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基于模式識(shí)別的“高送轉(zhuǎn)”預(yù)測(cè)模型

發(fā)布時(shí)間:2017-10-13 08:00

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【摘要】:近年來(lái)高送轉(zhuǎn)題材受到投資者的追捧,但是對(duì)高送轉(zhuǎn)股票的預(yù)測(cè)模型多采用主觀性較強(qiáng)的打分排序法。本文深入分析了各主要因素對(duì)高送轉(zhuǎn)行為的影響程度,采用Logistic回歸與主成分分析相結(jié)合的方法,構(gòu)建了年報(bào)高送轉(zhuǎn)股票的預(yù)測(cè)模型,并用2009~2015年高送轉(zhuǎn)股票樣本數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)證結(jié)果顯示,模型正確率在55%以上,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度最高可達(dá)80.91%。
【作者單位】: 華南理工大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】高送轉(zhuǎn) logistic回歸 主成分分析
【分類號(hào)】:F832.51
【正文快照】: 一、引言 高送轉(zhuǎn)股票(簡(jiǎn)稱—高送轉(zhuǎn))是高比例送股或高比例轉(zhuǎn)股的統(tǒng)稱。一般10股送轉(zhuǎn)合計(jì)5股(包括5股)以上才為高送轉(zhuǎn)。 對(duì)投資者而言,實(shí)施高送轉(zhuǎn)被看作重大利好消息,如果能夠提前介入市場(chǎng),在分享除權(quán)前的超額收益的同時(shí),也可從除權(quán)后的填權(quán)行情中獲利。因此,為了賺取盡可能

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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2 王旭;;基于灰色-馬爾可夫改進(jìn)的預(yù)測(cè)模型——以滬深300指數(shù)為例[J];時(shí)代金融;2011年27期

3 謝丁;;居民儲(chǔ)蓄“增長(zhǎng)趨勢(shì)”預(yù)測(cè)模型與應(yīng)用——符合我國(guó)儲(chǔ)蓄市場(chǎng)特征的實(shí)用預(yù)測(cè)模型[J];金融理論與實(shí)踐;2009年11期

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10 楊益民;股市風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)測(cè)模型[J];預(yù)測(cè);1996年05期

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3 梁雪春;祝煜;;基于選擇性集成的違約預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)[A];江蘇省系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)第十一屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2009年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

1 張?jiān)?基于灰色相關(guān)分析及GSA優(yōu)化NMLPNN的短期股價(jià)預(yù)測(cè)模型[D];蘭州大學(xué);2016年

2 彭旭;破產(chǎn)預(yù)測(cè)模型的比較研究[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2013年

3 劉今杰;最鄰近元預(yù)測(cè)模型在外匯市場(chǎng)上的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2013年

4 劉馨宇;VaR預(yù)測(cè)模型的比較與實(shí)證分析[D];東北師范大學(xué);2011年

5 李靜;中國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)率預(yù)測(cè)模型比較及應(yīng)用研究[D];山東大學(xué);2012年

6 劉紅躍;基于灰色馬爾可夫鏈理論的股市分析[D];北方工業(yè)大學(xué);2015年

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本文編號(hào):1023691

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