基于Lasso懲罰Cox回歸模型的股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)評(píng)估與策略研究一、引言1.1研究背景與意義1.1.1股市破發(fā)的現(xiàn)狀與影響在當(dāng)今金融市場(chǎng)中，股市破發(fā)已成為不容忽視的重要現(xiàn)象。所謂股市破發(fā)，是指上市公司股票價(jià)格在上市后的初次交易中出現(xiàn)短期大幅度下跌，跌破發(fā)行價(jià)格的情況。近年來(lái)，隨著全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的復(fù)雜多變以及資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展，股市破發(fā)現(xiàn)象愈發(fā)頻繁。在我國(guó)，隨著股市的快速發(fā)展，破發(fā)事件時(shí)有發(fā)生，不僅影響了股票交易的穩(wěn)定性，也對(duì)投資者的利益造成了直接沖擊。股市破發(fā)對(duì)投資者而言，帶來(lái)的是直接的經(jīng)濟(jì)損失與投資信心的受挫。當(dāng)股票破發(fā)，投資者手中持有的股票價(jià)值縮水，特別是對(duì)于那些在新股申購(gòu)中中簽，或是在上市初期以發(fā)行價(jià)附近購(gòu)入股票的投資者，破發(fā)意味著他們的投資不僅無(wú)法獲得預(yù)期收益，甚至面臨本金虧損的局面。這種經(jīng)濟(jì)損失會(huì)讓投資者對(duì)市場(chǎng)產(chǎn)生懷疑和恐懼，從而影響其后續(xù)的投資決策，導(dǎo)致投資者在未來(lái)的投資中更加謹(jǐn)慎，甚至可能減少對(duì)股票市場(chǎng)的參與度。對(duì)于上市公司來(lái)說，破發(fā)會(huì)嚴(yán)重?fù)p害公司的聲譽(yù)和形象。股票價(jià)格是公司價(jià)值在市場(chǎng)上的直觀體現(xiàn)，破發(fā)暗示著市場(chǎng)對(duì)公司的價(jià)值評(píng)估低于預(yù)期，這會(huì)讓投資者對(duì)公司的經(jīng)營(yíng)能力、發(fā)展前景產(chǎn)生質(zhì)疑，進(jìn)而降低公司在資本市場(chǎng)的融資能力，增加公司后續(xù)融資的難度與成本。而且，公司的管理層也會(huì)面臨巨大壓力，破發(fā)可能引發(fā)股東對(duì)管理層的不滿，影響公司內(nèi)部的穩(wěn)定與發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施。從市場(chǎng)穩(wěn)定性角度來(lái)看，大量股票破發(fā)會(huì)引發(fā)市場(chǎng)的恐慌情緒，導(dǎo)致市場(chǎng)信心受挫，影響市場(chǎng)的正常運(yùn)行秩序。破發(fā)傳遞出市場(chǎng)悲觀信號(hào)，可能引發(fā)投資者的拋售行為，形成股價(jià)下跌的惡性循環(huán)，對(duì)整個(gè)股票市場(chǎng)的穩(wěn)定和健康發(fā)展造成嚴(yán)重沖擊。如果破發(fā)現(xiàn)象持續(xù)蔓延，還可能影響市場(chǎng)的融資功能，阻礙企業(yè)通過股市進(jìn)行有效的資金籌集，進(jìn)而對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生不利影響。1.1.2研究意義準(zhǔn)確評(píng)估股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。對(duì)于投資者來(lái)說，通過科學(xué)有效的方法評(píng)估破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，能夠幫助他們?cè)谕顿Y決策過程中更加理性地分析和判斷，選擇具備一定規(guī)模、穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)、良好盈利等基本面的上市公司進(jìn)行投資，從而有效降低投資風(fēng)險(xiǎn)，避免因股票破發(fā)而遭受重大損失。投資者可以根據(jù)破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，合理調(diào)整投資組合，優(yōu)化資產(chǎn)配置，提高投資收益的穩(wěn)定性和可靠性。從市場(chǎng)監(jiān)管角度而言，深入研究股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)有助于監(jiān)管機(jī)構(gòu)更好地把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，制定更加科學(xué)合理的監(jiān)管政策。通過對(duì)破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估和分析，監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)中存在的問題和潛在風(fēng)險(xiǎn)，加強(qiáng)對(duì)上市公司的監(jiān)管力度，規(guī)范市場(chǎng)秩序，保護(hù)投資者的合法權(quán)益。監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以根據(jù)破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，對(duì)新股發(fā)行制度進(jìn)行優(yōu)化和完善，合理控制發(fā)行價(jià)格和節(jié)奏，避免因發(fā)行定價(jià)過高或發(fā)行數(shù)量過多導(dǎo)致破發(fā)現(xiàn)象頻繁發(fā)生。在資源配置方面，準(zhǔn)確的破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估能夠引導(dǎo)資金更加合理地流向優(yōu)質(zhì)企業(yè)，提高資源配置效率。當(dāng)投資者能夠準(zhǔn)確評(píng)估破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，他們會(huì)更傾向于將資金投入到那些具有良好發(fā)展前景和穩(wěn)定經(jīng)營(yíng)狀況的公司，從而促進(jìn)這些公司的發(fā)展壯大。而對(duì)于那些存在較高破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的公司，投資者會(huì)謹(jǐn)慎對(duì)待，減少資金投入，促使這些公司加強(qiáng)自身管理，改善經(jīng)營(yíng)狀況，提高公司質(zhì)量。這樣一來(lái)，市場(chǎng)資源能夠得到更加有效的配置，推動(dòng)整個(gè)資本市場(chǎng)的健康發(fā)展。