基于Lasso懲罰的Cox回歸模型的股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的開題報(bào)告

基于Lasso懲罰的Cox回歸模型的股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的開題報(bào)告一、研究背景及意義近年來，我國(guó)股市發(fā)展迅速。隨著股市的快速發(fā)展，一些重大事件往往會(huì)對(duì)股市造成較大的影響，例如企業(yè)破產(chǎn)、股市暴跌等。其中，股市破發(fā)是指上市公司股票價(jià)格在上市后的初次交易中出現(xiàn)短期大幅度下跌的現(xiàn)象。這種現(xiàn)象不僅會(huì)影響股票交易的穩(wěn)定性，也會(huì)直接影響投資者的利益。因此，準(zhǔn)確地評(píng)估并預(yù)測(cè)股市破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于投資者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)都具有非常重要的意義。為了貫徹“防范從嚴(yán)”的監(jiān)管理念，中國(guó)證監(jiān)會(huì)于2019年發(fā)布了《重大違法強(qiáng)制退市實(shí)施辦法》。其中規(guī)定了關(guān)于上市公司破產(chǎn)、重組、退市等相關(guān)治理的一系列方法和措施，使得股市破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)管理和控制進(jìn)一步得到強(qiáng)化。對(duì)于投資者而言，選擇具備一定規(guī)模、穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)、良好盈利等基本面的上市公司進(jìn)行投資，可有效降低股市破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。但是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，更加高效、精準(zhǔn)地評(píng)估股市破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)十分必要。二、研究思路及方法考慮到股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的實(shí)際問題，本研究將采用基于Lasso懲罰的Cox回歸模型評(píng)估上市公司的破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。Cox回歸模型是一種半?yún)?shù)生存分析模型，能夠?qū)r(shí)間與一個(gè)或多個(gè)協(xié)變量的關(guān)系進(jìn)行建模與預(yù)測(cè)。Lasso懲罰則是指在損失函數(shù)中添加L1正則化項(xiàng)后，通過最小化損失函數(shù)來實(shí)現(xiàn)特征選取和預(yù)測(cè)。相較于傳統(tǒng)的Cox回歸模型，基于Lasso懲罰的Cox回歸模型可以有效減少過擬合現(xiàn)象，并提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。具體實(shí)施步驟如下：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理獲取上市公司的基本信息、財(cái)務(wù)信息和股票價(jià)格數(shù)據(jù)等，通過數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換，得到規(guī)范化、準(zhǔn)確性和完整性高的數(shù)據(jù)集。2.特征選擇對(duì)所有特征進(jìn)行篩選，并通過Lasso懲罰選擇出與股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)密切相關(guān)的特征。3.模型構(gòu)建使用基于Lasso懲罰的Cox回歸模型構(gòu)建股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。4.參數(shù)估計(jì)通過數(shù)據(jù)擬合和最大似然估計(jì)方法，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿M合的優(yōu)良程度。5.模型評(píng)價(jià)對(duì)基于Lasso懲罰的Cox回歸模型的評(píng)價(jià)進(jìn)行驗(yàn)證和比較，計(jì)算預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度、AUC（AreaUnderCurve）等指標(biāo)。三、預(yù)期結(jié)果通過對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的研究，本文預(yù)期能夠得到以下結(jié)果：（1）建立基于Lasso懲罰的Cox回歸模型，較好地評(píng)價(jià)股市破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。（2）篩選出對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)影響較大的特征，為投資者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供有益的決策參考。（3）提高股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的精度，減少投資者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)的成本和風(fēng)險(xiǎn)。四、論文創(chuàng)新點(diǎn)（1）本文采用基于Lasso懲罰的Cox回歸模型評(píng)價(jià)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，相較于傳統(tǒng)的Cox回歸模型，可以更好地處理高維數(shù)據(jù)和特征選擇問題，并提高模型處理大數(shù)據(jù)的效率和準(zhǔn)確度。（2）基于Lasso懲罰的Cox回歸模型具有在一定程度上解決數(shù)據(jù)共線性問題、特征篩選和噪聲干擾的功能，能夠較好地提高股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)