金融市场是一个复杂多变的市场,金融资产的价格作为金融市场中最为重要的要素之一,自然受到投资者的极大关注。近年来研究证券价格的方法有很多种,金融数学作为一种强逻辑性的交叉学科受到了学术界的热捧。本文旨在通过金融数学的相关理论构建股票价格模型,并利用该模型进行预测分析。该模型以几何Brown运动为基础,创新性的在几何Brown运动模型中加入Poisson跳跃参数来构建股票价格动态模型,通过计算机编程来实现仿真过程并进行短期预测。分析了真实数据和预测数据在统计规律上的相似性,并验证了模型的合理性和有效性。Brown运动作为随机过程理论最重要的方法之一,在预测金融资产价格方面有广泛的应用。1997年获得诺贝尔经济学奖的B-S期权定价模型,就是建立在几何布朗运动的基础之上。但由于几何Brown运动轨道的连续性,构造出来的价格不存在向上或者向下的不连续跳跃,这与实际问题有一定的不同。在实际问题中,由于金融市场的各种因素,在某一时刻证券价格会发生跳跃,而Poisson过程作为一具有跳跃的过程,自然被应用到这一问题中来。本文根据我国A股市场的特性,建立了一套包括上证综指、沪深300和中国平安等在内的股票数据集用来验证该模型。本文运用极大似然估计法来计算模型中的参数μ以及σ。通过定义不同Poisson跳跃高度来计算γ的取值,从而得出不一样的预测结果,用误差评价指标来分析每一组结果,最终得出与真实数据误差最小的模拟结果。