数据挖掘在金融业中的应用

论文摘要

随着信息技术的发展,数据存储已不再像以往那样困难,人类记录的数据也越来越多。如何从浩瀚的数据海洋中提取有价值的知识是数据挖掘研究的方向。数据挖掘技术能帮助我们对海量数据进行整合、归纳和分析。多年以来中外经济学家从不同角度出发,对新股首次公开发行抑价现象的不同侧面进行了理论、实证研究。总结了许多对新股发行抑价的理论解释,其中大部分是对某个现有现象的解释。若综合考量这些因素对IPO抑价影响的结论又会是怎么样?它们之间的强弱关系又是怎么样的?我们是否可以利用历史IPO抑价数据预测今后IPO抑价水平?以往这些问题由于技术的局限我们很难对其进行研究,但如今随着信息技术的发展,我们对这些海量的金融数据能进行深入的综合分析。利用数据挖掘技术就可以探索这些隐藏在海量数据之后不为人知的知识。本文通过对我国新股发行制度变革的回顾,相关课题文献的汇总,搜集可能对IPO抑价产生影响的因素,利用数据挖掘技术从不同角度对IPO数据进行呈现;进一步使用多种数据挖掘建模工具,研究多因素对IPO抑价的综合影响;根据各模型预测的准确度得出较为可靠的预测模型,从而判定各因素对IPO抑价的影响程度,并在文章的最后给出该课题今后研究改进的方向和金融领域实施数据挖掘的建议。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 数据挖掘技术及其相关理论
• 1.1 数据挖掘的定义
• 1.2 数据挖掘的分类
• 1.2.1 按数据库类型分类
• 1.2.2 按数据挖掘对象分类
• 1.2.3 按数据挖掘任务分类
• 1.2.4 按数据挖掘方法和技术分类
• 1.3 数据挖掘的方法模型
• 第2章 我国新股溢价现象及股市改革历程
• 2.1 我国股票市场的特点
• 2.1.1 受政策影响大
• 2.1.2 投资者结构不平衡
• 2.1.3 炒作气氛浓重
• 2.2 我国新股抑价现象与弊端
• 2.2.1 我国新股抑价现象
• 2.2.2 新股高抑价的弊端
• 2.3 中国股市的改革历程
• 2.3.1 发行管制制度的改革历程
• 2.3.2 新股发行定价制度的改革历程
• 2.3.3 新股发行方式的改革历程
• 第3章 IPO 新股抑价原因文献综述
• 3.1 国外首日抑价原因文献综述.
• 3.2 国内新股首日抑价原因的文献综述
• 第4章 数据挖掘在证券ＩＰＯ的探索
• 4.1 制度性因素对新股抑价的影响
• 4.1.1 新股发行管制对新股抑价的影响及分析
• 4.1.2 新股定价制度、发行方式对新股首日抑价的影响
• 4.1.3 股权分置及全流通因素对新股首日抑价的影响
• 4.2 内在和市场因素对新股抑价的影响
• 4.2.1 公司所处行业对新股首日抑价的影响
• 4.2.2 上市地对新股首日抑价的影响
• 4.2.3 公司注册地对新股抑价的影响
• 4.2.4 首日换手率对新股首日抑价的影响
• 4.2.5 发行价对新股首日抑价的影响
• 4.2.6 首日开盘价对新股首日抑价的影响
• 4.2.7 大盘指数水平对新股抑价的影响
• 4.2.8 首发总股本对新股抑价的影响
• 4.2.9 首发市盈率对新股首日抑价的影响
• 4.2.10 发行中签率对新股首日抑价的影响
• 4.2.11 发行相关机构对新股首日抑价的影响.
• 4.2.12 发行费用和融资成本对新股首日抑价的影响
• 第5章 数据挖掘建模与评价
• 5.1 数据挖掘的数据准备
• 5.2 数据挖掘的建模
• 5.2.1 建模
• 5.2.2 建模结果
• 5.3 建模评估
• 5.3.1 建立评估数据流程
• 5.3.2 模型分析结果
• 5.3.3 模型结果对比分析
• 5.4 数据挖掘结果的启示
• 第6章 对后续研究的建议
• 6.1 对数据挖掘在新股抑价问题上后续研究的建议
• 6.1.1 优化输入变量
• 6.1.2 建模时引入成本分析
• 6.1.3 建立具有多维度有效性的动态模型
• 6.2 对数据挖掘在金融领域后续研究的建议
• 6.3 在金融领域实施数据挖掘技术的建议
• 参考文献
• 致谢