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[期刊] 金融理论与实践
[作者]
周亮
机器学习模型由于其对变量间共线性及非线性关系的处理能力,在金融投资领域得到了越来越广泛的应用。利用23个常见因子建立随机森林模型,对中证500指数成分股收益率进行预测并构造投资组合,发现随机森林模型能够对个股的相对收益率进行较好的拟合和预测,多空投资组合的年化收益率和夏普比率分别高达27.31%和1.59;通过因子重要性分析发现,动量因子在随机森林模型中的作用最强,而长期的流动性水平显得最不重要;随机森林模型所代表的非线性因子在估值因子、规模因子和盈利因子上有一定暴露,超额收益极其明显。研究结论有助于促进人工智能和金融学的交叉融合研究,同时也为多因子投资提供了理论和现实参考。
[期刊] 投资研究
[作者]
史永东 田渊博 马姜琼 钟俊华
投资者情绪对股票收益影响近几年得到了学术界和业界的广泛关注。本文针对我国A股上市公司股票,运用多因子模型,在控制Fama-French三因子和Carhart的动量因子之后,对投资者情绪是否能够显著地解释股票横截面收益进行了探讨,同时通过引入条件α,分析了投资者情绪对股票横截面收益的定价作用。结论表明,在与投资者情绪呈"负"敏感性的公司中,表现为高波动率、小规模、低盈利、极端增长性和低股息率的股票收益显著受投资者情绪影响,并且股票横截面收益在不同程度信息透明度下能够获得相应的风险补偿;但这些结论在与投资者情绪呈"正"敏感性的公司中却并不明显。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
夏小龙 康明
我国A股市场诞生至今已有30年,对其运行机理和投资收益的研究一直是学界的热点、难点问题。本文研究上市公司的投资热度和财务杠杆对股票超额收益率的影响,基于理论分析构造以市值增长率为代理变量的热度因子和以资产负债率来衡量的杠杆因子,组建八因子模型,基于我国A股市场数据进行分组和整体的回归分析,采用机器学习方法模拟检验,发现新八因子模型解释能力更强;热度因子和杠杆因子对超额收益率分别具有负的和正的影响,表明投资过热的股票对投资者未来收益不利,财务杠杆较低和较高的公司更可能让投资者获利。本文研究阐明了我国证券市场有效性的优势与不足,为当下证券市场改革提供一定的理论依据。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
王庆石 孟庆儒
本文详细介绍了资产定价多因子理论和宏观多因子定价模型的理论,阐述了使用宏观因子作为解释变量在实证资产定价模型中的作用和地位,系统地梳理了使用宏观经济变量构造多因子定价模型中风险因子的方法,并概括了宏观多因子定价理论在业界的应用。同时,也为实证资产定价领域提出了未来该领域的研究方向。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
杨婷婷 韦丹 马祥庆 田超 郭福涛 吴鹏飞
应用随机森林回归模型对水土流失典型区域——长汀县2000—2010年植被覆盖度变化及主要影响因子进行分析.研究表明:长汀县近11 a植被覆盖度以每年4.11%的速率增加,其中2005年植被覆盖度最低(0.12),2010年植被覆盖度最高(0.70),且2006年之后植被覆盖度均发生正向突变;随机森林模型对植被覆盖度主要驱动因子的拟合效果较好,其观测值和预测值的方差解释率均在78.30%以上,相关性为0.8850.939,极显著相关(P<0.01),且均方残差都小于0.001;当地财政支出和农村人均纯收入、
[期刊] 华中农业大学学报(社会科学版)
[作者]
罗丽
