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基于群智能算法的ST公司的特征分析和识别研究

作　者: 张婷婷
导　师: 陆颖
学　校: 吉林大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: ST 粒子群算法 K-MEANS聚类算法 Filter
分类号: F275.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

本文针对上市公司中财务状况难以揣测,不能明确的为投资者提供投资向导,进而使投资者盲目投资于经营状况不景气的上市公司,造成投资者损失等问题进行了分析研究,提出了对上市公司的经营状况进行预测的意义,旨在通过科学有效的方法鉴别出经营不善的公司,为广大的投资者甚至是政府机构提供一种可信赖的模型,尽可能的降低投资者的投资风险,并且可以起到规范金融市场的作用。本文从对上市公司经营状况预警的研究背景和意义出发,首先提出了该项研究的必要性,之后通过对上市公司财务报表的分析,挑选出能够体现上市公司经营状况的所有特征,分析这些特征反映了公司经营状况哪些方面,并从中筛选出能够最为体现公司经营状况的、可以良好区分经营状况好坏的特征,运用粒子群算法和k-means算法的结合来构建聚类模型,最后通过上市公司的实证数据进行聚类分析,得到识别评价上市公司经营状况和识别ST公司的模型,得出识别的准确概率,验证该模型的有效性。

基于群智能算法的ST公司的特征分析和识别研究

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