2007年12月26日,金风科技和九鼎新材两只新股加盟深圳市中小企业板块,中小板总市值达到了10525.91亿元。随着金风科技和九鼎新材的挂牌,中小板公司数量已达202家。与此同时,统计数据显示：2005年底,A股账户数刚过7000万,而到2007年底则达到1.12亿,两年的牛市带来大量新入市的投资者。新股民大多没有经历过熊市,对股市风险缺少足够认识,在赚钱效应的吸引下不断进入股市。然而在股市从2007年6300点高位跌至日前的3300点时, 不能不开始将目光从欢欣鼓舞的普涨中转而深入考量那些具备优秀经营管理能力的上市公司。 这对于深圳中小企业板来说尤为重要。深圳中小板的上市公司往往由于其高新科技、创新营运模式等特征,而被投资者追捧其高速的成长性。在这种非理性的追捧中,投资者很容易忽略了中小企业板上市公司的内在投资价值。 本文在比较分析了常用的投资价值分析方法后,得出基于支持向量机的投资价值评价方法是极具优势的。SVM在解决实际应用中的小样本问题时,具有较大优势。金融工程研究中常会碰到小样本的问题,这主要是由于已有样本的数量于样本的维数相比不够大,此时运用传统的基于大样本的统计方法效果不理想,而采用SVM算法来研究就比较合适。该方法深入挖掘了上市公司经营管理能力与股票市场表现之间的非线性关联,从而为投资者投资深圳中小板时提供更为理性的参考,进而帮助投资者从企业内在价值驱动层面来考虑股价上涨的现实。 本文在应用支持向量机作为分析方法时,使用了两种指导训练方法：第一种是单纯的涨幅指标,第二种是市场综合表现的指标。本文在应用中发现,单纯使用涨幅对训练样本企业进行训练并对测试样本进行预测时,涨幅为273.96948％,而2007年中小企业板前80只股票的加权涨幅为207.6547％。在使用了市场表现构建的市场主成分因子对学习样本进行分类,进而对2007年中小板的80家企业进行预测时,投资组合的总涨幅达到了惊人的443.12751％。本文推断：在输入和输出的指向都更为清晰的时候,将会更加有利于通过支持向量机找寻两者之间的关系,从而大大提高预测时的精确度。 无论如何,上述两个结果都使我们看到通过支持向量机挖掘中小板上市企业的基本面财务数据与涨幅之间的关系,有着让人期待的潜力。