扶贫对象的精准识别是实现精准扶贫的重要条件。实现贫困数据的精准分类与识别以及贫困识别由定性到定量、由单维瞄准向多维瞄准的转变是精准扶贫的重要基础。精准识别可以采用大数据分析中的分类算法实现。本文基于可持续生计分析框架,从人力资本、社会资本、自然资本、物质资本、金融资本和生计环境六个方面建立了多维贫困指标体系,运用随机森林算法构建了精准识别模型,并采用中国家庭追踪调查数据(CFPS),对扶贫对象精准识别模型的分类及识别效果进行了评价,结果表明模型效果良好。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
黄国兴 曹先怀 钱晓飞
对舰船零部件发生故障问题进行故障诊断,并对故障诊断结果进行分析,建立舰船零部件备件需求模型,给出零部件之间的发生故障概率的关系与备件需求特征;将随机森林回归原理应用到了舰船零部件的备件需求预测领域,构建了基于随机森林的预测模型,以及预测结果准确率的评价。用诊断结果数据对算法进行验证,结果表明,将随机森林算法运用到舰船的备件预测领域可以为舰船装备在一次海上任务期内备件配置问题提供参考价值。
关键词：
随机森林 备件 需求预测
[期刊] 首都经济贸易大学学报
[作者]
曹正凤 纪宏 谢邦昌
文章通过比较分析价值策略和成长策略,提出了以价值成长投资策略(GARP)理念为基础的选股模型指标体系,选用了2012年1月至2013年2月间360多支股票的4406个样本数据,通过等频算法对数据进行离散化预处理后,使用随机森林算法实现了较高正确率的股票分类,投资者可以据此判断是否继续持有股票。通过分析优选后的股票在行业平均收益、最值方面的实际表现,验证了该量化选股模型性能优异。
[期刊] 林业科学
[作者]
陈亮 周国模 杜华强 刘玉莉 毛方杰 徐小军 李雪建 崔璐 李阳光 朱迪恩
【目的】探究环境因子对毛竹林CO_2通量的影响,为亚热带典型森林碳循环模拟提供技术和理论支撑。【方法】基于浙江省安吉县山川乡2011—2014年毛竹林通量塔观测数据,采用随机森林模型对毛竹林CO_2通量进行模拟,以均方根误差(RMSE)、决定系数(R~2)和林氏调和系数(LCCC)3个指标评价模型精度,并通过计算环境因子重要性得分来分析环境因子对毛竹林CO_2通量的影响。【结果】随机森林模型能以较高精度模拟毛竹林CO_2通量,但由于2013年7和8月发生极端高温干旱,模型难以刻画这种短时、剧烈的干扰,最终导致测试阶段模型精度(R~2=0.845 5,RMSE=0.437 7 mg·m~(-2)s~(-1),LCCC=0.914 1)低于训练阶段模型精度(R~2=0.961 5,RMSE=0.005 4 mg·m~(-2)s~(-1),LCCC=0.980 1);十折交叉验证表明,随机森林模型拟合效果稳定,且模型内部参数设置合理,模型误差主要来自于输入数据;在月尺度上,环境因子对毛竹林CO_2通量影响的重要性得分表现为光合有效辐射PAR(63.332)>土壤5 cm深处温度T_S(29.932)>空气相对湿度R_H(25.839)>大气温度T_A(25.581)>空气CO_2浓度C_(CO_2)(25.095)>饱和水汽压差VPD(24.123)>风速W_S(23.504)>生态系统有效能量A_E(19.323)>土壤热通量Q_S(18.502),PAR对毛竹林CO_2通量变化影响最大,PAR、T_S和VPD对毛竹林CO_2通量的影响较显著(P
[期刊] 财会通讯
[作者]
赵亚 李田 苑泽明
随着信贷规模的扩张,企业信用风险评估成为银行重点关注的问题。本文首先梳理企业信用风险评估文献,然后引入非财务指标,对现有指标体系进行完善;在此基础上,利用随机森林方法建立企业信用风险评估模型;并从指标类型和评估方法两个角度对所建模型进行评价。结果表明:盈利能力、偿债能力以及管理层激励对企业信用风险影响较大;改进后的指标体系能显著提高模型预测准确率;随机森林的预测性能优于CART决策树。
关键词：
随机森林 信用风险评估 非财务指标
