本文主要研究内容
作者孙世轩,潘格格（2019）在《基于机器学习的股票特征预测机构持股研究》一文中研究指出：本文基于2006年-2017年沪深300中141支高机构持股比例的股票数据进行实证研究,分析机构增持股的CAR,建立集成SVM,Random Forest,XGBoost三大机器学习算法的多数投票分类器,利用上市公司13个财务和非财务特征数据预测机构投资者在季度末的增减持行为,根据shaply value分析机构持股偏好。结果表明:机构增持股在季度报披露前具有正CAR,分类器增减持分类预测准确率最高达88. 89%,总资产周转率,净资产收益率和市净率对机构持股影响显著。这表明机构增持股能获取超额回报,机构择股能力强,持股行为具有可预测性,持股偏好具有可识别特征。个人投资者可以在季度末利用分类器预测机构持股行为,在季度报披露前跟进以获取超额回报。
Abstract
ben wen ji yu 2006nian -2017nian hu shen 300zhong 141zhi gao ji gou chi gu bi li de gu piao shu ju jin hang shi zheng yan jiu ,fen xi ji gou zeng chi gu de CAR,jian li ji cheng SVM,Random Forest,XGBoostsan da ji qi xue xi suan fa de duo shu tou piao fen lei qi ,li yong shang shi gong si 13ge cai wu he fei cai wu te zheng shu ju yu ce ji gou tou zi zhe zai ji du mo de zeng jian chi hang wei ,gen ju shaply valuefen xi ji gou chi gu pian hao 。jie guo biao ming :ji gou zeng chi gu zai ji du bao pi lou qian ju you zheng CAR,fen lei qi zeng jian chi fen lei yu ce zhun que lv zui gao da 88. 89%,zong zi chan zhou zhuai lv ,jing zi chan shou yi lv he shi jing lv dui ji gou chi gu ying xiang xian zhe 。zhe biao ming ji gou zeng chi gu neng huo qu chao e hui bao ,ji gou ze gu neng li jiang ,chi gu hang wei ju you ke yu ce xing ,chi gu pian hao ju you ke shi bie te zheng 。ge ren tou zi zhe ke yi zai ji du mo li yong fen lei qi yu ce ji gou chi gu hang wei ,zai ji du bao pi lou qian gen jin yi huo qu chao e hui bao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自金融经济的孙世轩,潘格格，发表于刊物金融经济2019年20期论文，是一篇关于超额收益论文,股票特征论文,机构持股论文,机器学习论文,金融经济2019年20期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自金融经济2019年20期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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