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研究生:唐宜楷
研究生(外文):I-Kai Tang
論文名稱:台灣加權股價指數預測--灰色預測之運用
論文名稱(外文):Taiwan Stock Index forecasting-- the application of grey model
指導教授:楊朝成楊朝成引用關係
指導教授(外文):Chau-chen Yang
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:財務金融學研究所
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文種類:學術論文
畢業學年度:87
語文別:中文
論文頁數:85
中文關鍵詞:灰色預測
外文關鍵詞:grey model
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灰色預測對於樣本資料少之情況時可以找出其數列內在規律性並作有效之預測。本研究實證結果為:
一、 等維新息GM(1,1)模型能較快且精確抓準實際值資訊走勢;而就後驗差分析13天中,等維新息GM(1,1)模型的c值有11筆比新息GM(1,1)模型的c值小,這代表等維新息GM(1,1)模型比新息GM(1,1)模型在預估實際值資訊走勢上比較好。
二、 在預測精確度分析中得知當在9/5、12/15與11/19這三日股價
指數波動幅度劇烈之下,等維新息GM(1,1)模型估計預測的後驗差之比值C小,且後驗差狀態都是良好,這表示等維新息GM(1,1)模型能在資料波動幅度劇烈之下,準確掌握訊息來估計預測。
三、 等維新息GM(1,1)比時間序列AR(1)模型估計預測平均誤差大. 時間序列AR(1)模型在預測上的精確度比等維新息GM(1,1)較佳
Grey forecasting model is suitable for little historical data to find the rules out and provide effective forecasting. Results got from this study are as follows:
1、The equilateral scale new information GM(1,1) is better in catching up the trend of data than the new information GM(1,1).
2 、The equilateral scale new information GM(1,1) in catching up the trend of data, when the variance of the data is great, the vale of the poster checking C is good .
3、 It is found from the empirical results of the forecast of Taiwan volume weighted index that the AR(1,1) model exhibits the better prediction capacity.
目錄
表次……………………………………………………………………Ⅱ
圖次……………………………………………………………………Ⅲ.
第一章 緒論…………………………………………………………………………1
第一節 研究背景與動機………………………………………………………..1
第二節 研究目的………………………………………………………………..2
第三節 研究步驟與架構………………………………………………………..3
第二章 理論基礎…………………………………………………………………..8
第一節 灰色系統理論的形成背景……………………………………………..8
第二節 灰色理論之原理……………………………………………………….13
第三節 灰色預測之特色……………………………………………………….15
第四節 灰色系統與模糊系統之差別………………………………………….22
第三章 文獻探討………………………………………………………………….25
第一節灰關聯與灰決策之相關文獻…………………………………………..25
第二節灰預測之相關文獻……………………………………………………..27
第四章 研究方法………………………………………………………………….32
第一節 資料來源與處理……………………………………………………….32
第二節 研究方法……………………………………………………………….32
第三節 時間數列模型………………………………………………………….41
第五章 實證結果與分析………………………………………………………….44
第一節 灰色預測與後驗差分析……………………………………………….44
第二節 等維新息GM(1,1)模型與時間數列AR(1)分析……………………..47
第六章 結論與建議……………………………………………………………….49
第一節 研究結論……………………………………………………………….49
第二節 未來發展方向………………………………………………………….50
參考文獻…………………………………………………………………………..52
一、 中文文獻……………………………………………………………………..52
二、 英文文獻……………………………………………………………………..54
表次
表1.1傳統上的預測方法與其限制……………………………………7
表4.1預測精確度等級表…………………………………………….40
表5.1後驗差分析表………………………………………………….45
