基于模式識別的“高送轉”預測模型
本文關鍵詞:基于模式識別的“高送轉”預測模型
更多相關文章: 高送轉 logistic回歸 主成分分析
【摘要】:近年來高送轉題材受到投資者的追捧,但是對高送轉股票的預測模型多采用主觀性較強的打分排序法。本文深入分析了各主要因素對高送轉行為的影響程度,采用Logistic回歸與主成分分析相結合的方法,構建了年報高送轉股票的預測模型,并用2009~2015年高送轉股票樣本數據對模型進行了驗證。實證結果顯示,模型正確率在55%以上,預測準確度最高可達80.91%。
【作者單位】: 華南理工大學數學學院;
【關鍵詞】: 高送轉 logistic回歸 主成分分析
【分類號】:F832.51
【正文快照】: 一、引言 高送轉股票(簡稱—高送轉)是高比例送股或高比例轉股的統(tǒng)稱。一般10股送轉合計5股(包括5股)以上才為高送轉。 對投資者而言,實施高送轉被看作重大利好消息,如果能夠提前介入市場,在分享除權前的超額收益的同時,也可從除權后的填權行情中獲利。因此,為了賺取盡可能
【相似文獻】
中國期刊全文數據庫 前10條
1 徐明華;建立信貸風險預測模型的探索[J];中國城市金融;1993年10期
2 王旭;;基于灰色-馬爾可夫改進的預測模型——以滬深300指數為例[J];時代金融;2011年27期
3 謝丁;;居民儲蓄“增長趨勢”預測模型與應用——符合我國儲蓄市場特征的實用預測模型[J];金融理論與實踐;2009年11期
4 ;建立國民收入宏觀預測模型的設想[J];計劃經濟研究;1981年34期
5 葉莉;浮動匯率預測模型的評估與實證分析[J];河北工業(yè)大學學報;1998年02期
6 張宇敬;李倩;蔡虎;;基于灰色預測模型的股價預測研究[J];金融教學與研究;2013年06期
7 徐先金;姜茂啟;;基于灰色預測模型的上海市實際利用外資預測[J];工業(yè)技術經濟;2009年10期
8 周德杰;;虛幻貨幣定量分析預測模型——兼與甘耘同志商榷[J];投資研究;1991年03期
9 楊科;陳浪南;;股市波動率的短期預測模型和預測精度評價[J];管理科學學報;2012年05期
10 楊益民;股市風險分析與預測模型[J];預測;1996年05期
中國重要會議論文全文數據庫 前3條
1 劉開昌;;福建省建行儲蓄存款余額的灰色預測[A];1994中國控制與決策學術年會論文集[C];1994年
2 李蓬寧;;一種新的非線性神經網絡集成股市預測模型[A];全國第19屆計算機技術與應用(CACIS)學術會議論文集(下冊)[C];2008年
3 梁雪春;祝煜;;基于選擇性集成的違約預測模型設計[A];江蘇省系統(tǒng)工程學會第十一屆學術年會論文集[C];2009年
中國碩士學位論文全文數據庫 前6條
1 張元磊;基于灰色相關分析及GSA優(yōu)化NMLPNN的短期股價預測模型[D];蘭州大學;2016年
2 彭旭;破產預測模型的比較研究[D];西南財經大學;2013年
3 劉今杰;最鄰近元預測模型在外匯市場上的應用[D];電子科技大學;2013年
4 劉馨宇;VaR預測模型的比較與實證分析[D];東北師范大學;2011年
5 李靜;中國股票市場波動率預測模型比較及應用研究[D];山東大學;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;2015年
,本文編號:1023691
本文鏈接:http://sikaile.net/jingjilunwen/touziyanjiulunwen/1023691.html