Abstract:

Based on the data of 3465 listed companies in the Chinese market in 7 years,this paper firstly extracted 43 factors by using random forest algorithm,and then used Lasso method to select the characteristics of the 43 factors selected,and finally selected 11 important factors.Then logistic regression is used to build the first prediction model,and then the decision tree model is used to build the second prediction model. Finally,the combination model based on the loss function to determine the weight is linear combination of the first prediction model and the second prediction model to build the combination model. The empirical results show that the prediction accuracy of the combined model is 1.39% higher than that of the single model.

Key words:

random , forest, Logistic , regression, Decision , tree, Combinatorial , model, High , to , turn