【外汇课堂】灰色关联分析法的优势和应用的区别

灰色关联分析的优点：灰色关联分析是基于发展趋势，因此对样本量没有过高的要求，也不需要典型的分布规律灰色关联度分析r语言，计算量相对较小，结果与定性分析一致。结果会比较一致。因此，灰色关联分析是系统分析中一种比较简单可靠的分析方法。缺点：灰色关联分析法采用灰色关联度模型完成计算分析工作。已经建立的一些计算灰色关联度的定量模型各有优势和适用范围。随着灰色关联分析理论的应用。一些现有模型的不足，使得它们不能很好地解决一些实际问题，也使得灰色关联分析的整个理论体系目前还不是很完善，其应用受到一定的限制。因此，灰色关联分析模型及其应用研究人员不断改进和完善灰色关联分析模型。本文对几种定量模型进行了进一步改进，使其尽可能克服自身的不足，以扩大灰色关联理论和方法的应用范围，使其更适合于实际问题的分析。限制：实际上，要利用这种方法，系统必须是灰色系统。灰色系统中灰色的主要含义是信息的不完整性（偏性）和非唯一性，其中“非唯一性”是灰色系统的一个重要特征，非唯一性原则在决策中的体现就是灰色目标思想，即体现多目标决策、多种方法、灵活处理态度；在分析中，它反映了相关性顺序：相关性的大小不重要，重要的是相关性顺序；在求解过程中，体现了定性与定量的相关性。结合，面对可能的解决方案，需要补充信息，定性分析，以确定一个或几个满意的解决方案[2]。因此，灰色关联分析模型不是函数模型灰色关联度分析r语言，而是序数关系模型，其技术内涵是：获取序列间的差异信息，建立差异信息空间；建立和计算差异信息的比较度量；建立因素之间的序数关系。灰色关系空间涉及灰色关系因子空间、灰色关系差异信息空间等。灰色关联因子空间是灰色关联分析的基础，由具有“可比性”、“可接近性”和“极性一致性”的序列组成，灰色关联差异信息空间是灰色关联分析的基础[4]] .