1. 研究目的与意义
研究背景：
自金融海啸爆发以来，上证指数总体呈现下行态势：从07年最高时的6100多点一直暴跌到去年（14年）年初的2000多点，跌幅达到70%左右，不禁令很多散户血本无归。但从14年的7月份到11月份开始小幅上涨400点左右，于11月份中下旬在大蓝筹（银行、保险、券商、石油板块等）的引领下，一举突破3300点，创10年以来历史新高。个人认为：研究大盘的走势尤其是上证50（权重股）有利于散户择机投资，以求获得阶段性投资利润的最大化。因此，通过马尔科夫模型预测股价供中小投资者予以参考。
另一方面，20世纪70年代以后，计量经济学的研究热点之一就是分析经济数据间的非线性特征，即为非经典的计量经济学，也称为现代计量经济学。究其原因有两点:首先，现实生活中的经济数据之间更多的是一种非线性的关系，所以线性模型的适用范围就会越来越窄;第二，常用的线性模型不能够很好地拟合真实的经济数据，那么所建立的模型对相关经济现象的预测就不够准确。因此，用随机过程的研究方法来解决金融领域的相关问题，被众多的专家学者所关注。
2. 研究内容和预期目标
本文基于国内外文献，对马尔科夫模型的理论研究及股价预测方面作简要的介绍和总结，试图利用马尔科夫模型对上证50指数的价格做短期预测的相关问题进行研究。
全文分为五章，各章节的主要内容概述如下：
第一章，绪论。主要阐述研究背景及意义、国内外现状，并对研究内容及方法进行简要的描述。
3. 国内外研究现状
许多专家学者，甚至散户都在研究股票价格预测的方法，然而股票市场是一个复杂的非线性动态系统，利用传统的时间序列预测技术很难揭示其内在的规律，因此，越来越多的专家学者用非线性的方法来预测，具体有基于神经网络的预测方法，基于小波分析和分形理论的预测方法，基于gm (1,1)模型的预测方法。同时，常规的预测方法也并没有被抛弃，常见的有回归分析预测法、指数平滑法、趋势曲线模型预测法等等。
马尔科夫随机过程在股价预测领域应用广泛，国内有胡锡健、韩东、朱维宝在《股票价格的回归马氏链分析与预测》指出将随机变量序列分解成趋势变动序列和马尔可夫链，建立了马氏链预测模型；韩东在《时间序列- 马尔可夫链组合预测模型》中建立了时间序列-马尔可夫链组合预测模型；张宇山、廖芹在《马尔可夫链在股市分析中的若干应用》中应用马氏链理论建立股价波动及预测的数学模型；叶宗文在《股票价格的马氏链预测法》通过对事物不同状态的初始概率及状态之间的转移概率的研究，建立了股票价格预测的马尔可夫链数学模型。国外有sun-ichi maskawa在《multivariate markov chain modeling for stock markets》中采用多元马尔科夫模型对股价进行预测；victor m. saucedo在《on-line optimization of stochastic processes using markov decision processes》中基于马尔科夫链，利用马尔科夫决策过程对随机过程进行在线优化；li liang, guo qi-sheng,yang xiu-yue在《evaluation method based on markov chain mode》对基于马尔科夫模型的评估方法进行实证分析,这些论文都是选用某种方法对数据进行处理，得到研究对象的状态空间，从而进一步得到研究数据的转移概率矩阵，然后再验证转移概率矩阵满足平稳马尔科夫性，从而对研究数据做长期预测。
4. 计划与进度安排
研究计划：首先，参考相关的期刊文献、书籍（包括随机过程在股价预测中的应用、Matlab程序设计等等）；其次搜集一段时间上证50收盘价及相关数据，以及学习操作Matlab程序；最后，将前两者有效结合，在此基础上撰写。
5. 参考文献
[1]刘次华.随机过程(第四版).[m].武汉：华中科技大学出版社，2008.42-62.
[2]陆大金.随机过程及其应用.[m].北京：清华大学出版社.2006.
[3][美]罗斯著,龚光鲁译.应用随机过程概率导论(第十版).[m].北京：人民邮电大学出版社.2011.
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