A. matlab灰色預測程序預測股票後11周周末的收盤價
價格是不可以預測的，你這條路已經選錯了，指標和各種方法都是想提前預知價格，但是沒有人能做的到，如果有程序可以的話，就不會存在市場。所以建議你放棄這個思路，和試圖預測價格的想法。
B. 城鎮地價指數的灰色——馬爾柯夫預測模型構建——以深圳市為例
劉敏1，2 劉艷芳1，2 張雅傑1，2 劉洋1，2 夏玉平3
（1.武漢大學資源與環境科學學院，武漢，430079；2.武漢大學教育部地理信息系統重點實驗室，武漢，430079；3.南方數碼科技有限公司，廣州，510665）
摘要：考慮到傳統地價指數編制的難度和信息的滯後性以及常用預測方法忽視地價指數是隨時間變化呈現上漲趨勢的非平穩隨機過程造成預測精度低的問題，通過為城鎮地價指數提供一種新的預測方法，滿足政府、開發商等市場主體對土地市場信息的需求，構建了城鎮地價指數灰色——馬爾柯夫預測模型，對深圳2004年第三、四季度地價指數進行預測，並將預測結果與實際值比較，吻合度較高。
關鍵詞：地價指數；灰色理論；馬爾柯夫；預測
地價指數是反映某一區域或某一城市的土地價格在時間上的平均變動和綜合變動方向及變動程度的相對指標，是城鎮土地市場變化的晴雨表，它體現的是基於規劃條件下的各規劃地塊之間的相對地價比例關系，在很大程度上消除了房地產估價的實效性約束。隨著社會主義市場經濟的發展，土地市場的日益活躍和完善，地價指數的重要性得到越來越多的體現，無論是政府對土地市場的宏觀管理，還是地產開發商的投資開發決策，或是土地估價中可比實例的交易日期修正，都離不開地價指數的指導。但採用傳統的方法測算地價指數難度大，本文試通過建立灰色——馬爾柯夫預測模型，採用某地區歷史的地價指數數據預測同一地區未來的地價指數，是地價指數預測在方法上的一種有創意的嘗試。
1 我國地價指數編制現狀
目前我國對地價指數的具體測算方法主要有兩種，即拉氏公式和帕氏公式。拉氏公式是以基期為權數綜合方法，表明在基期地價水平的條件下地價的綜合變化，公式為：
土地信息技術的創新與土地科學技術發展：2006年中國土地學會學術年會論文集
式中，P為報告期的平均地價；P0 為基期的平均地價；q0 為基期土地交易量。
帕氏公式也是加權綜合指數公式，它與拉氏公式的區別在於是以報告期為權數的綜合方法，表明在報告期地價水平的條件下地價綜合變動的程度，公式為：
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式中，P、P0 分別為報告期和基期的平均地價；qk為報告期土地的交易量。
由於拉氏公式在定基指數的數列中各期權數相同，因此採用基於拉氏指數公式的加權平均指數公式測算的地價指數不僅能較好反映地價水平的變化、反映地價結構的影響，而且還可以很方便地計算環比地價指數，使地價指數的可比性增加，並有利於地價的動態研究，所以較常採用拉氏公式測算地價指數。
但無論採用拉氏公式還是採用帕氏公式都需要取得區域基期和報告期的平均地價數據，數據的獲取存在以下困難：①單純的土地交易較少，大部分的土地交易伴隨著房產交易，因此難以直接獲得土地的交易價格，一般要藉助估價手段，通過復雜的計算求取；②土地市場是不完全競爭市場，土地交易價格受主觀因素影響大，很多交易屬於非正常交易；③土地價格具有地區性和個別性特徵，因此不同地塊不僅價格不同，價格內涵也有可能不一致，因此要從地價的構成因素上對土地價格進行修正，直接測算地價指數難度也較大。
鑒於直接測算地價指數存在以上的困難，同時缺乏前瞻性，因此採用一定的數學方法，利用歷史的地價指數數據預測未來的地價指數具有實踐意義。目前地價指數預測較常採用趨勢外推法，利用計算機建立線性趨勢預測模型和二次曲線趨勢預測模型進行預測，但是這兩種預測模型沒有考慮到地價指數是隨時間變化呈現上漲趨勢的非平穩隨機過程，由於受各種隨機因素（如政府部門的土地供應政策、金融政策等）的影響，時序數據總是圍繞這一變化趨勢出現波動、跳躍，產生偏差，因此只能用於短期預測，對於長期預測就無法保證精度。
2 地價指數的灰色——馬爾柯夫預測思想
灰色預測和馬爾柯夫鏈預測是兩種用於時間序列類型問題的預測方法，灰色模型的優點是適於預測時間短，數據資料少，波動不大的系統對象，不足之處是對隨機波動大的數據序列預測准確度低；馬爾柯夫鏈理論優點是適於預測隨機波動大的動態過程，局限性在於馬爾柯夫鏈預測對象要求具有馬氏性和平穩過程等均值的特點，兩種方法具有互補性。
地價指數是受各種隨機因素影響而隨時間變化呈現上漲趨勢的非平穩隨機過程，因此如果將兩種預測方法有效的結合起來，先採用灰色模型對地價指數的時序數據進行擬合，找出其變化趨勢，則可以彌補馬爾柯夫鏈預測的局限，而在灰色預測的基礎上再進行馬爾柯夫預測，又可以彌補灰色預測對隨機波動大的數據序列預測准確度低的缺陷。
3 建立灰色——馬爾柯夫預測模型
3.1 建立GM （1，1） 模型
設原始序列為：
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其中，
X（1）可以通過求解一階線性微分方程：
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的解得到，其中a、u 為未知參數。
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計算出a、u 後，可求出方程（2）的解為：
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由（5）式可對 X（1）做出預測，由累減生成得到原始數據序列 X（0）的預測，即：
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其中，
