基于BP神经网络的财务指标和股价波动相关性测度

来源 :沈阳航空航天大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhen3071
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股价变动是上市公司经营业绩的直接体现,而财务报告和市场信息对股价波动具有明显的引导作用。长期以来国内外学者对我国的证券市场颇具微词。一些专家认为,我国的证券市场还不够成熟,政策效应大于业绩效应,使得财务指标和股价波动的相关性分析被忽略。因此,相关研究也得不到足够的重视。但是,每次财务报告公布后,各支股票价格随之激烈震荡却是不争的事实。可见财务指标对股价的波动具有积极的作用。但是,财务指标多而杂,具体哪些指标与股价波动相关性比较密切,还有待进一步测度。由于财务指标的多样性和股价变动的复杂性,以及分析技术的局限性,现有相关研究还处于较浅层面。近年来,随着AI的兴起,计算机的计算能力和语言环境得到大幅度改善,提高了对大样本的计算分析能力,使得自学习分析工具成为测度财务指标和股价变动的非线性复杂分析的新兴工具。同时,随着我国证券市场的不断完善,对财务报表监管力度加大,财务数据更加真实可靠,成为投资者重要的投资决策依据。本文在梳理国内外上市公司财务报表应用研究的基础上,从股东收益指数、运营管理绩效、抗风险能力三个维度阐述企业主要财务指标的概念、公式和意义。选取了24个财务指标。以部分上市公司2017年相关财务数据及该公司披露财务报表前一交易日起连续30个交易日的股价波动为样本。通过人工初选和机器筛选相结合的方式,经排列组合形成不同指标体系,并利用BP神经网络非线性模型测度这些财务指标与股价波动的相关性。得出基本每股收益、财务费用率、流动比率等13个财务指标和财务报表披露后一个月的股价波动存在较高的相关性。根据BP神经网络训练的权重对各指标的相关程度进行评价,从公司财务管理的角度对财务指标进行解释分析,并对改善财务指标提出建议。
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