基于灰色预测算法与多元回归分析模型的股市估值方法技术

本发明专利技术提出了一种基于灰色预测算法与多元回归分析模型的股市估值方法，包括以下步骤：S1、作数据一阶累加，形成数据序列，获得相应的灰微分方程；S2：求解灰微分方程的参数；S3：建立生成数据序列模型求解微分方程，得到预测模型；S4：建立原始数据序列模型，即由累减生成原始数据序列的模拟序列值；S5：求解估值指标。本发明专利技术将灰色预测算法和多元回归模型相结合，在绝对估值领域，改进后地算法能弥补DCF股权自由现金流模型的不足，更加准确快速地解决股市估值问题。

【技术实现步骤摘要】
基于灰色预测算法与多元回归分析模型的股市估值方法
本专利技术涉及一种股市估值方法，具体的说是一种基于灰色预测算法与多元回归分析模型的股市估值方法，属于企业股市估值

技术介绍
股市估值对市场具有重要作用，并且估值指标与当期其他基本指标、流动性指标存在着较强的因果关系，但全球方法却暂未统一。由于当期的基本指标、流动性指标等股市指标很难获得，而以前年度的相关指标确定，所以在绝对估值中，需要运用以前年度的基本指标、流动性指标计算当期的股市估值。但常用的DCF股权自由现金流模型对于处于扩张期的企业未来发展的不确定性较大，准确判断较为困难。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是如何基于以往年度的相关指标进行股市估值，并提高估值准确度。本专利技术提供一种基于灰色预测算法与多元回归分析模型的股市估值方法，包括以下步骤：S1、作数据一阶累加，形成数据序列，获得相应的灰微分方程；S2：求解灰微分方程的参数；S3：建立生成数据序列模型求解微分方程，得到预测模型；S4：对本年度基本面指标、本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于灰色预测算法与多元回归分析模型的股市估值方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、作数据一阶累加，形成数据序列，获得相应的灰微分方程；/nS2：求解灰微分方程的参数；/nS3：建立生成数据序列模型求解微分方程，得到预测模型；/nS4：对本年度基本面指标、本年度流动性指标进行预测，即由累减生成原始数据序列的模拟序列值；/nS5：求解估值指标。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于灰色预测算法与多元回归分析模型的股市估值方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、作数据一阶累加，形成数据序列，获得相应的灰微分方程；
S2：求解灰微分方程的参数；
S3：建立生成数据序列模型求解微分方程，得到预测模型；
S4：对本年度基本面指标、本年度流动性指标进行预测，即由累减生成原始数据序列的模拟序列值；
S5：求解估值指标。


2.根据权利要求1所述的一种基于灰色预测算法与多元回归分析模型的股市估值的求解模型，其特征在于，所述S1具体包括：
设时间序列X(0)有n个观测值X(0)＝{X(0)(1),X(0)(2),...,X(0)(n)}，通过累加生成新序列X(1)＝{X(1)(1),X(1)(2),...,X(1)(n)}，则GM(1,1)模型相应的灰微分方程为：
其中：a为发展灰度，μ为内生控制灰度。


3.根据权利要求2所述的基于灰色预测算法与多元回归分析模型的股市估值方法，其特征在于，所述S2具体包括：
设δ为待估参数向量，利用最小二乘法求解可得：

【专利技术属性】
技术研发人员：郭靖，蔡佳佳，张艺斌，连晓娟，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32