spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票

简介: spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票

之前在某社区中看到一篇帖子《一张价值几十万个跌停的统计表》,主要是预测即将被ST的股票,虽然有些标题党,但是还有有一些参考价值的。文章中使用了净利润指标来对可能成为ST的股票进行排雷,那么是否有其他指标可以用机器学习的方法对该问题进行建模同时提高预测的准确度呢?

首先我们来了解下问题的背景:

股票市场上,一般把财务状况或其他状况出现异常的上市公司的股票交易作特别处理,因此这些公司称为ST公司。ST公司作为绩效水平低下的公司,而非 ST公司为绩效水平较好的公司。

那么有没有办法提前知道哪些股票即将被ST吗?

预测一家公司绩效水平的问题可以看作是二分类问题。我们可以建立一个输出变量,其中“0”代表非ST公司,“1”代表ST公司。

然后我们搜集了上百种和公司绩效可能相关的变量作为模型的输入指标:

为了判断公司的绩效好坏,我们分别使用了分类问题中常用的神经网络模型和决策树模型。

1 神经网络:

l变量重要性

l神经网络拓普图

l分类准确度

2 决策树:

l变量重要性

l决策树结构图:

l准确度:

结论

从模型角度来看,神经网络模型的正确率略低于决策树模型。因此,对于民营上市公司绩效评价研究,决策树模型要优于神经网络模型。

同时,从变量重要性来看,基于本年的3季报的总资产增长率,可以大致预测出该股票是否即将被ST。如果今年3季报依然亏损很厉害,那么年报基本上也是亏损的了。

相关文章
|
4天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
R语言神经网络与决策树的银行顾客信用评估模型对比可视化研究
R语言神经网络与决策树的银行顾客信用评估模型对比可视化研究
|
4天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
SPSS Modeler决策树和神经网络模型对淘宝店铺服装销量数据预测可视化|数据分享
SPSS Modeler决策树和神经网络模型对淘宝店铺服装销量数据预测可视化|数据分享
|
4天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
R语言软件对房屋价格预测:回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM、神经网络和SVM可视化|数据分享
R语言软件对房屋价格预测:回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM、神经网络和SVM可视化|数据分享
|
4天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
SPSS modeler利用类神经网络对茅台股价涨跌幅度进行预测
SPSS modeler利用类神经网络对茅台股价涨跌幅度进行预测
|
4天前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
python手把手搭建图像多分类神经网络-代码教程(手动搭建残差网络、mobileNET)
python手把手搭建图像多分类神经网络-代码教程(手动搭建残差网络、mobileNET)
52 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
【tensorflow】连续输入的神经网络模型训练代码
【tensorflow】连续输入的神经网络模型训练代码
|
9月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
|
7月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
|
4天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
【轻量化:实操】动手实现神经网络中的裁枝操作(附演示代码&yolo系列)
【轻量化:实操】动手实现神经网络中的裁枝操作(附演示代码&yolo系列)
97 1
|
4天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 PyTorch
深入理解循环神经网络(RNN):案例和代码详解
深入理解循环神经网络(RNN):案例和代码详解
289 0

热门文章

最新文章