数学预测模型都有哪些？

1. 数学预测模型都有哪些？

预测学是一门研究预测理论，方法，评价及应用的新型科学，是软件学中的重要分支。纵观预测的思维方式，其基本理论主要有惯性原理，类推原理和相关原理。预测的核心问题是预测的技术方法，或者说是预测的数学模型。预测的方法种类繁多，例如灰色预测法，神经网络法等。本文将综合数学模型使用的几种基本的预测模型，并总结各模型的优缺点和适用范围。 

(1)自回归AR（P）模型 

(2)滑动平均MA(q)模型

2. 数学预测模型都有哪些？

预测学是一门研究预测理论，方法，评价及应用的新型科学，是软件学中的重要分支。纵观预测的思维方式，其基本理论主要有惯性原理，类推原理和相关原理。预测的核心问题是预测的技术方法，或者说是预测的数学模型。预测的方法种类繁多，例如灰色预测法，神经网络法等。本文将综合数学模型使用的几种基本的预测模型，并总结各模型的优缺点和适用范围。
(1)自回归AR（P）模型
(2)滑动平均MA(q)模型

3. 股市预测数学有多难

1、耶鲁大学的Robert J.Shiller教授曾经做过这样的实验：他用excel画出了取了对数之后的美国不到两百年的标准普尔指数（S&P 500）的时间序列图，并且他随机生成了一条带漂移项和波动项的随机游走的样本轨道，这两者居然相差无几！（紫色为随机生成的随机游走样本轨道）2、虽然总体上股票变动的预测趋势和实际相似，但是从图像来看，还是存在较大误差的。3、在1982年，Engle开创性地提出了自回归条件异方差模型（简称ARCH模型），较好地模拟了股票波动中的丛聚性和时变性。后来国外多次实证应用等都证实ARCH能够提供较理想的数据模拟与预测效果。4、1986年，伟大的科学家Taylor提出了随机波动模型，简称SV模型。这个模型是一类极具应用前景的金融波动模型。利用基本的SV对新西兰股市记性预测分析，发现该模型有很好的预测能力。G.B.Durham利用SV-mix模型对标准普尔500指数做了预测，认为预测效果很好。5、ARCH模型和SV模型都是国外学者提出来的，能较好地预测国外的股市变化，但是对我国股市却不太适用。原因在于ARCH模型和SV模型都是基于传统统计学原理的模型，要求数据量大和数据有较好的分布。但由于我国股市从1900年上证交易所成立并开始交易算起，至今仅有18年历史。6、在这18年中，政策、监管、股改等原因影响我国股市经历几次大起大落，加之上市公司数量有限并不断变化，造成原始数据在分布，样本量，数据完整性方面均不理想，因此基于统计学原理的预测模型ARCH模型和SV模型对我国股票收益率波动情况预测效果都不是那么好。7、除了样本量的要求大这一缺点之外，ARCH和SV模型都是结构模型相对稳定、简单的，而且都属于单因素模型。但在实际中，预测环境复杂多变，一旦系统变量出现新的关系，该类模型则无法调整和适应。

4. 股市预测数学有多难

太难了。
一、通过数学建模是可以来预测股市的涨跌的。
1.概念
预测是指在掌握现有信息的基础上，依照一定的方法和规律，对未来的事情进行测算，以预先了解事情发展的过程与结果。预测学也成了一门专门的学科。金融领域也利用现代数学方法和计算机技术对股市运行过程进行预测，这里所说的数学方法就是数学模型。
2.预测是动态的
需要说明的是，预测的结果不是一经预测就写死不变了，而是会根据后面发生的结果不断地进行修正，是动态的。有人认为不能预测，可能忽视了预测的动态性。
3.模型的复杂性
数学模型有简单，有复杂。简单的模型考虑因素少，预测的不够准确。复杂的模型，考虑的因素多，更趋于真实。你比如说炮弹发射，如果只考虑大炮的推力和炮弹的重量来预测炮弹的落点，偏差肯定大；那如果再加上空气阻力，偏差就会小得多。许多人认为股市不可用数学模型来预测，就是认为影响股市的因素太多（的确如此）。其实只要将对各因素对股市的影响加入数学模型，是能够较好地进行预测的，无非是认知不全面会景响模型的准确度而已。
二、如何建立数学模型来预测股市
其实一个技术指标（MACD、BOLL、TRIX、DMI、RSI）和均线系统都是基于数学模型的预测系统，只不过这样的数学模型过于简单，简单的不好意思叫模型了。
对于我们这些业余的投资者来说，想建立一个复杂的，准确度高的数学模型，需要金融、数学、计算机方面的专业人才帮助，难度是非常大的。我等小散户能把技术指标和均线系统整明白就不错了，用数学建模来预测股票走势就不要想了。