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基于Lasso惩罚的Cox回归模型的股市破发风险评价的开题报告
一、研究背景及意义
近年来，我国股市发展迅速。随着股市的快速发展，一些重大事件往往会对股市造成较大的影响，例如企业破产、股市暴跌等。其中，股市破发是指上市公司股票价格在上市后的初次交易中出现短期大幅度下跌的现象。这种现象不仅会影响股票交易的稳定性，也会直接影响投资者的利益。因此，准确地评估并预测股市破发的风险，对于投资者和监管机构都具有非常重要的意义。
为了贯彻“防范从严”的监管理念，中国证监会于2019年发布了《重大违法强制退市实施办法》。其中规定了关于上市公司破产、重组、退市等相关治理的一系列方法和措施，使得股市破发的风险管理和控制进一步得到强化。
对于投资者而言，选择具备一定规模、稳健经营、良好盈利等基本面的上市公司进行投资，可有效降低股市破发的风险。但是，在大数据时代下，更加高效、精准地评估股市破发的风险十分必要。
二、研究思路及方法
考虑到股市破发风险评价的实际问题，本研究将采用基于Lasso惩罚的Cox回归模型评估上市公司的破发风险。Cox回归模型是一种半参数生存分析模型，能够对时间与一个或多个协变量的关系进行建模与预测。Lasso惩罚则是指在损失函数中添加L1正则化项后，通过最小化损失函数来实现特征选取和预测。相较于传统的Cox回归模型，基于Lasso惩罚的Cox回归模型可以有效减少过拟合现象，并提高模型的预测准确率。
具体实施步骤如下：
1.数据预处理
获取上市公司的基本信息、财务信息和股票价格数据等，通过数据清洗和转换，得到规范化、准确性和完整性高的数据集。
2.特征选择
对所有特征进行筛选，并通过Lasso惩罚选择出与股市破发风险密切相关的特征。
3.模型构建
使用基于Lasso惩罚的Cox回归模型构建股市破发风险评价模型。
4.参数估计
通过数据拟合和最大似然估计方法，对模型参数进行估计，并检验模型拟合的优良程度。
5.模型评价
对基于Lasso惩罚的Cox回归模型的评价进行验证和比较，计算预测准确度、AUC（AreaUnderCurve）等指标。
三、预期结果
通过对股市破发风险评价的研究，本文预期能够得到以下结果：
（1）建立基于Lasso惩罚的Cox回归模型，较好地评价股市破发的风险。
（2）筛选出对股市破发风险影响较大的特征，为投资者和监管机构提供有益的决策参考。
（3）提高股市破发风险评价的精度，减少投资者和监管机构的成本和风险。
四、论文创新点
（1）本文采用基于Lasso惩罚的Cox回归模型评价股市破发风险，相较于传统的Cox回归模型，可以更好地处理高维数据和特征选择问题，并提高模型处理大数据的效率和准确度。
（2）基于Lasso惩罚的Cox回归模型具有在一定程度上解决数据共线性问题、特征筛选和噪声干扰的功能，能够较好地提高股市破发风险评价的精度和可靠度。
（3）本文研究结果对于进一步了解股市破发风险，提高股市市场的效率和规范性，具有重要的参考价值和指导意义。