计算机系统类论文参考文献格式,关于基于改进Chameleon算法的IPO定价方法相关论文范例

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摘 要 ：IPO定价一直是理论界和实务界争相讨论的热点话题,以往构建于单一指标的估值方法误差较大,怎样采用合适的办法对IPO定价相关指标进行量化分析是一个难题.文章对研究对象数据采用主成因分析法对影响IPO定价的有关指标矩阵数据进行预处理,再采用改进的Chameleon算法进行聚类分析,最后对待分析的新上市股票进行贝叶斯分类,从而实现其定价的指导.实验证明,该方法能够比较客观、科学的对IPO定价进行调整指导,具有一定的实际意义.

关 键 词 ：聚类算法；改进Chameleon算法；IPO定价

中图分类号：F803 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2014）04-0029-03

在第四次新股发行体制改革稳步推进的大背景下,IPO定价理论研究近期得到了广泛关注,传统的IPO估值办法由基于资产的估值方法、现值估价方法、可比公司法、实物期权估价法等,但采用少数单一指标比对的估值办法难免有失偏颇,而多指标估值法因指标间的复杂关系,采用人工或某些简单的基数对比算法难以厘清各种指标间的关系,实用性受到极大影响.聚类算法作为可行、高效、客观的计算机自动处理划分技术在信息处理领域得到了广泛应用.现有的聚类算法主要有：划分法、密度法、网格法等,这些算法大都存在初始参数需要人工给定,分类过程需要人工调整干预的缺陷,影响了算聚类的无监督性和客观性.

本文的思路是在回归分析的基础上,遴选变量作为聚类指标,再利用改进的Chameleon算法进行聚类分析并得到一组分类判别函数,最终实现对IPO的定价调整.实验证明,该算法具有无监督和泛化能力强的

特点.

1.数据预处理

如表1所示,每一个对IPO定价具有影响的分指标的量纲和数量级都不同,未消除不同指标间的差别,同时考虑到分类器收敛的需要,采用适当调整过的主成分分析法（PCA）对数据进行降维预处理.具体步骤为：（1）对原始数据进行预处理,剔除大于95%分位的和小于95%分位的极端数据；（2）再对处理后的数据用平均值法进行处理；（3）计算协方差矩阵；（4）计算矩阵的特征根和特征向量,由此得到各成分的方差贡献率及累计方差贡献率；（5）依据累计方差贡献率大小依次排列,取前t个为主成分.

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3.具体流程

挑选具有一定代表性的股票样本数据,按照表1列出因素矩阵,并利用调整过的主成分分析法对数据进行预处理确定t个主成分；选定某行业作为分析范围,利用改进Chameleon算法对相关行业股票数据进行聚类分析；（1）利用预处理后的矩阵计算得到加权图；（2）假设初始加权图分为n个独立的簇,然后每次选取结构等价相似度小的两个簇