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

【摘要】：本文以中國(guó)中小企業(yè)板和創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究對(duì)象,從股價(jià)或股票交易量角度構(gòu)建適合中國(guó)證券市場(chǎng)股票異動(dòng)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(duì)股票異動(dòng)開(kāi)展預(yù)測(cè)研究,進(jìn)而對(duì)各分類模型的預(yù)測(cè)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(dòng)預(yù)測(cè)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(cuò)率、第1類錯(cuò)誤率和第2類錯(cuò)誤率;基于企業(yè)SVM的股票異動(dòng)預(yù)測(cè)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(cè)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(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)金融研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71771032) 國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目(17BJY188) 教育部人文社會(huì)科學(xué)青年基金項(xiàng)目(17YJC790168) 四川省科技計(jì)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(jì)劃項(xiàng)目(KYTD201303)
【分類號(hào)】：F832.51

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本文編號(hào)：1880012