中国证券市场的股票异动:界定及预测

发布时间：2018-05-12 20:18

  本文选题：市场异动 + SVM模型　； 参考：《金融与经济》2017年08期

【摘要】：本文以中国中小企业板和创业板上市公司为研究对象,从股价或股票交易量角度构建适合中国证券市场股票异动的界定方法,并引入最优参数下的支持向量机(SVM)模型对股票异动开展预测研究,进而对各分类模型的预测精度进行比较,最终就最优参数下SVM模型的稳健性进行讨论。结果表明,基于SVM的股票异动预测模型,在中小企业板和创业板中最优参数选择相似,且都具有接近的样本判错率、第1类错误率和第2类错误率;基于企业SVM的股票异动预测模型不仅具有良好的稳健性,且比其他分类模型具有更优秀的预测性能。
[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.
【作者单位】： 成都理工大学商学院;西南财经大学中国金融研究中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(71771032) 国家社会科学基金一般项目(17BJY188) 教育部人文社会科学青年基金项目(17YJC790168) 四川省科技计划项目(2016ZR0137、2017JY0158) 成都理工大学“金融与投资”优秀创新团队计划项目(KYTD201303)
【分类号】：F832.51

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