基于支持向量机的上市公司成长性研究 ——以江苏省上市公司为样本
发布时间:2022-01-16 07:52
80年代中期以来,中国的资本市场在经历了十几年的探索发展后,已经日臻完善。上市公司作为资本市场的主体,其数量和规模也在稳步增长,己经成为国民经济的一支生力军。他们从诞生、发展到壮大或者消亡,各方面倍受关注。从实际情况和调研数据看,中国大多数的企业成长性都比较差。随着大批上市公司的破产,成长性问题越来越引起理论界和实务界的重视。另一方面,随着资本市场的不断规范发展,投资者投资理念的逐步形成,各方对企业成长性的研究需求日益迫切,它也不再仅仅是一个学术问题,更成为影响我国上市公司及资本市场发展的重要因素。因此,对上市公司成长性的研究有重要的理论意义和现实意义。本文从成长性领域研究现状入手,通过比较以前学者的研究结果,提出问题,然后引入新的方法:支持向量机,通过它解决一部分问题。最后用江苏省上市公司财务指标数据来验证这个方法的可行性,并通过验证提出自己的建设性意见。全文共分五个部分。第一部分是绪论。作者从企业成长性的含义入手,对国内外企业成长理论进行了回顾、评价,在此基础上,提出了自己的研究方法、手段和构思。第二部分是研究现状的回顾。介绍了企业成长理论研究及现状和评估成长性财务指标研究的现状,...
【文章来源】:南京财经大学江苏省
【文章页数】:61 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图3.1支持向量机的二值分类原理示意图
=≤≤=∑=0.0,1,,1iniiiaystaCin(3.3 非线性分类对非线性分类问题,若在原始空间中的简单最优分类面不能得到满意的,可以通过非线性变换转化为某个高维空间中的线性问题,在变换空间类面。变换可能比较复杂,在一般情况下不易实现,SVM 通过核函数的解决了这个问题。核函数变换,是当前一个十分活跃的研究领域。这个方法的思路就是用换 Φ(·)将 n 维矢量空间中的随机矢量 x 映射到高维特征空间,然后在征空间中再进行线性分类。具体到 2 维线性不可分问题,SVM 解决的思路是利用核函数,将线性数据样本在高维空间变换为可分的问题,然后再进行分类,其原理示意3.2 所示。
图 3.6 二类线性判定分析原理设两个总体分别为总体 I 和总体 II,判定分析的判定模型,这个模型能最大限度地反映总体 I 与总体异。具体地说,要选择反映这两个不同总体之间数量两个不同总体中各自抽取样本,取得各样本单位的区观察值按某种原则拟合或估计出由这些区分变量所组在判定模型的基础上建立判定原则,即找出最佳区分区分值,其能够有效地界定各研究对象或观察单位属费希尔二类线性判定模型可以简单明了地反映投来的发展趋势,其模型建立在行业板块分类的基础上解决指标的泛化性。例如:资产周转率、销售毛利率等在差别,工业板块和商业零售板块反映在这几个指标在这个模型上的预测则误差也比较大;此成长模型只能别,对于在细分的情况下,就不得而知了。2.陈晓红、佘坚和邹湘娟(2006)提出了两种评
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于支持向量机的中国上市公司财务困境预测[J]. 张秋水,罗林开,刘晋明. 计算机应用. 2006(S1)
[2]基于支持向量机的财务预警方法[J]. 邱玉莲,朱琴. 统计与决策. 2006(16)
[3]一种基于支持向量机的企业财务危机预警新模型[J]. 张在旭,宋杰鲲,张宇. 中国石油大学学报(自然科学版). 2006(04)
[4]企业成长理论研究现状与深化研究的建议[J]. 黄燕,陈旭剑,谢舜龙. 汕头大学学报. 2006(01)
[5]上市公司成长性的行业特征分析[J]. 纪志明. 华南师范大学学报(社会科学版). 2005(05)
[6]中小企业成长性评价方法有效性研究——来自沪深股市的实证[J]. 陈晓红,邹湘娟,佘坚. 当代经济科学. 2005(05)
[7]我国中小企业板块上市公司成长性实证研究[J]. 刘灿辉,干胜道. 上海金融学院学报. 2005(04)
[8]企业五层次成长理论探究[J]. 赵波. 理论探讨. 2005(04)