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)傳統(tǒng)研究方法在股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的漫長(zhǎng)發(fā)展歷程中，基本面分析和技術(shù)分析等傳統(tǒng)研究方法長(zhǎng)期占據(jù)主導(dǎo)地位，為投資者和市場(chǎng)研究者提供了重要的分析視角和決策依據(jù)?；久娣治鲎鳛橐环N經(jīng)典的評(píng)估方法，側(cè)重于對(duì)公司內(nèi)在價(jià)值的剖析。它深入研究公司的財(cái)務(wù)報(bào)表，通過對(duì)資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表和現(xiàn)金流量表的細(xì)致解讀，獲取諸如公司的資產(chǎn)規(guī)模、盈利能力、償債能力等關(guān)鍵信息。投資者通過分析這些財(cái)務(wù)指標(biāo)，判斷公司的經(jīng)營(yíng)狀況是否良好、財(cái)務(wù)是否穩(wěn)健。若一家公司的營(yíng)業(yè)收入持續(xù)增長(zhǎng)，凈利潤(rùn)穩(wěn)定且資產(chǎn)負(fù)債率合理，通常被認(rèn)為具有較好的基本面，其股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低?；久娣治鲞€關(guān)注公司所處的行業(yè)地位和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。處于行業(yè)領(lǐng)先地位、擁有獨(dú)特技術(shù)或品牌優(yōu)勢(shì)的公司，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中往往更具優(yōu)勢(shì)，更有可能抵御市場(chǎng)波動(dòng)，降低破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。技術(shù)分析則主要依據(jù)股票的歷史價(jià)格和成交量數(shù)據(jù)，運(yùn)用各種技術(shù)指標(biāo)和圖表形態(tài)來(lái)預(yù)測(cè)股票價(jià)格的未來(lái)走勢(shì)。技術(shù)分析者相信，市場(chǎng)行為涵蓋一切信息，歷史會(huì)重演，價(jià)格呈趨勢(shì)變動(dòng)。常見的技術(shù)指標(biāo)如移動(dòng)平均線（MA），通過計(jì)算一定時(shí)期內(nèi)股票收盤價(jià)的平均值，直觀地展示股票價(jià)格的平均成本和趨勢(shì)方向。當(dāng)短期移動(dòng)平均線向上穿過長(zhǎng)期移動(dòng)平均線時(shí)，被視為買入信號(hào)，暗示股價(jià)可能上漲；反之則為賣出信號(hào)。相對(duì)強(qiáng)弱指標(biāo)（RSI）通過比較一段時(shí)期內(nèi)股票的平均上漲幅度和平均下跌幅度，判斷股票的超買超賣情況，當(dāng)RSI指標(biāo)超過70時(shí)，表明股票處于超買狀態(tài)，價(jià)格可能回調(diào)；低于30時(shí)則處于超賣狀態(tài)，價(jià)格可能反彈。技術(shù)分析還通過研究K線圖形態(tài)，如頭肩頂、雙底等，來(lái)預(yù)測(cè)股價(jià)的反轉(zhuǎn)或持續(xù)趨勢(shì)。然而，隨著股市的不斷發(fā)展和變化，這些傳統(tǒng)研究方法在評(píng)估股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)逐漸暴露出明顯的局限性?；久娣治鲋饕诠具^去和當(dāng)前的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，而股票價(jià)格本質(zhì)上反映的是市場(chǎng)對(duì)公司未來(lái)價(jià)值的預(yù)期。公司的未來(lái)發(fā)展受到眾多復(fù)雜因素的影響，如宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的突變、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局的劇烈變化、技術(shù)創(chuàng)新的沖擊等，這些因素難以完全通過歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。一家當(dāng)前財(cái)務(wù)狀況良好的公司，可能因行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)顛覆性的新技術(shù)，導(dǎo)致其市場(chǎng)份額迅速被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手搶占，未來(lái)盈利預(yù)期大幅下降，從而增加股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)，而基本面分析在預(yù)測(cè)這種風(fēng)險(xiǎn)時(shí)往往存在滯后性。技術(shù)分析雖然在短期價(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè)方面具有一定的參考價(jià)值，但它也存在諸多不足。技術(shù)分析完全依賴歷史價(jià)格和成交量數(shù)據(jù)，忽略了公司的基本面因素以及宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等對(duì)股票價(jià)格的重要影響。在某些特殊情況下，如重大政策調(diào)整、突發(fā)的全球性事件等，市場(chǎng)情緒會(huì)發(fā)生劇烈變化，股票價(jià)格可能出現(xiàn)與歷史趨勢(shì)完全背離的走勢(shì)，此時(shí)單純依靠技術(shù)分析很難準(zhǔn)確預(yù)測(cè)破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。技術(shù)分析中存在眾多的指標(biāo)和分析方法，不同的指標(biāo)和方法在不同的市場(chǎng)環(huán)境下表現(xiàn)各異，投資者很難確定哪種方法最為有效，容易陷入指標(biāo)的混亂和誤導(dǎo)之中。1.2.2基于Lasso懲罰的Cox回歸模型的應(yīng)用進(jìn)展隨著數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，基于Lasso懲罰的Cox回歸模型在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和廣泛的應(yīng)用潛力。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，該模型被用于疾病預(yù)后分析，通過對(duì)患者的年齡、性別、疾病類型、治療方法等多個(gè)因素進(jìn)行綜合分析，預(yù)測(cè)患者的生存時(shí)間和疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。