上市公司退市风险特征分别有什么，代表公司有什么

上市公司退市风险的特征主要包括以下几个方面：

1. 财务风险：公司长期亏损、负债率高、流动资产不足等财务指标不佳。

2. 经营风险：公司业务不断缩小、市场份额下降、竞争压力大等经营风险。

3. 法律风险：公司面临诉讼、侵权、违规等法律风险。

4. 管理风险：公司管理层出现失误或腐败等管理风险。

代表性的公司有：

1. 东方通信：该公司因涉嫌财务造假被暂停上市，最终退市。

2. 东方电气：该公司因财务报告不准确、内控不完善等原因被暂停上市。

3. 沈阳化工：该公司因多次违规被证监会处罚，最终退市。

4. 金亚科技：该公司因涉嫌财务造假、违规担保等问题被暂停上市，最终退市。

相关问题

利用CNN卷积神经网络预测上市公司退市风险内外研究现状

随着经济的发展，上市公司的退市风险越来越引起人们的关注。为了解决这个问题，许多研究者已经开始使用深度学习技术来预测上市公司的退市风险。其中，CNN卷积神经网络是一种常用的深度学习技术，已经被应用于许多领域，包括退市风险预测。

目前，国内外已经有一些研究使用CNN卷积神经网络预测上市公司的退市风险。这些研究通常将财务数据、宏观经济指标和公司基本面数据等多种数据作为输入，通过CNN神经网络进行训练和预测。

例如，国内的研究者许多安等人使用了CNN卷积神经网络来预测上市公司的退市风险。他们将财务数据和公司基本面数据作为输入，使用CNN网络进行训练和预测。结果表明，CNN网络的预测效果比传统机器学习方法更好。

国外也有类似的研究。例如，美国的研究者KaijianHe等人使用了CNN卷积神经网络来预测上市公司的退市风险。他们将财务数据、市场数据和公司基本面数据作为输入，使用CNN网络进行训练和预测。结果表明，CNN网络的预测效果比传统的机器学习方法更好。

总的来说，CNN卷积神经网络已经被证明是一种有效的预测上市公司退市风险的方法。随着深度学习技术的不断发展，CNN网络预测退市风险的应用前景将更加广阔。

利用SVM向量机预测上市公司退市风险的Python代码

以下是一个简单的利用SVM向量机预测上市公司退市风险的Python代码示例：

import pandas as pd
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将特征和标签分离
X = data.drop(['退市'], axis=1)
y = data['退市']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算精度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print('预测精度为：', accuracy)

在这个代码示例中，我们使用了一个名为“data.csv”的数据集，其中包含了各种特征和一个二分类标签“退市”。我们首先将特征和标签分离出来，然后使用“train_test_split”函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们创建了一个SVM分类器，并使用训练集拟合了模型。最后，我们使用测试集进行预测，并计算了精度。

请注意，这只是一个简单的代码示例，可能需要更多的数据清理和特征工程处理，以及模型优化和参数调整，以获得更好的预测结果。