期刊刊名：大葉學報 　 卷期：11卷2期

篇名出版日期：2002年12月1日

作者：羅傑瀛,林彥宏,王正賢

語言：Chinese

關鍵字：灰色預測,影響權重,自迴歸模型,台灣股價指數,grey model, influential weight, auto-regression model

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摘要：
灰色預測模型之特點為只需要少量的歷史資料即可達到預測的效果。然而，單純之灰色預測模型GM(1,1) 雖然可以對未來變動之趨勢有大致之預測成效；但是，在趨勢曲線之轉折處往往無法達到更精確的預測效果。因此，本研究即針對此現象提出改良之方法。首先，可利用對所有造成趨勢轉折之因素進行分析，並轉換成量化的因素影響權重值，同時使用此數值將實際數據間的波動予以減緩。同時，在經過GM(1,1) 進行預測後，對於預期在下一時間點產生影響之因素加以考量，而求得下一時間點之預測值。此外，由於預測之誤差是不可避免，因此本研究也利用自迴歸模型對於誤差之變化予以模式化，進而能將下一期之預測結果進行修正調整。透過實際之數據資料進行驗證，改良後之GM(1,1) 預測方法與誤差修正方法之結合確能有效提升原始GM(1,1) 模型之預測精準度，同時，實例中也同時說明此方法較一般傳統之方法有更好之預測績效。

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