研究人員利用基于Lasso懲罰的Cox回歸模型對(duì)癌癥患者的臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，篩選出對(duì)患者生存時(shí)間影響顯著的因素，為醫(yī)生制定個(gè)性化的治療方案提供了重要參考，有效提高了癌癥治療的效果和患者的生存率。在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域，該模型同樣發(fā)揮著重要作用。金融機(jī)構(gòu)利用基于Lasso懲罰的Cox回歸模型對(duì)借款人的信用記錄、收入水平、負(fù)債情況等多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，準(zhǔn)確評(píng)估借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)，從而合理制定貸款政策，降低不良貸款率。某銀行通過應(yīng)用該模型對(duì)貸款申請(qǐng)人的數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，成功識(shí)別出高風(fēng)險(xiǎn)借款人，減少了不良貸款的發(fā)放，提高了銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理水平和資產(chǎn)質(zhì)量。在股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，基于Lasso懲罰的Cox回歸模型也逐漸受到關(guān)注，并取得了一些初步的研究成果。已有研究嘗試將該模型應(yīng)用于股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，通過對(duì)上市公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)、市場(chǎng)指標(biāo)以及宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等多方面數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，發(fā)現(xiàn)該模型能夠有效處理高維數(shù)據(jù)，篩選出對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)影響顯著的關(guān)鍵因素，提高了破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性和可靠性。研究人員利用該模型對(duì)A股市場(chǎng)的上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)公司的盈利能力、資產(chǎn)負(fù)債率、市盈率以及市場(chǎng)流動(dòng)性等指標(biāo)與股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)密切相關(guān)，基于這些關(guān)鍵因素構(gòu)建的破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型能夠較好地預(yù)測(cè)股票破發(fā)的可能性。但目前該模型在股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用仍處于探索階段，還需要進(jìn)一步的深入研究和實(shí)踐驗(yàn)證，以完善模型的性能和應(yīng)用效果。1.3研究?jī)?nèi)容與方法1.3.1研究?jī)?nèi)容本研究旨在運(yùn)用基于Lasso懲罰的Cox回歸模型，深入剖析股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建科學(xué)有效的破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，為投資者和市場(chǎng)監(jiān)管者提供有力的決策依據(jù)。具體研究?jī)?nèi)容如下：基于Lasso-Cox模型的破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系構(gòu)建：系統(tǒng)收集上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)以及宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等多維度信息。其中，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)涵蓋營(yíng)業(yè)收入、凈利潤(rùn)、資產(chǎn)負(fù)債率等反映公司經(jīng)營(yíng)狀況和財(cái)務(wù)健康程度的關(guān)鍵指標(biāo)；市場(chǎng)數(shù)據(jù)包括股票換手率、市盈率、市凈率等體現(xiàn)股票市場(chǎng)表現(xiàn)和估值水平的指標(biāo)；宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)涉及國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、利率等反映宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政策導(dǎo)向的指標(biāo)。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的數(shù)據(jù)清洗，去除異常值和缺失值，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。運(yùn)用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使不同指標(biāo)的數(shù)據(jù)具有可比性。利用Lasso懲罰對(duì)眾多變量進(jìn)行特征選擇，篩選出對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)具有顯著影響的關(guān)鍵因素?；诤Y選出的關(guān)鍵因素，構(gòu)建基于Lasso-Cox模型的股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，確定各因素對(duì)破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的影響程度和方向?；贚asso-Cox模型的股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析：運(yùn)用構(gòu)建好的基于Lasso-Cox模型的股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，對(duì)A股市場(chǎng)或特定板塊的上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。