[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

说明书

本发明提供了一种上市公司股价异动风险评估方法，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，存在异动风险的公司则为高风险上市公司。本发明所提供的方法基于上市公司财报、公告、所述行业、市场行情、股东持股与交易情况、舆情、宏观经济、行业政策等数据，搭建了风险评估模型，并根据评估数据预测上市公司股价在未来一定时期发生异常变化的可能性，实现了对上市公司股价异动风险的系统化、智能化、前瞻性评估和追踪研究。

技术领域

本发明涉及数据处理与计算机技术领域，尤其涉及一种上市公司股价异动风险评估模型及装置。

背景技术

现有技术中，缺乏对大批量上市公司股价异动风险的定期评估与全面追踪研究。因此，亟待发明一种用于上市公司股价异动风险评估的方法、系统及装置，实现对于全部上市公司股价异动风险的智能化、高效化、系统化研究。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种上市公司股价异动风险评估方法、系统及装置，至少部分解决现有技术中存在的问题。

第一方面、本发明实施例提供了一种上市公司股价异动风险评估方法，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。

本发明所提供的上市公司股价异动风险评估方法，还具有这样的特征，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。

本发明所提供的上市公司股价异动风险评估方法，还具有这样的特征，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。

本发明所提供的上市公司股价异动风险评估方法，还具有这样的特征，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。

本发明所提供的上市公司股价异动风险评估方法，还具有这样的特征，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。

本发明所提供的上市公司股价异动风险评估方法，还具有这样的特征，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。

本发明所提供的上市公司股价异动风险评估方法，还具有这样的特征，所述逻辑回归模型的建立基于上述建模指标所得的输入变量和输出变量数据，包括如下步骤：

根据分析目的设置指标变量，其中，输出变量为y，y取值为1的概率为p，取值为0的概率为1-p，输入变量为x₁,x₂,…,x_p。p/(1-p)称为事件的优势比，对优势比取自然对数即Logit(p)＝ln(p/(1-p))；

在建模指标中进行数据搜集，根据数据对特征进行筛选；