金融市場(chǎng)的數(shù)據(jù)挖掘分析(編輯修改稿)
2025-03-02 12:12 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 預(yù)測(cè)規(guī)則。 ② 、 判別分析的 SAS程序： proc discrim data=。 class y。 run。 ③ 、 SAS結(jié)果 對(duì)兩個(gè)距離的說(shuō)明?，F(xiàn)在可以得到線(xiàn)行判別函數(shù)為： ④ 、 如何建立預(yù)測(cè)規(guī)則 * 指標(biāo)的判斷：正指標(biāo)還是負(fù)指標(biāo)（正指標(biāo)）。 * 根據(jù)兩種誤判的損失估計(jì)確定合適的臨界值 現(xiàn)在根據(jù)使兩種誤判盡可能接近的方法，得到： 臨界值： d = ⑤ 、 預(yù)測(cè)規(guī)則： 對(duì)每個(gè)上市公司計(jì)算對(duì)應(yīng)的 d，若 d＞ ， 則判斷其一年后不會(huì)陷入財(cái)務(wù)困境；若 d＜ ， 則判斷其一年后會(huì)陷入財(cái)務(wù)困境。 ⑥ 、 預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率檢驗(yàn)： 訓(xùn)練樣本組 檢驗(yàn)樣本組 ST公司： 49/56=% 47/55 = % 非 ST公司 : 442/504=% 432/504 = % ⑦ 、討論 * 判別分析只能運(yùn)用于離散型因變量預(yù)測(cè)，而不能運(yùn)用于連續(xù)型因變量預(yù)測(cè)； * 建立線(xiàn)性判別準(zhǔn)則，需要較強(qiáng)的限制條件 —— 正態(tài)分布與等協(xié)方差矩陣； * 臨界值的確定需考慮不同誤判的損失函數(shù)，考慮使用者的風(fēng)險(xiǎn)偏好； * 使用判別分析方法，需要事先確定預(yù)測(cè)變量。 * 也可以建立另外形式的預(yù)測(cè)規(guī)則。 練習(xí)：交換 sj1與 sj2的地位，建立預(yù)測(cè)規(guī)則，并進(jìn)行預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率檢驗(yàn)。或建立其他問(wèn)題的判別分析預(yù)測(cè)模型。 Logistic回歸預(yù)測(cè) ① 、 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，回歸模型具有預(yù)測(cè)功能，但現(xiàn)在的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為： ，因變量為離散變量（虛擬變量），一般的線(xiàn)性回歸模型不適用。 Logistic回歸模型實(shí)際上是概率預(yù)測(cè)模型，其原理如下： 建立如下形式的線(xiàn)性模型 ： 則得到概率預(yù)測(cè)模型 Logistic回歸模型為非線(xiàn)性模型，模型的參數(shù)估計(jì)不能用最小二乘法，而采用極大似然估計(jì)法。 ② 、 Logistic回歸的 SAS程序 proc logistic descending data=； model y = x1x6。 run。 ③ 、 SAS結(jié)果 ④ 、 臨界值確定與預(yù)測(cè)規(guī)則 臨界值 :,預(yù)測(cè)規(guī)則 : P＞ ,一年后上市公司將陷入財(cái)務(wù)困境 。P＜ ,一年后上市公司不會(huì)陷入財(cái)務(wù)困境 . ⑤ 、 預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率檢驗(yàn) 訓(xùn)練樣本組 檢驗(yàn)樣本組ST公司 46/56=% 44/55=80% 非 ST公司 433/504=% 425/504=% ⑥ 、 討論 * 模型可用于分類(lèi)預(yù)測(cè)，也可用于概率預(yù)測(cè)（如違約率預(yù)測(cè)）； * 構(gòu)建模型時(shí)應(yīng)該避免非隨機(jī)抽樣，否則模型參數(shù)估計(jì)會(huì)產(chǎn)生偏差，特別是在構(gòu)建概率預(yù)測(cè)模型時(shí)； * 如果需要采用分層抽樣方法，則對(duì)參數(shù)估計(jì)方法應(yīng)進(jìn)行調(diào)整； * 事先確定預(yù)測(cè)變量，否則的話(huà)，可以采用逐步回歸法。 ⑦ 、 逐步回歸方法與預(yù)測(cè)變量選取 預(yù)測(cè)變量選取是建立分類(lèi)預(yù)測(cè)模型的關(guān)鍵步驟。經(jīng)常的情況是，知道預(yù)測(cè)變量的大致范圍，但不知哪些變量具有較大的信息含量。 利用逐步回歸方法，可以在這個(gè)范圍內(nèi)挑選出較佳的構(gòu)建 Logistic回歸模型的預(yù)測(cè)變量組。 現(xiàn)在，另外選取了 15個(gè)可能有用的預(yù)測(cè)指標(biāo) y1y15，對(duì)1119家上市公司利用逐步回歸法建立預(yù)測(cè)模型。 ⑧ 、 逐步回歸的 SAS程序 proc logistic descending data=。 model y=y1y15 / selection=stepwise。 run。 ⑨ 、
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