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基于GMDH神经网络法的中小板上市公司ST分类预测研究

2021-07-02

湖南工程学院学报(社会科学版) 2021年2期
关键词:分类

石 峰

(湖南工程学院 管理学院,湖南 湘潭411104)

新冠病毒疫情爆发以来,大量企业陷入财务困境。对于投资者和其他利益相关者而言,预测上市公司的上市状态至关重要。“特别处理”(即Special Treatment,ST)是我国证券市场特有的一项旨在保护投资者利益的政策。具体而言,当某上市公司出现财务状况或其他状况异常,导致投资者难以判断该公司前景,且投资者利益可能受到损害时,交易所要对该公司股票交易实行特别处理。特别处理的股票,除了涨跌幅度受到限制以外,其股票名称之前还需注释为“ST”。如果该ST 公司仍然持续亏损,那么它将有被退市的风险。

一 文献综述

针对我国上市公司的ST 分类预测研究,国内已有大量研究成果。陈瑜选取沪深A 股和B 股58 家ST 公司和58 家非ST 公司为研究样本,基于流动比率、资产负债率、总资产周转率、总资产收益率、权益报酬率和净利润率等6 个财务指标数据,运用判别分析法对ST 公司进行分类,准确率达75%左右。[1]姜国华和王汉生选取沪深股市33 家ST 公司和778家非ST 公司的7 个财务指标数据(主营业务利润、资产周转率、债务资产比率、主营业务收入增长率、第一大股东持股比例、资产总额和营业外收支净额),运用逻辑回归方法对ST 公司进行分类预测,预测准确率大约为64%。[2]吴曼琪基于43 家ST 公司的4 个财务指标数据(每股收益、每股净资产、每股现金流量和每股资本公积金),运用K 均值聚类法对ST 股票进行分类,预测分类准确率为66.7%。[3]时建中基于RS-Bag 分类器集成技术对我国ST 公司进行分类预测,预测准确率达到80%左右。……

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