关于股票融资跌涨幅的实证研究——以京东方A股票为例

发布时间：2021-05-07 07:34

　　对影响股票融资跌涨幅的主要因素的研究,及对跌涨幅预测精度的提高,是融资领域中的一个重要内容,故本文对此展开相关研究。首先运用具有特征选取作用的Lasso模型对国内融资数据进行因素影响性分析,结果显示影响跌涨幅的主要因素为融资买入额、融资偿还额及融资余额。接着,本文在集成学习思想的基础上,运用方差倒数法对Lasso、XGBoost和随机森林进行模型赋权并线性结合,从而构造组合回归模型,提高了预测精度;最后通过评价指标RMSE和MAPE的对比发现组合模型较单项模型具有更强的稳健性和更高的预测精度。 

【文章来源】：时代金融. 2019,(33)

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
一、引言
二、相关理论与实证研究
    （一）数据选取与处理
        1. 数据来源。
        2. 缺失值处理。
        3. 归一化。
        4. 数据划分。
    （二）多重共线性检验
    （三）因素评估：Lasso模型
    （四）涨跌幅的预测：回归组合模型
        1. XGBoost与随机森林回归模型。
        2. 回归组合模型。
    （五）模型评估
三、分析与总结
    （一）关于影响因素的评估
    （二）关于模型评估


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Lasso和Xgboost的油价预测研究[J]. 施国良,景志刚,范丽伟.  工业技术经济. 2018(07)
[2]Xgboost在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 张钰,陈珺,王晓峰,刘飞.  噪声与振动控制. 2017(04)
[3]影响股票达到涨跌幅限制的因素分析[J]. 穆启国,刘海龙,吴冲锋.  系统工程理论与实践. 2003(09)



本文编号：3173007