表5.2實證精確度等級表…………………………………………….46
表5.3各期時間數列參數表………………………………………….47
表5.4平均誤差表…………………………………………………….48
圖次
圖1.1架構流程圖………………………………………………………5
圖2.1時兼任之層次圖……………………………………………….10
圖2.2關係認知模式圖……………………………………………….10
圖4.1建模生成做法流程圖………………………………………….38
附圖5.1灰預測走勢圖……………………………………………….68
參考文獻
中文文獻
1. 鄧聚龍,「灰色預測與決策」,華中理工大學,武漢,中國,1986。
2. 吳漢雄,鄧聚龍,溫坤禮,「灰色分析入門」,高立圖書有限公司,民國85年9月。
3. 鄧聚龍,郭洪,「灰預測原理與應用」,全華科技圖書股份有限公司,民國85年7月。
4. 史開全、吳國威、黃有評,「灰色信息關係論」,全華科技圖書股份有限公司,民國83年9月。
5. 溫坤禮、張軒庭、詹福賜、張廷政、江金山、吳佩玲、蔣祥第,「灰色理論入門」高立圖書有限公司,民國85年9月。
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8. 張文信,「以類神經網路預測股價指數漲跌」,國立台灣大學財務金融學研究所碩士論文,民國84年6月。
9. 于岱民,「以灰色理論為基礎之預測系統」,大同工學院資訊工程研究所碩士論文,民國84年6月。
10. 李玉堂,「灰建模預測控制在電力系統穩定度上之應用」,成功大學電機工程研究所碩士論文,民國83年6月。
11. 宋仁群、林建德,「灰色系統在運動成績預測之應用」,的時界全國技術及職業教育研討會,民國84年,頁61-67。
12. 林思宏,「灰色建模在預測控制上之應用」,成功大學機械工程研究所碩士論文,民國83年6月。
13. 莊文南,「微分水文灰色模式之研究與應用」,台灣大學農業工程研究所碩士論文,民國84年6月。
14. 顏思偉,「產業關聯最適結構之灰色預測研究與應用」,彰化師範大學商業教育研究所碩士論文,民國86年6月。
15. 陳榮方,楊敏里,「灰色理論與迴歸預測應用於短期財務預測之探討」,高雄科學技術學院學報,民國86年12月,頁217-228。
16. 劉定坤,「灰色系統下指數期貨之避險策略評估研究:發行量加權指數與指數期貨之應用」,國立彰化師範大學商業教育學研究所未出版之碩士論文,民國86年6月。
17. 謝坤民,「應用灰色預測於人壽保險投保率之探討」,高雄科學技術學院學報,民國86年12月,頁345-356。
18. 曾芳美、曾國雄、虞孝成、袁建中,「ARIMA、模糊時間數列、模糊迴歸時間數列、灰色預測四種方法在預測應用之比較-臺灣機械產業之總產值預測為例」,1997年灰色系統理論與應用研討會論文集,民國86年12月頁53-67。
19. 葉小蓁,「時間序列分析與應用」,民國87年1月
英文文獻
1. Deng, Julong, "Control Problems of Grey System, "Systems and Control Letters,1.5,1982。.
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5. Eugene F. Fama, "Efficient Capital Markets:Ⅱ, " The Journal of Finance, vol. XL.VI, No.5, 1991 , pp.1575-1617. 。
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7. Lee,C, "Grey System Theory with Application on Earthquake Forecasting, " Journal of Seismology, vol.4. No.1, 1986, pp.27-31. 。
8. Sun,,G, "Predition of Vegetable Yields by Grey Model GM(1,1), " Journal of Grey System, vol. 3. No.2, 1991, pp.187-197. 。
9. Chin-Teng Lin and C.S George Lee , "Neural Fuzzy Systems, "Prentice Hall PTR, 1996。
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11. Dimitris N. Chorafas, "Chaos Theory in the Financial Markets,"Probus Publishing Company,1994。
12. Jacek M.Zurada, "Introduction to Artificial Neural Systems,"West Publishing company,1992。
13. Box,G.P. and Jenkins,G.M., "Time series analysis:forecasting and control",Holden-day Inc.1976。
14. Watada,J. "Fuzzy time-series analysis and forecasting of sale volume",Fuzzy regression analysis,Kacprzyk,I. And Fedrizzi,M.,Omnitech Press,Warsaw and physical-verlag,Heidelberg,1992pp211-227。
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