本文選題：市場異動 + SVM模型�。� 參考：《金融與經(jīng)濟(jì)》2017年08期

【摘要】：本文以中國中小企業(yè)板和創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究對象,從股價或股票交易量角度構(gòu)建適合中國證券市場股票異動的界定方法,并引入最優(yōu)參數(shù)下的支持向量機(jī)(SVM)模型對股票異動開展預(yù)測研究,進(jìn)而對各分類模型的預(yù)測精度進(jìn)行比較,最終就最優(yōu)參數(shù)下SVM模型的穩(wěn)健性進(jìn)行討論。結(jié)果表明,基于SVM的股票異動預(yù)測模型,在中小企業(yè)板和創(chuàng)業(yè)板中最優(yōu)參數(shù)選擇相似,且都具有接近的樣本判錯率、第1類錯誤率和第2類錯誤率;基于企業(yè)SVM的股票異動預(yù)測模型不僅具有良好的穩(wěn)健性,且比其他分類模型具有更優(yōu)秀的預(yù)測性能。
[Abstract]:This paper takes the Chinese SME Board and the gem listed company as the research object, constructs the definition method from the stock price or the stock trading volume angle suitable for the Chinese stock market stock transaction. The support vector machine (SVM) model with optimal parameters is introduced to predict the stock turnover, and the prediction accuracy of each classification model is compared. Finally, the robustness of the SVM model under the optimal parameters is discussed. The results show that the stock turnover prediction model based on SVM is similar to the optimal parameter selection in the SME board and the gem, and both have the similar sample error rate, the first type error rate and the second type error rate. The forecasting model based on enterprise SVM not only has good robustness, but also has better prediction performance than other classification models.
【作者單位】： 成都理工大學(xué)商學(xué)院;西南財經(jīng)大學(xué)中國金融研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71771032) 國家社會科學(xué)基金一般項(xiàng)目(17BJY188) 教育部人文社會科學(xué)青年基金項(xiàng)目(17YJC790168) 四川省科技計劃項(xiàng)目(2016ZR0137、2017JY0158) 成都理工大學(xué)“金融與投資”優(yōu)秀創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)計劃項(xiàng)目(KYTD201303)
【分類號】：F832.51

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本文編號：1880012