰色聚类法中所出现的缺欠，对其进行了补正，并讨论了补正后引起的计算量增大的问题。

邱建荣等人将邓聚龙的灰色聚类理论应用于燃煤结渣特性的评判中。灰色聚类理论继承了模糊数学法的优点，注意到分级界限不确定性问题，并在此基础上给出了属于某一等级的可能性分布。用此理论来判别煤的结渣性其结果无疑更符合客观实际。王桂明．谢竣林等人应用灰色理论对煤结渣性能进行评判，并对煤的结渣机理进行了分析，其结论与邱建荣等人相同，为煤的结渣评判提供了新思路。

华中理工大学郭嘉、曾汉才运用模糊聚类分析法分析预测混煤的结渣趋势，此方法不仅适合混煤的特点，而且考虑了模糊因素的影响方便易行。

（三）模糊模式识别

模糊模式识别法大致可分为直接法和间接法(又称群体模式识别方法)。直接法是根据最大隶属原则来归类，间接法则是按照择近原则来对被识别对象进行识别。

郭嘉，曾汉才采用间接法，将已知结渣状况的6个煤种作为模型，采用煤灰软化温度、硅铝比、碱酸比和硅比4个评判指标，对受检煤种进行识别。通过计算与前6个已知模型的贴近度，来判别受检者的归属类型。但此模型比较粗糙，识别范围狭窄，且只考虑了煤灰的特性，仅适用于燃烧工况比较接近的不同煤灰的评判。

兰泽全，曹欣玉采用间接法对待识别对象进行结渣特性判别。选用了7个已知结渣程度的燃煤作为标准模型，以4个常规指标和综合指数R为评判因素集，对同一台锅炉不同部位的3个样品(炉渣，转向室灰，除尘灰)以及某燃料水煤浆灰进行识别，以判断属于何种结渣程度，结果表明该模型较以前的四因素法具有更高的准确性。同时指出应用模糊模式识别法来评价其沾污结渣特性时，在因素集的选取方面应更多地考虑锅炉设计参数及运行工况的影响。

赵利敏，路丕思综合考虑灰熔点、碱酸比、硅铝比、硅比及炉膛平均温度和无因次实际切圆直径6个因素，利用模糊模式识别的方法判断锅炉结渣。以实际运行中已知结渣程度的9台锅炉作为样本，对7台受检锅炉进行评判，评判结果与实际情况相符。此新方法可预示大容量锅炉的设计及运行时的结渣程度。

随着模式识别样本库的不断丰富和完善，此方法将会得到更广泛的应用。

三、结论

目前的采用的预测方法大多以煤指特性为指标，对锅炉的运行情况考虑较少。由于炉内结渣的多种因素影响，用某种固定的预测方法得到的结果，往往达不到要求的精度，难以找到通用的预测模型，而且数据本身也具有局限性。要想提高结渣预测的精确度，需要不断改进计算方法，建立和完善煤质特性、锅炉运行参数的数据库，寻找普遍使用的模型。

参考文献：

[1]陈吟颖、石惠芳、阎维平，达拉特发电厂3号锅炉炉膛结渣研究[J].动力工程，2003，23(5):2635～2637.

[2]张忠孝，用模糊数学方法对电厂锅炉结渣特性的研究[J].中国电机工程学报，2000，20(10):64～66.

[3]陈宝康、阎维平、李霄飞，基于神经网络的电站锅炉辐射受热面污染监测[J].动力工程，2003，23(5):2660～2664.

[4]舒红宁、黄镇宇、董一真等，基于煤灰成分的非线性结渣模糊综合预测模型[J].电站系统工程，2006，22(4):11～12.

灰色理论论文范文篇9

[论文摘要]用模糊数学方法预测燃煤锅炉结渣特性的新发展，阐述了各评判方法的优缺点。

锅炉结渣是长期困扰电站锅炉设计和运行的问题，威胁着电站锅炉的安全和经济运行。准确预测锅炉的结渣倾向，为大型电站锅炉的设计及运行提供科学依据，对提高锅炉的可用率，节约能源具有重要的现实意义和实用价值。

结渣过程是极其复杂的物理化学过程，取决于许多因素的综合影响。它不仅与煤的灰分含量及其物理化学性质有关，还与燃烧器型式、炉膛结构和设计参数、炉内温度水平、空气动力工况、气氛条件以及受热面的布置等有关。国内外专家学者对结渣进行了广泛、深入的研究，提出了各类结渣预测方法并取得了一定的成果。本文主要阐述近年来采用模糊数学方法预测结渣特性的新发展。

