微型机与应用
微型機與應用
미형궤여응용
MICROCOMPUTER & ITS APPLICATIONS
2015年
10期
58-60
,共3页
Web 挖掘%新股破发%机器学习%支持向量机%朴素贝叶斯
Web 挖掘%新股破髮%機器學習%支持嚮量機%樸素貝葉斯
Web 알굴%신고파발%궤기학습%지지향량궤%박소패협사
Web mining%IPO underpricing%machine learning%support vector machine(SVM)%na?ve Bayes(NB)
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%。
近年來我國創業闆股市頻繁齣現新股破髮現象，暴露齣創業闆市場存在的風險問題。基于行為金融學及有限註意力理論，運用 Web 挖掘手段和機器學習算法分析股票論罈投資者的文本評論和搜索行為，建立投資者情緒和投資者關註指數，對創業闆新股破髮進行定量化實證研究。結果錶明，除瞭市場指標、髮行指標、機構參與指標和財務指標，從股票論罈和搜索引擎穫取的投資者情緒和關註也是影響創業闆股票破髮的重要因素，據此建立的新股破髮預測模型平均準確率達90%。
근년래아국창업판고시빈번출현신고파발현상，폭로출창업판시장존재적풍험문제。기우행위금융학급유한주의력이론，운용 Web 알굴수단화궤기학습산법분석고표론단투자자적문본평론화수색행위，건립투자자정서화투자자관주지수，대창업판신고파발진행정양화실증연구。결과표명，제료시장지표、발행지표、궤구삼여지표화재무지표，종고표론단화수색인경획취적투자자정서화관주야시영향창업판고표파발적중요인소，거차건립적신고파발예측모형평균준학솔체90%。
In recent years, lots of new shares in GEM break on the first trading day, which shows the inefficiency of the IPO pricing in GEM. Based on behavioral finance and limited attention theory, we analyze investors′ online review and search queries with Web mining technique, then do empirical study on the determinants for IPO pricing in Chinese GEM from the perspective of investors′ sentiment and attention. The result shows that apart from traditional financial factors, investors′ sentiment and attention indexes are also important factors influencing IPO underpricing. The accuracy of the prediction model reaches 90%.
