【摘 要】
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通过探索影响人工智能上市公司市值增长率的财务指标,建立融合主成分分析(PCA)和k-means的PCA-k-means模型,并将指标归类为盈利、效率、负债、成长因子。围绕ST公司和非ST公
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71840003),上海市科委“科技创新行动计划”软科学重点项目(20692104300),上海理工大学科技发展资助项目(2018KJFZ043)。
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通过探索影响人工智能上市公司市值增长率的财务指标,建立融合主成分分析(PCA)和k-means的PCA-k-means模型,并将指标归类为盈利、效率、负债、成长因子。围绕ST公司和非ST公司的分类建立融合粒子群算法和支持向量机(PSO-SVM)模型,为财务预警工作提供支撑。实验选取了2019年人工智能行业42家非ST公司和8家ST公司的数据。结果表明,营运能力是人工智能上市公司最核心的成长能力,市场投资不仅关注短期利润更注重长期回报,行业投资趋于理性和稳健。
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