摘要：证券指数的研究在现在越受到投资者的关注，一个良好的预测模型可以对投资者长生很大的效益，降低投资者的投资分险，投资者在投资时面临市场价格风险，证券指数价格预测的目的就在于通过预测来确定证券的走势，进而确定投资方向。证券价格指数作为市场价格变动的指标，投资者可以通过证券价格指数来对自己投资的效果进行检验，在这次的研究中将采用两种预测方法来对证券数据进行预测。

在这次的证券数据预测中采用的预测方法一种是灰色预测算法，灰色预测算法是指将随机数据看作是在一定范围内变化着的灰色量，按照适当的方法将原始数据进行分析处理，将杂乱的原始数据整理成具有较强规律性的生成数列，在生成数列中得到较强规律性的生成函数。另一种预测方法选择的是多元线性回归[1]算法，多元线性回归是指由多个自变量的最佳组合共同建立数学模型来对未知数据进行预测分析的算法，多元线性回归方法但对于一段时间内数据的走势可以分析预测，可以通过模型得到接下来一段时间内证券价格的波动。

在对原始数据进行灰色预测和多元线性回归后，可以发现在使用灰色预测得到的预测结果呈上升趋势，使用多元线性回归得到的结果先下降后上升，在此基础上对预测数据和原始数据比较可以发现原始数据价格变动也是先呈现下降后上升的波动趋势，所以可以发现对于实验用的这组数据的预测分析中多元线性回归算法预测结果优于灰色预测算法预测结果。

关键词： 证券预测，多元线性回归，灰色预测，波动趋势

目录

摘要

ABSTRACT

1绪论-1

1.1 问题的背景-1

1.2 研究目的和意义-1

1.3 影响证券指数变化的因素-1

2基于灰色预测算法的方案设计-2

2.1 灰色预测算法的基本原理-2

2.1.1 灰色预测算法概述以及类型-2

2.1.2 灰色预测的原理-2

2.1.3累加和累减法-2

2.1.4 灰色预测的模型建立-4

2.2 问题叙述-4

2.3 灰色预测过程-5

2.4结论-9

3回归分析方案设计-9

3.1 回归分析基本原理-9

3.1.1 回归分析概述-9

3.1.2回归分析核心思路-10

3.1.3回归分析过程-11

3.2回归分析在证券指数上的应用-14

3.3 问题概述-14

3.4 问题分析-14

3.5模型的建立-15

3.5.1 确定目标函数-15

3.6结论-20

4总结-20

参 考 文 献-21

致 谢-22

附录-23