金融市場的數(shù)據(jù)挖掘分析(編輯修改稿)
2025-03-02 12:12 本頁面
【文章內容簡介】 預測規(guī)則。 ② 、 判別分析的 SAS程序： proc discrim data=。 class y。 run。 ③ 、 SAS結果 對兩個距離的說明?，F(xiàn)在可以得到線行判別函數(shù)為： ④ 、 如何建立預測規(guī)則 * 指標的判斷：正指標還是負指標（正指標）。 * 根據(jù)兩種誤判的損失估計確定合適的臨界值 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 、 預測規(guī)則： 對每個上市公司計算對應的 d，若 d＞ ， 則判斷其一年后不會陷入財務困境；若 d＜ ， 則判斷其一年后會陷入財務困境。 ⑥ 、 預測準確率檢驗： 訓練樣本組 檢驗樣本組 ST公司： 49/56=% 47/55 = % 非 ST公司 : 442/504=% 432/504 = % ⑦ 、討論 * 判別分析只能運用于離散型因變量預測，而不能運用于連續(xù)型因變量預測； * 建立線性判別準則，需要較強的限制條件 —— 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)，考慮使用者的風險偏好； * 使用判別分析方法，需要事先確定預測變量。 * 也可以建立另外形式的預測規(guī)則。 練習：交換 sj1與 sj2的地位，建立預測規(guī)則，并進行預測準確率檢驗?；蚪⑵渌麊栴}的判別分析預測模型。 Logistic回歸預測 ① 、 統(tǒng)計學原理 計量經(jīng)濟學中，回歸模型具有預測功能，但現(xiàn)在的數(shù)據(jù)結構為： ，因變量為離散變量（虛擬變量），一般的線性回歸模型不適用。 Logistic回歸模型實際上是概率預測模型，其原理如下： 建立如下形式的線性模型 ： 則得到概率預測模型 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。 ② 、 Logistic回歸的 SAS程序 proc logistic descending data=； model y = x1x6。 run。 ③ 、 SAS結果 ④ 、 臨界值確定與預測規(guī)則 臨界值 :,預測規(guī)則 : P＞ ,一年后上市公司將陷入財務困境 。P＜ ,一年后上市公司不會陷入財務困境 . ⑤ 、 預測準確率檢驗 訓練樣本組 檢驗樣本組ST公司 46/56=% 44/55=80% 非 ST公司 433/504=% 425/504=% ⑥ 、 討論 * 模型可用于分類預測，也可用于概率預測（如違約率預測）； * 構建模型時應該避免非隨機抽樣，否則模型參數(shù)估計會產(chǎn)生偏差，特別是在構建概率預測模型時； * 如果需要采用分層抽樣方法，則對參數(shù)估計方法應進行調整； * 事先確定預測變量，否則的話，可以采用逐步回歸法。 ⑦ 、 逐步回歸方法與預測變量選取 預測變量選取是建立分類預測模型的關鍵步驟。經(jīng)常的情況是，知道預測變量的大致范圍，但不知哪些變量具有較大的信息含量。 利用逐步回歸方法，可以在這個范圍內挑選出較佳的構建 Logistic回歸模型的預測變量組。 現(xiàn)在，另外選取了 15個可能有用的預測指標 y1y15，對1119家上市公司利用逐步回歸法建立預測模型。 ⑧ 、 逐步回歸的 SAS程序 proc logistic descending data=。 model y=y1y15 / selection=stepwise。 run。 ⑨ 、
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