基于Web挖掘的新股破发原因探究及预测

发布时间：2017-09-13 08:34

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【摘要】：近年来我国创业板股市频繁出现新股破发现象,暴露出创业板市场存在的风险问题。基于行为金融学及有限注意力理论,运用Web挖掘手段和机器学习算法分析股票论坛投资者的文本评论和搜索行为,建立投资者情绪和投资者关注指数,对创业板新股破发进行定量化实证研究。结果表明,除了市场指标、发行指标、机构参与指标和财务指标,从股票论坛和搜索引擎获取的投资者情绪和关注也是影响创业板股票破发的重要因素,据此建立的新股破发预测模型平均准确率达90%。
【作者单位】： 上海财经大学信息管理与工程学院;上海市金融信息技术研究重点实验室(上海财经大学);
【关键词】： Web挖掘 新股破发 机器学习 支持向量机 朴素贝叶斯
【分类号】：F832.51;TP181
【正文快照】： 0引言创业板市场是专门为创业型企业融资上市的市场,与主板市场相比,门槛低、风险高。近年来,创业板迎来大面积新股破发的窘境,即新股的上市首日收盘价低于其发行价。破发的损失全部由广大的投资者承担,打击二级市场投资者的信心,不利于新股流通;降低保荐人和承销商信誉度和业

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

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本文编号：842625