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
高若楠 谢阳生 雷相东 陆元昌 苏喜友
从汪清林业局大荒沟林场、大柞树林场等11个林场的森林资源二类调查数据中选取优势树种为蒙古栎、阔叶混交林及针阔混交林的小班。以海拔、土层厚度、坡位、坡向、腐殖质层厚度、坡度6个立地因子以及年平均气温、月平均气温差等19个气候因子为输入变量,以树种年平均蓄积生长量为输出变量,应用随机森林回归算法分别建立蒙古栎、阔叶混交林及针阔混交林的立地质量评价模型,对不同立地条件下的造林地进行生产潜力预测。同时,分析了各环境因子对树种生长的影响权重。结果表明:1)所建立的3种回归模型的RMSE的值分别为:0.22、0.54、0.52,R~2值分别为:0.79、0.79、0.72,模型的拟合效果较为理想。2)研究区域内,对蒙古栎生长影响较大的因子依次为月平均气温差、温度季节性变化、坡度、年降水量、年平均气温差;对针阔混交林生长影响较大的因子依次为:坡度、腐殖质层厚度、月平均气温差、最湿季度降水量、最暖季度降水量;对阔叶混交林生长影响较大的因子依次为:坡度、坡位、坡向、温度季节性变化、最干旱季平均气温。3)通过对比同一立地3种类型的生产力,针阔混交林、阔叶混交林的年平均蓄积生长量均高于蒙古栎纯林,针阔混交林略高于阔叶混交林。4)因此,应客观考虑环境因子对于林木的影响程度,使其生长环境条件尽可能地处于最佳组合状态。
[期刊] 管理现代化
[作者]
萧超武 蔡文学 黄晓宇 陈康
信用评估是商业银行控制和防范信贷风险的关键途径,针对当前个人信用评估模型多使用单一分类器,容易导致过拟合且预测精度有限的问题,提出了基于随机森林组合分类算法的个人信用评估模型,并在实证分析中与KNN、RBF-NET、SVM等单分类器模型以及组合模型GBDT比较,发现基于随机森林组合分类器模型,在个人信用评估的应用中,具有更高的预测精度和稳定性。通过对特征变量评价发现,贷款者个人信息中现有账户状态(透支或有余额等情况)、信贷期限、信贷历史记录、贷款金额对信用风险预测准确率有显著的影响。
关键词：
个人信用评估 随机森林 特征变量评价
[期刊] 财会通讯
[作者]
赵亚 李田 苑泽明
随着信贷规模的扩张,企业信用风险评估成为银行重点关注的问题。本文首先梳理企业信用风险评估文献,然后引入非财务指标,对现有指标体系进行完善;在此基础上,利用随机森林方法建立企业信用风险评估模型;并从指标类型和评估方法两个角度对所建模型进行评价。结果表明:盈利能力、偿债能力以及管理层激励对企业信用风险影响较大;改进后的指标体系能显著提高模型预测准确率;随机森林的预测性能优于CART决策树。
关键词：
随机森林 信用风险评估 非财务指标
[期刊] 征信
[作者]
周永圣 崔佳丽 周琳云 孙红霞 刘淑芹
提出基于XGBoost算法的随机森林模型(即XGBoost-RF模型),以评估个人信用风险。将德国信用数据集作为数据样本,引入XGBoost算法处理数据样本,依据其得出的重要性得分筛选个人信用风险评估指标;基于所得指标,运用随机森林算法(RF)对数据样本进行分类,并分析了指标特点及分类性能。研究结果表明:实务中个人信用风险评估指标体系对"人脉关系"指标关注欠缺;无论从成本还是预测效果来看,改进的随机森林模型即XGBoost-RF模型都展示了较好的可行性和优越性。
[期刊] 建筑经济
[作者]
朱红章 魏子繁
基于特征价格理论,选择区位特征、建筑特征、邻里特征、消费者心理特征和租约特征五类共计20项特征变量,构建出长租公寓租金定价评估的随机森林模型,并将成都市长租公寓市场作为研究对象进行实证研究。研究结果表明:随机森林模型MAPE(%)为6.9%,优于神经网络和传统多元回归模型。
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