一、结渣评判指标

目前，国内外判断电厂煤结渣的因素主要有两个方面：①根据煤的成分特性进行判断，比如煤灰中碱酸比B/A、硅比G、硅铝比SiO2/Al2O3、铁钙比等；②根据煤灰的物理特性进行判断，包括软化温度t2、灰渣粘度、煤灰烧结特性等。此外还有一些判定结渣的指标，如沾污指数Rf、煤灰粘度结渣指标、硫结渣指标RS、煤灰三元相图等。陈立军，文孝强等对结渣的评判指标做了归纳。

美国EPRI曾调研了各种结渣指数的分辨情况，调研结果表明，没有任何一项单一的指数可以完全正确预报结渣倾向，但任何一项指数又都有相当的可靠性(70%左右)。

二、模糊数学方法

单指标评判和预测煤的结渣性准确率较低，难以满足实际需要。有必要找到一种能根据具体情况确定出不同指标的不同置信度的方法，以使判别结果更符合客观实际，因而产生了综合评判方法。

煤的结渣程度由弱到强的变化是一个由量变到质变的过程，是一个模糊问题。模糊数学是用数学方法研究和处理具有“模糊性”现象的一门学科，因而能很好的评判煤的结渣倾向。

（一）模糊综合评判

单一结渣特性判别指数分辨率低的一个重要原因是分割界限太明确，人为地把复杂的模糊性现象简单地处理成了清晰现象，并且单一指标只能从某个方面因素判别其结渣程度。为了提高预报的可靠性，必须兼顾多种因素综合评判。

综合评判是一种通过考虑不同因素表现出的不同作用而得到全面、合理结论的决策手段。这方面研究的共同点是选取一些常规结渣指标作为因素集，取用结渣程度“轻微”、“中等”、“严重”三级被择集作为评语集，并确定因素集中各因素的权重，进行单因素评判，最后按某一模型加以单级模糊综合评判，得到综合评判向量。按最大隶属度原则，判定该煤种的结渣程度等级。上述方法使用方便，在实践中得到广泛应用，取得较好的效果。选择具有较高准确度的评判指标，在合理选择隶属函数和权重集的基础上，能够最大程度地减少人为因素的影响，使判别结果更准确。其关键在于从实际情况出发，建立合适的隶属函数和权重集。

1．综合评判模型的发展及评判因数集的选取

孙亦碌等人采用模糊数学的方法预测燃煤结渣性，并编制了用于综合判别的RTSQ程序，此模型为燃煤结渣特性模糊综合评判的雏形。

冯宝安等人提出了常规结馇指标的模糊综合评判方法，并将其用于8个煤种的结馇特性判，所得评判结果与实际结渣状况相符。又应用主因素决定型M(Λ，V)、主因素突出型M(·，V)、综合评判型M(Λ，)及加权平均型M(·，+)四种单级模糊综合评判模型对国内8个煤种的常规结渣指标进行评判，由评判结果比较得出单级模型M(Λ，V)的准确率最高的结论。

邱建荣等人对单一煤种及混煤的结渣特性进行了研究，以软化温度t2、硅铝比SiO2/Al2O3、硅比G、碱酸比B/A为评判因素集对煤的结渣特性进行了评判。该方法不仅能够全面考虑各种煤质因素在具体情况下对结渣程度的综合影响，而且考虑了不同指标在不同情况下的重要程度，因而与常规指标相比，其评价更为全面客观。

杨圣春提出了分别适合于预测单一煤种和混煤的模糊评判模型CSM1和CSM2。刘伯谦等人针对元宝山褐煤的结渣特性预报不准确的问题，提出了将改进了的常规指标及锅炉运行参数等多种单一判别准则运用于模糊数学，对褐煤结渣状况进行了有效判别。

浙江大学曹欣玉、兰泽全等人在分析单一结渣判别指标的缺陷及其原因的基础上，针对常规指标评判水煤浆结渣倾向准确率普遍不高的问题，有针对性地提取了分辨率较高的结渣综合指数R以及4个常规指标构成评判因素集。该方法较传统的方法有更高的准确性。

2．隶属函数的确定

关于隶属函数的确定人们一直都是采用线性函数，杨圣春提出的混煤结渣模型CBM2的隶属度函数采用正态分布，函数变化较慢，评判结果表明该模型具有较高的分辨率和可信度，可为锅炉燃用混煤进行优化配煤提供参考。但该模型是否适用任何煤种，还有待于进一步通过实践来验证。

浙江大学舒红宁、黄镇宇尝试性地提出由正态分布函数演化而来非线性隶属函数，函数变化较慢，并与实际结渣情况进行了对比，发现评判结果和实际结渣情况取得了很好的吻合。这些说明了用正态分布函数建立其隶属函数比线性隶属函数更准确、更合理，更加符合实际情况。

3．权系数的确定

在模糊综合评判方法中，权系数反映各个评价指标在综合评判中的可信度，直接影响综合评判的效果。因此，权系数的确定是综合评价方法的关键.通常采用专家咨询法来解决.而专家咨询法的致命弱点是过分依赖专家的主观判断和经验，其结果有时难以令人信服。

