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本案例关注股票市场的IPO破发现象,根据我国股票市场特征,结合信息不对称、行为金融学等相关理论,在数据挖掘理论课程中学习基本分类方法的基础上,基于机器学习若干典型算法,构建相应的IPO首日破发预测模型,并将预测结果与传统统计模型进行比较。通过实验发现:相较于传统统计方法构建的预测模型,基于机器学习方法构建的预测模型准确性更高;迭代升级的预测模型准确率要高于其原始模型;企业层面、IPO层面以及市场层面指标对于预测IPO破发具有重要作用。以数据挖掘技术建立的预测模型可以为投资者提供更为准确的市场趋势预测和风险评估,辅助投资者进行科学投资决策,降低投资风险。 本案例希望通过实验的方式,加强学生对专业知识的掌握和综合能力的提升,启发学生对新质生产力的思考和运用,培养数据科学素养,磨炼学生模拟并解决经济管理中实际问题的思考力和行动力。从而达到理实结合的育人目标。

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