基于灰色GARCH模型和BP神经网络的股票价格预测

摘要：针对传统算法进行股票价格预测存在预测精度低和滞后性大的缺点，提出一种基于灰色GARCH模型和BP神经网络的股票价格预测模型。通过BP神经网络校正灰色GARCH模型预测残差实现股票价格的高精度预测。研究结果表明，与灰色GARCH、BP、GARCH和灰色模型相比较，本文提出的灰色GARCH-BP组合模型可以有效提高股票价格预测精度，为股票价格预测提供新的方法和途径。

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