金融業(yè)處在對(duì)外開放的關(guān)鍵時(shí)期,股票操縱行為日益猖獗,并且逐漸向短期性、隱秘性發(fā)展。股票操縱行為會(huì)降低股票市場資源配置的效率,還會(huì)損害中小投資者的利益。另外,從證監(jiān)會(huì)公布的處罰決定書中可以看出,證監(jiān)會(huì)的行政處罰具有明顯的滯后性。本文針對(duì)當(dāng)前監(jiān)管部門難以快速有效地識(shí)別市場操縱行為的實(shí)現(xiàn)提出了研究問題。由于短期操縱的占比高、中期和長期操縱使模型的誤差高、模型的置信度低等原因,本文所指的股票操縱都特指為短期操縱。第一,本文在全面回顧已有研究的基礎(chǔ)上,對(duì)股票市場操縱行為進(jìn)行了深入分析,歸納出了股票操縱行為會(huì)有收盤價(jià)異常、開盤價(jià)異常、收益率異常、每日波動(dòng)率異常、流動(dòng)性比率異常等的特點(diǎn),根據(jù)這些特點(diǎn)總結(jié)出了6個(gè)基于數(shù)學(xué)特征的指標(biāo)。第二,本文根據(jù)Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,找出各個(gè)指標(biāo)與股票操縱之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,從而構(gòu)建本文的股票操縱關(guān)聯(lián)規(guī)則探測模型,共找出了9條強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則,并且置信度都超過66.67%。第三,本文提出基于Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則與變權(quán)重系數(shù)綜合分析的股票操縱行為的識(shí)別方法,該方法將離散化的關(guān)聯(lián)規(guī)則重新連續(xù)化,進(jìn)而計(jì)算出股票操縱警級(jí),我們認(rèn)為處于A級(jí)和B級(jí)的股票發(fā)生操縱的可能性較大。第四,...

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 研究思路和研究方法
        1.2.1 研究思路
        1.2.2 研究方法
    1.3 本文的創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 文獻(xiàn)綜述
    2.1 股票市場操縱行為界定
        2.1.1 法律界的定義
        2.1.2 學(xué)術(shù)界的定義
    2.2 股票操縱行為的識(shí)別
    2.3 文獻(xiàn)評(píng)述
第三章 股票市場操縱行為分析
    3.1 股票操縱行為的界定
        3.1.1 股票操縱行為的本質(zhì)特征
        3.1.2 股票操縱行為定義
        3.1.3 股票操縱行為與其他違法行為的辨析
    3.2 被操縱股票的操縱天數(shù)和行業(yè)分析
        3.2.1 數(shù)據(jù)采集與樣本來源
        3.2.2 被操縱股票的操縱天數(shù)分析
        3.2.3 被操縱股票的行業(yè)分析
    3.3 被操縱股票價(jià)格特征分析
        3.3.1 收盤價(jià)異常
        3.3.2 開盤價(jià)異常
        3.3.3 收益率異常
        3.3.4 每日波動(dòng)率異常
        3.3.5 流動(dòng)性比率異常
第四章 股票操縱關(guān)聯(lián)規(guī)則探測模型
    4.1 股票操縱關(guān)聯(lián)規(guī)則探測模型的構(gòu)建
        4.1.1 Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法概述
        4.1.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則和頻繁項(xiàng)集
        4.1.3 Apriori算法具體過程
    4.2 股票操縱行為的識(shí)別模型的構(gòu)建
        4.2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則與其對(duì)應(yīng)項(xiàng)集的構(gòu)造
        4.2.2 對(duì)應(yīng)項(xiàng)集的常權(quán)重系數(shù)及其評(píng)分值
        4.2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則的變權(quán)重系數(shù)及其評(píng)分
        4.2.4 股票操縱識(shí)別模型的最終評(píng)分值計(jì)算
第五章 實(shí)證分析
    5.1 樣本選擇與符號(hào)說明
    5.2 指標(biāo)的剔除
        5.2.1 指標(biāo)數(shù)據(jù)的離散化
        5.2.2 尋找關(guān)聯(lián)規(guī)則
        5.2.3 剔除指標(biāo)
    5.3 股票操縱關(guān)聯(lián)規(guī)則探測模型實(shí)證分析
        5.3.1 數(shù)據(jù)的收集與整理
        5.3.2 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理
        5.3.3 模型描述性統(tǒng)計(jì)
        5.3.4 數(shù)據(jù)的離散化
        5.3.5 尋找關(guān)聯(lián)規(guī)則
    5.4 股票操縱行為的識(shí)別模型實(shí)證分析
        5.4.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則與其對(duì)應(yīng)項(xiàng)集的構(gòu)造
        5.4.2 對(duì)應(yīng)項(xiàng)集的常權(quán)重系數(shù)及其評(píng)分值
        5.4.3 以九強(qiáng)生物(300406.SZ)為例分析
        5.4.4 股票操縱識(shí)別模型的準(zhǔn)確性檢驗(yàn)
第六章 結(jié)論與建議
    6.1 主要研究結(jié)論
    6.2 股票操縱行為治理建議
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間的研究成果
致謝



本文編號(hào)：3805202