數據挖掘在金融業(yè)中的應用以IPO抑價為例.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著信息技術的發(fā)展，數據存儲已不再像以往那樣困難，人類記錄的數據也越來越多。如何從浩瀚的數據海洋中提取有價值的“知識”是數據挖掘研究的方向。數據挖掘技術能幫助我們對海量數據進行整合、歸納和分析。
　　 多年以來中外經濟學家從不同角度出發(fā)，對新股首次公開發(fā)行抑價現(xiàn)象的不同側面進行了理論、實證研究?？偨Y了許多對新股發(fā)行抑價的理論解釋，其中大部分是對某個現(xiàn)有現(xiàn)象的解釋。若綜合考量這些因素對IPO抑價影響的結論又會是這么樣？它們之間的強

2、弱關系又是怎么樣的？我們是否可以利用歷史IPO抑價數據預測今后IPO抑價水平？以往這些問題由于技術的局限我們很難對其進行研究，但如今隨著信息技術的發(fā)展，我們對這些海量的金融數據能進行深入的綜合分析。利用數據挖掘技術就可以探索這些隱藏在海量數據之后不為人知的“知識”。
　　 本文通過對我國新股發(fā)行制度變革的回顧，相關課題文獻的匯總，搜集可能對IPO抑價產生影響的因素，利用數據挖掘技術從不同角度對IPO數據進行呈現(xiàn)；進一步使用多種數

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