[发明专利]一种上市公司股价异动风险评估方法、系统及装置

权利要求书

1.一种上市公司股价异动风险评估方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

确定评估目的；

准备基础数据并提取建模指标；

评估上述建模指标；

建模样本划分，划分训练样本和预测样本；

建立多个股价异动风险评估模型；

对预测样本运用上述多个股价异动风险评估模型，提示存在异动风险的公司则为高风险上市公司。

2.根据权利要求1所述的上市公司股价异动风险评估方法，其特征在于，所述评估目的包括确定待评估上市公司范围、评估天数以及在所述评估天数内的股价异常变化的标准。

3.根据权利要求1所述的上市公司股价异动风险评估方法，其特征在于，所述基础数据包括上市公司历史财务报表数据、公告数据、所属行业数据、行情数据、股东持股与交易数据、舆情数据以及宏观经济政策和行业政策数据。

4.根据权利要求1所述的上市公司股价异动风险评估方法，其特征在于，所述建模样本划分包括：

根据评估目的，随机选取一家上市公司，提取该公司在历史任一交易日向后推N个交易日的最大振幅/跌幅数据；

将上述最大振幅/跌幅数据与M进行比较，大于等于M则标识为1，小于M标识为0；

以标识为1的对应时间段T数据为训练样本，按照1:10的比例随机选取同一时段与其同行业标识并且对应时间段T标识为0的上市公司，并提取其对应时间段数据；

将上述两部分组合构成训练样本，

其中，N为评估目的中所确定的评估天数，M为评估目的所确定的股价异动标准值。

5.根据权利要求1所述的上市公司股价异动风险评估方法，其特征在于，对所述建模指标按照上市公司财报、所属行业、行情、交易、持股、估值、解禁减持、股权质押、融资融券、行业地位和负面舆情进行分类。

6.根据权利要求1所述的上市公司股价异动风险评估方法，其特征在于，所述上市公司股价异动风险评估模型包括从逻辑回归模型、支持向量机模型、决策树模型、自适应增强模型、随机森林模型以及引导聚集模型中选出的一种或多种。

7.根据权利要求1所述的上市公司股价异动风险评估方法，其特征在于，所述方法还包括对股价异动风险评估结果的展示分析、分析报告的生成和输出。

8.一种上市公司股价异动风险评估系统，其特征在于，所述系统包括依次连接的数据存储模块、数据清洗与预处理模块、数据分析与挖掘模块、模型效果评估模块以及数据展示与发布模块。

9.根据权利要求8所述的上市公司股价异动风险评估系统，其特征在于，所述系统用于实现如权利要求1-7任一项所述的评估方法。

10.一种上市公司股价异动风险评估装置，其特征在于，所述装置包括处理器，所述处理器被配置为执行权利要求1-7任一项所述的评估方法。