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| 基于支持向量机的内幕交易识别研究 | |
| 作者姓名： | 沈冰 赵小康 |
| 作者单位： | 西南大学 经济管理学院,重庆,400700 |
| 基金项目： | 国家社会科学基金项目“我国证券市场内幕信息操纵的形成与预警研究”(13BJY174),重庆市社会科学规划项目“中国股市内幕交易的形成机理与识别机制研究”(2012YBJJ028) |
| 摘 要： | 内幕交易的识别问题一直是证券市场的难题,学术界进行了大量有益的探索,却难以得到满意的结果。本文选取了从2000—2015年被我国证监会或司法机关查处的内幕交易案例作为研究样本,利用支持向量机模型对内幕交易进行识别。研究结果表明：累积超额收益率、股价波动持久性、超额换手率、股价信息含量以及股权制衡度是有效识别内幕交易的重要指标,总体识别准确率达到了86.18%,该模型的识别效果比较理想。 |
| 关 键 词： | 证券市场 内幕交易 支持向量机 |
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