由表3可以看到，日結(jié)算價(jià)格預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)差比，小誤差概率，周收盤指數(shù)預(yù)測(cè)的平均誤差標(biāo)準(zhǔn)差比，小誤差概率，預(yù)測(cè)模型符合精度要求，可以利用該模型對(duì)大豆905合約進(jìn)行預(yù)測(cè)。

　　表3 模型檢驗(yàn)值

　　檢驗(yàn)指標(biāo) 日結(jié)算價(jià)格 周結(jié)算價(jià)格

　　51.462 212.127

　　24.624 42.995

　　標(biāo)準(zhǔn)差比C 0.478 0.203

　　小誤差概率P 1 1

　　為更好地說(shuō)明問(wèn)題，還對(duì)未來(lái)的2期的大豆結(jié)算價(jià)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)值及誤差檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4

　　表4預(yù)測(cè)日結(jié)算價(jià)、周結(jié)算價(jià) 日結(jié)算價(jià) 周結(jié)算價(jià) 實(shí)際值 預(yù)測(cè)值 相對(duì)誤差

　　(%) 實(shí)際值 預(yù)測(cè)值 相對(duì)誤差

　　(%)

　　7 4025 4013 0.30 4058 4295 5.84%

　　8 3994 3983 0.28 3945 4158 5.40%

　　由表4可以看出，后2個(gè)交易日的日收盤結(jié)算價(jià)格預(yù)測(cè)值與實(shí)際價(jià)格的相對(duì)誤差均小于0.3%，預(yù)測(cè)結(jié)果非常的好。但是預(yù)測(cè)周結(jié)算價(jià)格的時(shí)候，預(yù)測(cè)值與實(shí)際數(shù)值的相對(duì)誤差較大，都超過(guò)了5%，預(yù)測(cè)精度稍差。周結(jié)算價(jià)格預(yù)測(cè)精度不高的原因可能是，雖然在研究中將期貨市場(chǎng)看作一個(gè)灰色系統(tǒng)，期貨市場(chǎng)受政策、經(jīng)濟(jì)及其它人為因素影響太多，有別于一般的灰色系統(tǒng)。

　　結(jié)論

　　灰色系統(tǒng)建模思想是直接將時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為微分方程，從而建立起抽象系統(tǒng)的發(fā)展變化動(dòng)態(tài)模型?；疑到y(tǒng)建模有三個(gè)突出的優(yōu)點(diǎn)：一是采用生成數(shù)列進(jìn)行建模，弱化了原始數(shù)據(jù)的波動(dòng)性；二是模型對(duì)原始數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)要求少(一般4個(gè)以上)，且不要求數(shù)據(jù)具有明顯的分布規(guī)律；三是灰色系統(tǒng)建立的是微分方程模型而非差分方程模型，能使模型更深刻地反映事物發(fā)展的本質(zhì)。

　　雖然只對(duì)大連商品交易所的大豆期貨合約進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，但是其它任何類型的商品期貨均是以價(jià)格變化曲線來(lái)反映市場(chǎng)行情走勢(shì)，故灰色預(yù)測(cè)不僅可以用于大豆合約，對(duì)于其他的品種也同樣適用。通過(guò)以上實(shí)證分析可以看出，與其他預(yù)測(cè)方法不同，灰色預(yù)測(cè)對(duì)數(shù)據(jù)量要求不高，更不要求典型分布?；疑A(yù)測(cè)對(duì)短期內(nèi)的價(jià)格預(yù)測(cè)精度較高，中長(zhǎng)期的股價(jià)預(yù)測(cè)精度雖有所下降。所以，為在短期內(nèi)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，獲得投資回報(bào)，對(duì)于投資者尤其是短期投資者來(lái)說(shuō)，灰色預(yù)測(cè)不失為一種有效方法。

　　此外，GM(1,1)模型不能反映數(shù)據(jù)列擺動(dòng)的過(guò)程，只反映數(shù)據(jù)列單增或單減的情況，不過(guò)通過(guò)一定的方式，如殘差辨識(shí)建立多次殘差的GM(1,1)模型，對(duì)殘差修正補(bǔ)充，則擺動(dòng)也是可以反映的。