基于组合模型的股票停牌预测研究

摘要：

针对股票的无规律性停牌和长时间停牌的问题,采用机器学习相关技术,提出了股票停牌预测的组合模型,选取财务和股票两方面的指标作为数据,通过计算各个指标的重要性进行筛选,并划分出多个特征数据集,进而完成多个分类子模型的学习,形成子模型池,系统随机抽取多个子模型进行分类,并通过投票法得到最终的预测结果.实证分析以中国上市公司为研究对象,结果表明组合模型预测取得了较高的准确率,与单一模型相比在误报率和漏报率上有较大的改进.

关键词：机器学习、股票停牌、组合模型、随机森林

所属期刊栏目：56

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金青年项目;中南财经政法大学中央高校基本科研业务费专项资金

在线出版日期：2020-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：272-278