《表3 G M (1, 1) 模型预测结果》

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《创业板上市公司价值评估模型构建研究——基于灰色预测模型与实物期权的结合》

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（单位:亿元）

通过表2得知，对于灰色序列对于光滑度的要求，神州泰岳营业收入原始序列并没有满足。在缓冲算子对比中，与强化缓冲算子相比，弱化缓冲算子数值基本在0.5范围之内，基本达到灰色预测模型对于序列的要求，具有较好的效果，数值呈现递减趋势。其中，平均弱化算子取得结果较好，因此平均弱化算子方法适用于创业板上市企业现金流预测。同时，可以用折线图的形式对数据序列前后变换情况进行比较（图1所示），使平均弱化缓冲算子的作用表现的更加直观，并顺利建立企业的G M（1，1）模型（表3）。