計(jì)算各上市公司的破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)得分，根據(jù)得分對(duì)上市公司的破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行排序和分類，明確不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的上市公司分布情況。通過對(duì)比分析破發(fā)公司和未破發(fā)公司在關(guān)鍵因素上的差異，驗(yàn)證模型的有效性和準(zhǔn)確性。運(yùn)用歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行回測(cè)，評(píng)估模型在不同市場(chǎng)環(huán)境下對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)能力，分析模型的優(yōu)勢(shì)和不足之處。基于研究結(jié)果的股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略：根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，為投資者提供具有針對(duì)性的投資建議。對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)的上市公司，投資者應(yīng)謹(jǐn)慎投資，避免盲目跟風(fēng)；對(duì)于低風(fēng)險(xiǎn)的上市公司，投資者可以結(jié)合自身的投資目標(biāo)和風(fēng)險(xiǎn)承受能力，合理配置資產(chǎn)。從市場(chǎng)監(jiān)管角度出發(fā)，提出完善新股發(fā)行制度、加強(qiáng)信息披露監(jiān)管、規(guī)范市場(chǎng)秩序等政策建議，以降低股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，維護(hù)市場(chǎng)的穩(wěn)定和健康發(fā)展。探討如何加強(qiáng)投資者教育，提高投資者的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和投資決策能力，使其能夠更好地應(yīng)對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。1.3.2研究方法本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性、準(zhǔn)確性和可靠性，具體如下：數(shù)據(jù)收集與整理：通過權(quán)威金融數(shù)據(jù)平臺(tái)，如Wind金融終端、同花順iFind等，收集上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)、股票交易數(shù)據(jù)以及宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。利用爬蟲技術(shù)，從證券交易所官網(wǎng)、上市公司官方網(wǎng)站等渠道獲取公開披露的信息，確保數(shù)據(jù)的全面性和及時(shí)性。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行仔細(xì)的清洗和整理，運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化工具，如Excel、Python的Matplotlib庫(kù)等，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，了解數(shù)據(jù)的分布特征和異常情況，為后續(xù)的模型構(gòu)建和分析奠定基礎(chǔ)?；贚asso懲罰的Cox回歸模型構(gòu)建：Cox回歸模型是一種半?yún)?shù)生存分析模型，能夠在不依賴于特定分布假設(shè)的情況下，分析多個(gè)協(xié)變量對(duì)生存時(shí)間或事件發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的影響。在股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，將股票上市后的時(shí)間作為生存時(shí)間，股票是否破發(fā)作為事件，將上市公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)、市場(chǎng)指標(biāo)以及宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等作為協(xié)變量，構(gòu)建Cox回歸模型。引入Lasso懲罰項(xiàng)，通過最小化損失函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)特征選擇和參數(shù)估計(jì)。Lasso懲罰能夠在模型訓(xùn)練過程中對(duì)系數(shù)進(jìn)行壓縮，使一些不重要的變量系數(shù)變?yōu)?，從而達(dá)到篩選關(guān)鍵因素的目的，有效解決高維數(shù)據(jù)中的多重共線性問題，提高模型的解釋性和預(yù)測(cè)能力。利用Python的Scikit-learn庫(kù)或R語(yǔ)言的survival包等工具，實(shí)現(xiàn)基于Lasso懲罰的Cox回歸模型的構(gòu)建和訓(xùn)練。交叉驗(yàn)證與模型評(píng)估：采用K折交叉驗(yàn)證方法，將數(shù)據(jù)集隨機(jī)劃分為K個(gè)互不相交的子集，每次選取其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余K-1個(gè)子集作為訓(xùn)練集，進(jìn)行K次模型訓(xùn)練和測(cè)試。通過計(jì)算平均準(zhǔn)確率、召回率、F1值、AUC（AreaUndertheCurve）等指標(biāo)，全面評(píng)估模型的性能。準(zhǔn)確率反映了模型預(yù)測(cè)正確的樣本占總樣本的比例；召回率衡量了模型正確預(yù)測(cè)出的正樣本占實(shí)際正樣本的比例；F1值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，能夠更全面地評(píng)價(jià)模型的性能；AUC表示受試者工作特征曲線下的面積，取值范圍在0.5到1之間，AUC值越大，說明模型的預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)。根據(jù)評(píng)估結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，選擇性能最優(yōu)的模型用于股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。