股票预测分析：决策树与神经网络算法应用

该资源是一篇硕士论文，探讨了决策树和神经网络算法在股票分类预测中的应用。作者陶雨雨在导师黄晓莉的指导下，研究了如何使用这些算法来预测股市表现，并选择了14个财务比率指标来评估企业的财务健康状况，包括变现能力、营运能力、长期偿债能力、盈利能力、投资收益、现金流和成长能力。 在财务比率分析方面，文章选取了以下关键指标： 1. 短期偿债能力：流动比率和速动比率，它们分别衡量企业偿还短期债务的能力，其中流动比率考虑了所有流动资产，而速动比率则排除了存货，更为保守。 2. 营运能力：存货周转率和流动资产周转率，这两个指标用于评估企业运营效率，存货周转率关注库存转化为销售的速度，流动资产周转率则反映了整体流动资产转化为销售收入的效率。 3. 长期偿债能力：资产负债率和已获利息倍数，前者是衡量公司负债程度的指标，后者表示企业赚取利润以支付利息的能力。 4. 盈利能力：营业净利率和净资产收益率，它们分别展示了净利润与总收入、净资产与总收入的比例，体现了企业的盈利能力。 5. 投资收益：每股收益和每股主营业务收入，这些指标有助于投资者理解公司为每份股票创造的利润。 6. 现金流量：现金到期债务比和现金流动负债比，这些比率衡量了企业用现金偿还债务的能力。 7. 成长能力：每股收益增长率和净资产增长率，反映了企业收益和股东权益的增长速度。 论文的核心部分则是将这些财务比率作为输入，利用决策树和神经网络算法进行股票分类预测。决策树是一种直观的分类模型，通过构建一系列规则来分割数据，而神经网络则是一种模仿人脑神经元连接的计算模型，擅长处理复杂非线性问题。这两种机器学习方法被应用于股票市场预测，以期提供更准确的投资决策依据。 在论文中，作者还讨论了股票市场的复杂性和大数据的挑战，传统分析方法可能不足以应对。通过对财务比率的深入分析并结合先进的预测模型，论文旨在提高股票市场预测的准确性，帮助投资者做出更明智的选择。 最后，论文遵循了杭州电子科技大学的学位论文规定，包括原创性声明和使用授权说明，保证了研究的原创性和对学校知识产权的尊重。