近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)+金融已成為財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)的發(fā)展趨勢(shì),然而部分企業(yè)將自我披露的企業(yè)盈利預(yù)測(cè)夸大,投資者難以了解企業(yè)真實(shí)財(cái)務(wù)狀況。因此,幫助投資者從歷年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中預(yù)測(cè)下一季度的數(shù)據(jù),避免其被企業(yè)迷惑顯得至關(guān)重要�；久骖A(yù)測(cè)的重點(diǎn)是盈利預(yù)測(cè),它能直接反映出公司當(dāng)前運(yùn)營(yíng)狀況。研究表明,我國(guó)盈利預(yù)測(cè)普遍按照具體行業(yè)進(jìn)行,這導(dǎo)致收益較高的行業(yè)受到各界廣泛的關(guān)注,而營(yíng)業(yè)數(shù)值較小的行業(yè)得不到充分的關(guān)注,因此造成行業(yè)預(yù)測(cè)模型缺失�，F(xiàn)有研究以單一行業(yè)為主,不同行業(yè)間的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)特征以及不同行業(yè)適用的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)模型是否存在差異性仍有待研究。本文針對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行了以下研究:首先,本文根據(jù)3000家不同上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表整合構(gòu)建了61行業(yè)的財(cái)物數(shù)據(jù),然后研究了不同行業(yè)間財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)特征是否存在差異性。本文對(duì)構(gòu)建后的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征統(tǒng)計(jì)及分析,然后判斷是否存在各行業(yè)所特有的特征,并尋找這些特征與盈利之間的關(guān)聯(lián)性,最后將關(guān)聯(lián)度較高的特征作為后續(xù)模型選取的特征。其次,本論文研究了長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)等七種機(jī)器學(xué)習(xí)方法并與三種歸一化方法組合算法（Hybrid optimization簡(jiǎn)稱H-op）,它探究了在構(gòu)建行業(yè)特征后不同行業(yè)是否應(yīng)當(dāng)采... 

【文章來(lái)源】：黑龍江大學(xué)黑龍江省

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1支持向量機(jī)Fig.2-1Supportvectormachines

圖2-3 LSTM原理Fig. 2-3 LSTM principle由圖2-3可知，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)路的記憶功能就是通過(guò)這些門來(lái)實(shí)現(xiàn)的，通過(guò)函數(shù)tanh和sigmoid函數(shù)來(lái)控制門。在一些任務(wù)中需要?dú)v史信息和后面的輸入，這時(shí)就需要用到雙向LSTM。雙向LSTM需要保存兩個(gè)方向的狀態(tài)來(lái)正向計(jì)

圖2-4雙向LSTMFig.2-4Bi-directionalLSTM

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3415180