基于机器学习的股票特征预测机构持股研究

基于机器学习的股票特征预测机构持股研究

论文摘要

本文基于2006年-2017年沪深300中141支高机构持股比例的股票数据进行实证研究,分析机构增持股的CAR,建立集成SVM,Random Forest,XGBoost三大机器学习算法的多数投票分类器,利用上市公司13个财务和非财务特征数据预测机构投资者在季度末的增减持行为,根据shaply value分析机构持股偏好。结果表明:机构增持股在季度报披露前具有正CAR,分类器增减持分类预测准确率最高达88. 89%,总资产周转率,净资产收益率和市净率对机构持股影响显著。这表明机构增持股能获取超额回报,机构择股能力强,持股行为具有可预测性,持股偏好具有可识别特征。个人投资者可以在季度末利用分类器预测机构持股行为,在季度报披露前跟进以获取超额回报。

论文目录

  • 一、引言
  • 二、文献综述
  • 三、实证研究
  •   (一)样本选取及数据来源
  •   (二)机构持股股超额回报研究
  •   (三)基于机器学习的股票特征预测机构持股研究
  • 四、研究结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 孙世轩,潘格格

    关键词: 超额收益,股票特征,机构持股,机器学习

    来源: 金融经济 2019年20期

    年度: 2019

    分类: 经济与管理科学,基础科学

    专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资

    单位: 天津财经大学统计学院

    分类号: F832.51;F224

    DOI: 10.14057/j.cnki.cn43-1156/f.2019.20.014

    页码: 37-41

    总页数: 5

    文件大小: 434K

    下载量: 208

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