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記
3.2 狀態劃分
在灰色預測的基礎上進行馬爾柯夫預測，必須將序列劃分為若干狀態。一般是以y＾k曲線為基準，劃分成若干條形區域，每一條形區域構成一個狀態。其中任一狀態區間Qi 表達為：
Qi＝［Q1i，Q2i］ （i＝1，2，3，…，n）
其中：
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Oi，Pi為常數，數值根據具體情況確定。由於
3.3 轉移矩陣的計算和確定預測值
轉移概率矩陣公式為：
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式中，
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一般只需考察一步轉移概率矩陣P（1），但當狀態的未來轉向難以確定時，則需要考察多步轉移概率矩陣 P（m），多步轉移概率矩陣可以根據切普曼 －柯爾莫哥洛夫方程確定。
確定了預測對象未來的狀態轉移以後，即確定了預測值變動的灰區間Qi＝［Q1i，Q2i］，可以用區間的中位數作為預測對象未來時刻的預測值：
4 實證研究
4.1 選取樣本數據
深圳作為我國最早實行改革開放的地區，土地市場相對於其他城市而言要完善和發達許多，而綜合地價指數能較為准確的反映深圳土地價格的總體水平，具有較強的綜合性和趨勢性，鑒於數據獲取的可得性，筆者選取深圳 2001年第一季度到 2004年第二季度的綜合地價指數作為樣本數據，2004年第三第四季度的綜合地價指數作為檢驗數據。具體數據見表1。
表1 深圳2001年1季度～2004年4季度綜合地價指數
數據來源：深圳地價指數報告。
4.2 建立 GM （1，1） 模型
原始序列X（0）＝｛100.00，100.39，100.23，101.04，101.13，100.86，101.05，101.11，100.97，102.37，101.46，103.02，103.34，103.32｝
根據公式（1），一次累加序列 X（1）＝｛100.00，200.39，300.62，401.66，502.79，603.65，704.70，805.81，906.78，1009.15，1111.61，1214.63，1317.97，1421.29｝
根據公式（3）、（4）可求得
則
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4.3 劃分狀態
根據深圳地價指數變化的實際情況，劃分為Q0 （持平）、Q1 （微升）、Q2 （上升）、Q3 （微降）和Q4 （下降）五種狀態。具體劃分標准如下：
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其中：
狀態Qi（i＝0，1，2，3，4）表示原始數據序列X（0）偏離預測曲線
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深圳2004年第二季度綜合地價指數處於Q0 狀態，考察一步轉移概率矩陣第一行可知，下一季度轉為狀態Q1、Q2 的概率均為1/2，因此根據此一步轉移概率矩陣無法預測深圳2004年第三季度綜合地價指數所處的狀態，需要進一步考察二步轉移概率矩陣。根據切普曼－柯爾莫哥洛夫方程確定二步轉移概率矩陣P（2），結果如下：
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考察此二步轉移概率矩陣第一行可知，處於Q0 狀態的第二季度綜合地價指數在第三季度轉為狀態Q1 的概率最大，概率值為0.67，因此可預測2004年第三季度綜合地價指數處於Q1，即微升狀態。指數預測值為：
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同理，根據第三季度地價指數預測值，判定其所處的狀態為 Q0，可預測出深圳2004年第四季度地價指數狀態轉向Q1，綜合地價指數值為：
表2 地價指數預測效果比較
由表2 預測結果可以看出，用灰色——馬爾柯夫模型對深圳2004年第三、四季度的綜合地價指數進行預測所得結果與現實數據吻合度較高。
5 結語
由於我國過去長期實行的是計劃經濟體制，土地市場的形成和發育時間都較短，因此土地市場信息相對較少，但是隨著市場經濟的不斷發展和完善，政府、開發商等市場主體對土地市場信息的需求越來越迫切，這在信息的供給與需求之間就形成了一種矛盾。本文建立的灰色——馬爾柯夫模型，綜合考慮了市場規律本身的趨勢性和國家的宏觀調控和大政方針對土地市場的影響造成地價指數的波動性，用城鎮較少的歷史地價指數數據預測城鎮未來的地價指數，並通過實例驗證預測結果與現實情況吻合度較高，能夠較好預測土地市場的價格走勢，較好地解決了土地市場貧信息和多需求的矛盾。
本文實例驗證採用的是市場化程度較高的深圳地價指數數據，但是由於我國目前大部分城市的土地市場發育程度還不理想，而且模型預測結果從根本上來說仍然需要市場交易資料的斧正，所以適用范圍和程度有一定限制，但不失為一種有益的嘗試。
參考文獻
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C. 什麼是灰度模型哪些實例可以採用了灰度模型預測
灰色理論認為系統的行為現象盡管是朦朧的，數據是復雜的，但它畢竟是有序的，是有整體功能的。灰數的生成，就是從雜亂中尋找出規律。同時，灰色理論建立的是生成數據模型，不是原始數據模型，因此，灰色預測的數據是通過生成數據的gm(1,1)模型所得到的預測值的逆處理結果。
河流的未來水質狀況，股票的未來價格等等。