赵显桥等利用粗糙集理论来确定综合评判模型中的权系数，将权系数确定问题转化为粗糙集中属性重要性评价问题，利用粗糙集理论中的知识支持度和属性重要性评价方法，给出了模糊综合评判模型权系数的计算方法。该方法不需要建立解析式的数学模型，完全是由数据驱动来确定各个预测方法的权系数，克服了传统权系数确定方法的主观性，使得综合评判方法更客观、更科学。

（二）聚类分析

灰色聚类方法是基于模糊数学的方法之一，是以灰色统计为基础，将聚类对象对不同聚类指标所拥有的白化数按几个灰类进行归纳整理，从而判断聚类对象属于哪一类的灰色统计方法。

浙江大学曹欣玉等人在分析单一结渣判别指标的缺陷及其原因的基础上，提出将分辨率较高的Rs与另外5个结渣指数(t2、B／A、G、SiO2／A12O3、R)一起作为评判因素集，采用灰色聚类方法对新汶黑液水煤浆及普通水煤浆结渣特性进行预测评估。结果表明，该模型较传统单一评价方法有更高的准确度。

许志华针对有关模糊判别法和灰色聚类法中所出现的缺欠，对其进行了补正，并讨论了补正后引起的计算量增大的问题。

邱建荣等人将邓聚龙的灰色聚类理论应用于燃煤结渣特性的评判中。灰色聚类理论继承了模糊数学法的优点，注意到分级界限不确定性问题，并在此基础上给出了属于某一等级的可能性分布。用此理论来判别煤的结渣性其结果无疑更符合客观实际。王桂明．谢竣林等人应用灰色理论对煤结渣性能进行评判，并对煤的结渣机理进行了分析，其结论与邱建荣等人相同，为煤的结渣评判提供了新思路。

华中理工大学郭嘉、曾汉才运用模糊聚类分析法分析预测混煤的结渣趋势，此方法不仅适合混煤的特点，而且考虑了模糊因素的影响方便易行。

（三）模糊模式识别

模糊模式识别法大致可分为直接法和间接法(又称群体模式识别方法)。直接法是根据最大隶属原则来归类，间接法则是按照择近原则来对被识别对象进行识别。

郭嘉，曾汉才采用间接法，将已知结渣状况的6个煤种作为模型，采用煤灰软化温度、硅铝比、碱酸比和硅比4个评判指标，对受检煤种进行识别。通过计算与前6个已知模型的贴近度，来判别受检者的归属类型。但此模型比较粗糙，识别范围狭窄，且只考虑了煤灰的特性，仅适用于燃烧工况比较接近的不同煤灰的评判。

兰泽全，曹欣玉采用间接法对待识别对象进行结渣特性判别。选用了7个已知结渣程度的燃煤作为标准模型，以4个常规指标和综合指数R为评判因素集，对同一台锅炉不同部位的3个样品(炉渣，转向室灰，除尘灰)以及某燃料水煤浆灰进行识别，以判断属于何种结渣程度，结果表明该模型较以前的四因素法具有更高的准确性。同时指出应用模糊模式识别法来评价其沾污结渣特性时，在因素集的选取方面应更多地考虑锅炉设计参数及运行工况的影响。

赵利敏，路丕思综合考虑灰熔点、碱酸比、硅铝比、硅比及炉膛平均温度和无因次实际切圆直径6个因素，利用模糊模式识别的方法判断锅炉结渣。以实际运行中已知结渣程度的9台锅炉作为样本，对7台受检锅炉进行评判，评判结果与实际情况相符。此新方法可预示大容量锅炉的设计及运行时的结渣程度。

随着模式识别样本库的不断丰富和完善，此方法将会得到更广泛的应用。

三、结论

目前的采用的预测方法大多以煤指特性为指标，对锅炉的运行情况考虑较少。由于炉内结渣的多种因素影响，用某种固定的预测方法得到的结果，往往达不到要求的精度，难以找到通用的预测模型，而且数据本身也具有局限性。要想提高结渣预测的精确度，需要不断改进计算方法，建立和完善煤质特性、锅炉运行参数的数据库，寻找普遍使用的模型。

参考文献：

[1]陈吟颖、石惠芳、阎维平，达拉特发电厂3号锅炉炉膛结渣研究[J].动力工程，2003，23(5):2635～2637.

[2]张忠孝，用模糊数学方法对电厂锅炉结渣特性的研究[J].中国电机工程学报，2000，20(10):64～66.

[3]陈宝康、阎维平、李霄飞，基于神经网络的电站锅炉辐射受热面污染监测[J].动力工程，2003，23(5):2660～2664.

[4]舒红宁、黄镇宇、董一真等，基于煤灰成分的非线性结渣模糊综合预测模型[J].电站系统工程，2006，22(4):11～12.

灰色理论论文范文篇10

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