基于数据挖掘的上市公司高送转预测研究
2021-11-08江琛夏晓玲吴伟崔海波马传香
湖北大学学报(自然科学版) 2021年6期
江琛,夏晓玲,吴伟,崔海波,马传香
(1.湖北大学计算机与信息工程学院, 湖北 武汉 430062; 2.湖北省教育信息化工程研究中心, 湖北 武汉 430062)
0 引言
送转是上市公司给各个股东分红的一种方式,将股份公司的盈余公积金或者未分配利润转化为股份,将分红作为股票给予股东,将盈余公积金或利润以股票的形式留在公司.而高送转指的是送转比例达到0.5及以上的股票.一般认为,“高送转”除了暗示公司经营业绩的良好表现,往往还预示着公司会有较大的发展和成长,传递公司未来发展前景的良好信息,增强投资者的信心[1].
对高送转股票的预测对投资者具有极重大的经济学意义.目前,在我国股票市场中,中小型投资者比较多,中小型投资者在信息获取和甄别方面以及专业知识方面处于弱势地位,这增加了他们识别那些真正具有投资价值的“高送传”公司的难度,本研究从不同投资者的视角对高送转进行预测,提供更加具有针对性的决策支持.
石好等[2]采用逻辑回归(logistic regression)与主成分分析(principal component analysis, PCA)相结合的方法, 构建了年报高送转股票的预测模型, 模型正确率在55%以上, 预测准确度可达80.91%.蔡景波,等[3]对数据进行缺失值、异常值、标准化等数据处理,采取特征选择中过滤法、包裹法、嵌入法等方法提取特征.使用Stacking集成模型对股票是否发生高送转进行预测,其 F1得分为0.59,AUC得分为0.82.事实上,对投资者而言,得到所有的高送转股票并没有太大意义,投资者更关心的是通过数……
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