【摘 要】
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基于Lasso变量选择方法,初步挑选出8个影响上市公司实施“高送转”的特征影响变量.通过引入logistic回归模型和支持向量回归模型分别与灰色预测模型相结合,建立“高送转”预测模型.实证结果显示,灰色预测模型与支持向量回归模型相结合预测结果的准确率达约94.52％,而灰色预测模型与logistic回归模型相结合预测结果的准确率约为71.12％.前者所得预测结果准确率较高,且与实际情况更加吻合,表明了混合应用灰色预测模型和支持向量回归模型预测上市公司实施“高送转”方案更可靠.
【机 构】
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岭南师范学院数学与统计学院,广东湛江 524048
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基于Lasso变量选择方法,初步挑选出8个影响上市公司实施“高送转”的特征影响变量.通过引入logistic回归模型和支持向量回归模型分别与灰色预测模型相结合,建立“高送转”预测模型.实证结果显示,灰色预测模型与支持向量回归模型相结合预测结果的准确率达约94.52％,而灰色预测模型与logistic回归模型相结合预测结果的准确率约为71.12％.前者所得预测结果准确率较高,且与实际情况更加吻合,表明了混合应用灰色预测模型和支持向量回归模型预测上市公司实施“高送转”方案更可靠.
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