基于机器学习的装备制造企业投资价值评估研究

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1、：Ｆ２７０．３１０１８３分类号单位代码：：２０１６２５２０４０研究生学号密级：公开吉林大学硕士学位论文学术学位（）基于机器学习的装备制造企业投资价值评估研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｌＩｎｖｅｓｔｍｅｎｔＶａｕｅｏｆＥｕｍｅｎｔｑｉｐＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓＢａｓｅｄｏｎＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇ作者姓名：赵明专业：管理科学与工程研究方向：管理计量与决策指导教师：王珏辉教授＇培养单位：吉林大学商学院２０１８年５月————————————————————

2、—基于机器学习的装备制造企业投资价值评估研究—————————————————————ResearchontheInvestmentValueofEquipmentManufacturingEnterprisesBasedonMachineLearning作者姓名：赵明领域（方向）：管理计量与决策指导教师：王珏辉教授类别：管理学硕士答辩日期：2018年05月23日摘要制造业是一个国家的基础行业，支撑着社会的正常运作，同时也支撑国家经济的发展。要打造具有国际竞争力的国家综合实力、维护国家安全，大力发展制造业是必要的途径。而装备制造业是制造业中科技含量较高企业的

3、集中体现，展示着制造行业的核心水平，同时还体现了某个国家地区的科学技术水平、制造能力与他们的综合实力。如果想提高我国的综合国力和大力发展制造业，装备制造业是不能回避的话题。以高新技术为引领的先进装备制造是装备制造业的核心、现代装备制造业的脊梁、推动工业转型升级的引擎，大力发展先进装备制造业，对加快培育新的经济增长点、促进产业结构调整、建设工业强省具有重要意义，自改革开放以来，国家出台的各种政策一直都在鼓励和促进制造业和装备制造业的创新与发展。在创业板上市的企业，大部分都处于快速成长阶段，具备高科技性和创新性的特点，但与之伴随而来的也是高风险性。在政策的鼓励下

4、，大量科技制造企业出现并快速发展，在资本的运作下，部分企业会获得投资者的青睐，如何有效的筛选出有实力、有前景的企业进行投资似乎成了投资者的关注点。本论文从投资者的关注的角度出发，选择盈利能力、成长能力、偿债能力、营运能力、治理能力五个方面作为衡量标准，用随机森林和相关系数结合的方法对142个财务指标进行重要性评估与选择，最终筛得20个高重要性且无直接关联的指标构成最终的指标体系，其中包含体现偿债能力的4个指标：长期资本负债率、流动比率、财务杠杆、经营杠杆；反映发展能力的3个指标：资本积累率、净利润增长率、营业收入增长率；反映营运能力的4个指标：资本密集度、总

5、资产周转率、应收账款周转率、固定资产与收入比；反映盈利能力的5个指标：营业毛利率、净资产收益率、固定资产净利润率、成本费用利润率、管理费用率；以及反映治理能力的4个指标：A股流通股数、第一大股东持股比例、董事前三名薪酬总额和高管持股比例。选择支持向量机模型作为装备制造企业的投资价值分类评估模型。用前一年五个方面20个指标数据作为分类模型的输入端数据，企业第二年的月度平均收益率与创业板指的月度平均收益率的比较结果作为输出端分类标准：如果企业的月度平均收益率大于零的同时大于创业板指平均收益率，则定义该企业值得投资，记为1-YES否则，该企业不值得投资，记为0-N

6、O。样本输入端数据为国泰安数据库创业板上市的装备制造业2012-2016年的I20个财务指标数据，输出端为2013-2017年的平均收益率与创业板指的对比结果，两端数据差1年自动匹配。对样本数据进行预处理，然后随机分为训练集和测试集，完成模型的训练和测试。调整参数gamma和nu，求得最优模型，并用该模型完成对2017年度财报已发布的企业的投资价值预测分类，在发布完整数据的5家企业中，有2家值得投资，分别是300161华中数控和300590移为通信；在指标集有缺失值的7家企业中，300102乾照光电与300545联得装备值得投资；经过分析证明这四家企业确实有

7、较高的投资价值，证明该分类模型对于创业板上市的装备制造企业投资价值的预测评估有很高的准确性，可为投资者的提供参考。关键词：随机森林，支持向量机，投资价值，装备制造业IIAbstractAsthebasicindustrytosupportthenationaleconomicdevelopment,themanufacturingindustryisthemainbodyofthenationaleconomy.Tobuildamanufacturingindustrywithinternationalcompetitivenessistheonlywayf

8、orChinatoimprovethecompreh