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决策树及神经网络算法在股票分类预测中的应用.pdf
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上传时间: 2019-03-29
详细说明： 决策树及神经网络算法在股票分类预测中的应用.pdf 本文选取 2012 年 A 股市场上 200 个上市公司为样本，其中 50 个为 A 股市 场上综合绩效最优的股票，50 个为综合绩效最差的股票，另外 100 个为随机选 取的综合绩效一般的股票，其中 50 个为上证股票，50 个为深证股票。以股票的 综合绩效等级为输出变量，选取七大类 14 个有代表性的财务指标作为输入变量， 运用 SPSS Clementine 软件，利用 C5.0 决策树、BP 神经网络和 RBF 神经网络三 种分类算法分别建立分类预测模型。在建立模型时，随机选取样本集中 80%的数 据作为训练样本，用于模型的建立；选取样本集中其余 20%的数据作为测试样本， 用于模型有效性的检测。模型 建立之后，对三种分类方法的预测准确率进行比较 可知， C5.0 决策树算法得到的对测试样本集的预测准确率最高，运用 C5.0 决策 树更具有参考意义。由三种分类方法给出的重要变量可知，每股收益增长率对上 市公司的综合经营绩效影响最大，现金流动负债比和流动比率对上市公司的综合 经营绩效影响也较大。利用三种分类预测模型对上市公司的综合经营绩效进行分 析，找出优秀的上市公司财务指标所共有的特征，为投资者在股票的投资决策上 提供帮助。
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