【摘 要】
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近年来,“高送转”成为中小投资者热议的话题,准确预测下一年可能实施“高送转”行为的上市公司具有一定现实意义。本文采用数据挖掘法挑选对高送转具有影响的因子,包括归属于母公司净利润同比增长(%)、每股收益(期末摊薄,元/股)、基本每股收益、每股净资产(元/股)、稀释每股收益同比增长(%)、基本每股收益同比增长(%)、上市年限、总资产净利率(%)。文章还创新性地运用xgboost集成学习模型,采用以上因子构建数据集,并使用该数据集训练模型,使该模型对下一年高送转的预测结果具有较高的期望收益。
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近年来,“高送转”成为中小投资者热议的话题,准确预测下一年可能实施“高送转”行为的上市公司具有一定现实意义。本文采用数据挖掘法挑选对高送转具有影响的因子,包括归属于母公司净利润同比增长(%)、每股收益(期末摊薄,元/股)、基本每股收益、每股净资产(元/股)、稀释每股收益同比增长(%)、基本每股收益同比增长(%)、上市年限、总资产净利率(%)。文章还创新性地运用xgboost集成学习模型,采用以上因子构建数据集,并使用该数据集训练模型,使该模型对下一年高送转的预测结果具有较高的期望收益。
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