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近年来,高送转题材的股票越来越受投资者的喜爱,笔者利用数据挖掘技术,通过两种不同的特征提取方法来筛选影响上市公司实施高送转的显著因子,并分别通过支持向量机预测模型对因子进行训练和比较,从而选择其高送转影响程度较大的因子,即每股未分配利润、每股公积金、每股收益、每股净资产。
基于数据挖掘的上市公司高送转影响因子研究
【摘 要】
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近年来,高送转题材的股票越来越受投资者的喜爱,笔者利用数据挖掘技术,通过两种不同的特征提取方法来筛选影响上市公司实施高送转的显著因子,并分别通过支持向量机预测模型对
【机 构】
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佛山科学技术学院数学与大数据学院
【出 处】
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信息与电脑
【发表日期】
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2020年14期
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技