[9]企业成长性分析与评价[J]. 马璐,胡江娴. 商业研究. 2005(07)
[10]影响中国上市公司成长性的主要因素分析[J]. 王青燕,何有世. 统计与决策. 2005(02)
硕士论文
[1]我国企业成长性评估指标体系探讨[D]. 洪建刚.河海大学 2005
[2]中小高科技企业成长性评价指标体系研究[D]. 孙立梅.哈尔滨工程大学 2004
[3]西方企业成长理论的一致性和互补性[D]. 王朝云.安徽大学 2004
[4]支持向量机研究及其应用[D]. 刘碧森.电子科技大学 2003
本文编号:3592242
【文章来源】:南京财经大学江苏省
【文章页数】:61 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图3.1支持向量机的二值分类原理示意图
=≤≤=∑=0.0,1,,1iniiiaystaCin(3.3 非线性分类对非线性分类问题,若在原始空间中的简单最优分类面不能得到满意的,可以通过非线性变换转化为某个高维空间中的线性问题,在变换空间类面。变换可能比较复杂,在一般情况下不易实现,SVM 通过核函数的解决了这个问题。核函数变换,是当前一个十分活跃的研究领域。这个方法的思路就是用换 Φ(·)将 n 维矢量空间中的随机矢量 x 映射到高维特征空间,然后在征空间中再进行线性分类。具体到 2 维线性不可分问题,SVM 解决的思路是利用核函数,将线性数据样本在高维空间变换为可分的问题,然后再进行分类,其原理示意3.2 所示。
图 3.6 二类线性判定分析原理设两个总体分别为总体 I 和总体 II,判定分析的判定模型,这个模型能最大限度地反映总体 I 与总体异。具体地说,要选择反映这两个不同总体之间数量两个不同总体中各自抽取样本,取得各样本单位的区观察值按某种原则拟合或估计出由这些区分变量所组在判定模型的基础上建立判定原则,即找出最佳区分区分值,其能够有效地界定各研究对象或观察单位属费希尔二类线性判定模型可以简单明了地反映投来的发展趋势,其模型建立在行业板块分类的基础上解决指标的泛化性。例如:资产周转率、销售毛利率等在差别,工业板块和商业零售板块反映在这几个指标在这个模型上的预测则误差也比较大;此成长模型只能别,对于在细分的情况下,就不得而知了。2.陈晓红、佘坚和邹湘娟(2006)提出了两种评
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于支持向量机的中国上市公司财务困境预测[J]. 张秋水,罗林开,刘晋明. 计算机应用. 2006(S1)
[2]基于支持向量机的财务预警方法[J]. 邱玉莲,朱琴. 统计与决策. 2006(16)
[3]一种基于支持向量机的企业财务危机预警新模型[J]. 张在旭,宋杰鲲,张宇. 中国石油大学学报(自然科学版). 2006(04)
[4]企业成长理论研究现状与深化研究的建议[J]. 黄燕,陈旭剑,谢舜龙. 汕头大学学报. 2006(01)
[5]上市公司成长性的行业特征分析[J]. 纪志明. 华南师范大学学报(社会科学版). 2005(05)
[6]中小企业成长性评价方法有效性研究——来自沪深股市的实证[J]. 陈晓红,邹湘娟,佘坚. 当代经济科学. 2005(05)
[7]我国中小企业板块上市公司成长性实证研究[J]. 刘灿辉,干胜道. 上海金融学院学报. 2005(04)
[8]企业五层次成长理论探究[J]. 赵波. 理论探讨. 2005(04)
[9]企业成长性分析与评价[J]. 马璐,胡江娴. 商业研究. 2005(07)
[10]影响中国上市公司成长性的主要因素分析[J]. 王青燕,何有世. 统计与决策. 2005(02)
硕士论文
[1]我国企业成长性评估指标体系探讨[D]. 洪建刚.河海大学 2005
[2]中小高科技企业成长性评价指标体系研究[D]. 孙立梅.哈尔滨工程大学 2004
[3]西方企业成长理论的一致性和互补性[D]. 王朝云.安徽大学 2004
[4]支持向量机研究及其应用[D]. 刘碧森.电子科技大学 2003
本文编号:3592242
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