金融數(shù)據(jù)挖掘ppt課件(存儲版)
【正文】 建立如下形式的線性模型 ： 則得到概率預(yù)測模型 Logistic回歸模型為非線性模型，模型的參數(shù)估計不能用最小二乘法，而采用極大似然估計法。 ③ 、 SAS結(jié)果 對兩個距離的說明。 （ sj1， sj2） 二、構(gòu)造分類預(yù)測模型的方法 判別分析法 ①、 判別分析方法的統(tǒng)計學(xué)原理 假設(shè)有兩個總體 —— 財務(wù)困境公司與財務(wù)正常公司，每個總體都可以用一個六維隨機(jī)變量 表示，不同的總體分布不同。 分類變量 y的取值 y=0 如果公司為財務(wù)困境公司 y=1 如果公司為財務(wù)正常公司 類似案例 ： * 外資并購目標(biāo)公司預(yù)測 * 防 信用卡詐騙預(yù)警系統(tǒng) * 銀行客戶關(guān)系管理 * 稅務(wù)稽核 數(shù)據(jù)來源： CSMAR數(shù)據(jù)庫 19902022 資產(chǎn)負(fù)債表、損益表， 19901997 財務(wù)狀況變動表 19982022 現(xiàn)金流量表 報表變動情況： 1994年合并會計報表 1998年資產(chǎn)減值準(zhǔn)備 研究所需數(shù)據(jù) ①、 預(yù)測變量選取 —— 實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、其他文獻(xiàn)使用的預(yù)測變量、采用技術(shù)手段（統(tǒng)計技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)）選取預(yù)測變量、在一定理論指導(dǎo)下構(gòu)造新的預(yù)測變量； ②、 樣本數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)形式 ③、 采集樣本數(shù)據(jù)時應(yīng)注意的問題 * 盡量采用跨年度數(shù)據(jù) * 需要刪除的數(shù)據(jù) * 盡量不采用配對抽樣 ④、 隨機(jī)構(gòu)造的訓(xùn)練樣本組與檢驗(yàn)樣本組（過度擬合現(xiàn)象） ⑤ 、本案例的數(shù)據(jù)說明（ sj0） ： * 1995年底前上市的公司； * 刪除其他原因被特別處理的公司； * 數(shù)據(jù)跨期 19962022，分別預(yù)測 19982022； * 刪除在預(yù)測年度已陷入財務(wù)困境的公司； * 共有非 ST公司數(shù)據(jù) 1008個， ST公司數(shù)據(jù) 111個； * 采用的 6個預(yù)測變量為（第一種方法）： 總負(fù)債 /總資產(chǎn) 、 主營業(yè)務(wù)收入 /總資產(chǎn) 、 總利潤 /總資產(chǎn) 、（ 貨幣資金 +短期投資凈額 ） /流動資產(chǎn) 、 留存盈余 /總資產(chǎn) 、總資產(chǎn)的自然對數(shù) 。 金融市場的數(shù)據(jù)挖掘 教材： 數(shù)據(jù)采掘入門與應(yīng)用 張堯庭編 中國統(tǒng)計出版社 參考教材： 數(shù)據(jù)挖掘 —— 概念與技術(shù) jiawei Han著，范明譯 機(jī)械工業(yè)出版社 多元統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析 —— 理論、方法、實(shí)例 任若恩著 國防工業(yè)出版社 配套應(yīng)用軟件：
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