對(duì)比分析：將基于Lasso懲罰的Cox回歸模型與傳統(tǒng)的Cox回歸模型、邏輯回歸模型以及其他常用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型進(jìn)行對(duì)比分析。在相同的數(shù)據(jù)集和評(píng)價(jià)指標(biāo)下，比較不同模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、召回率、F1值、AUC等指標(biāo)，分析基于Lasso懲罰的Cox回歸模型在股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的優(yōu)勢(shì)和不足之處。通過對(duì)比分析，進(jìn)一步驗(yàn)證基于Lasso懲罰的Cox回歸模型在處理高維數(shù)據(jù)、篩選關(guān)鍵因素以及提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性方面的有效性和優(yōu)越性，為模型的應(yīng)用和推廣提供有力的支持。1.4創(chuàng)新點(diǎn)本研究在股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)領(lǐng)域進(jìn)行了多方面的創(chuàng)新探索，旨在為該領(lǐng)域提供新的研究思路和方法，具體創(chuàng)新點(diǎn)如下：模型應(yīng)用創(chuàng)新：創(chuàng)新性地將基于Lasso懲罰的Cox回歸模型應(yīng)用于股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。以往的股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)研究多采用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型或簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，這些方法在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)往往存在多重共線性、過擬合等問題，導(dǎo)致模型的解釋性和預(yù)測(cè)能力受限。而基于Lasso懲罰的Cox回歸模型能夠有效處理高維數(shù)據(jù)，通過Lasso懲罰項(xiàng)對(duì)變量進(jìn)行篩選，保留對(duì)破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)影響顯著的關(guān)鍵因素，同時(shí)壓縮或剔除不重要的變量，從而降低模型的復(fù)雜度，提高模型的解釋性和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。這種模型的應(yīng)用為股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供了一種全新的視角和方法，有望突破傳統(tǒng)研究方法的局限，更準(zhǔn)確地揭示股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)在機(jī)制。指標(biāo)體系創(chuàng)新：構(gòu)建了全面且新穎的股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。綜合考慮上市公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)、市場(chǎng)指標(biāo)以及宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等多個(gè)維度，不僅涵蓋了反映公司經(jīng)營(yíng)狀況和財(cái)務(wù)健康程度的傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)，如營(yíng)業(yè)收入、凈利潤(rùn)、資產(chǎn)負(fù)債率等，還納入了體現(xiàn)股票市場(chǎng)表現(xiàn)和估值水平的市場(chǎng)指標(biāo)，如股票換手率、市盈率、市凈率等，以及反映宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政策導(dǎo)向的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，如國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、利率等。通過多維度指標(biāo)的綜合分析，能夠更全面、深入地刻畫股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，克服了以往研究中指標(biāo)單一或不全面的問題，為股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供了更豐富、準(zhǔn)確的信息基礎(chǔ)。風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略創(chuàng)新：基于研究結(jié)果提出了具有針對(duì)性和創(chuàng)新性的股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略。從投資者角度出發(fā)，為投資者提供了基于破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的個(gè)性化投資建議，幫助投資者根據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)承受能力和投資目標(biāo)，合理調(diào)整投資組合，優(yōu)化資產(chǎn)配置，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。從市場(chǎng)監(jiān)管角度，提出了一系列完善新股發(fā)行制度、加強(qiáng)信息披露監(jiān)管、規(guī)范市場(chǎng)秩序等政策建議，旨在從制度層面和監(jiān)管層面降低股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，維護(hù)市場(chǎng)的穩(wěn)定和健康發(fā)展。還探討了加強(qiáng)投資者教育的重要性和具體措施，通過提高投資者的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和投資決策能力，使其能夠更好地應(yīng)對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，這種從多個(gè)角度出發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略具有較強(qiáng)的創(chuàng)新性和實(shí)踐指導(dǎo)意義。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)理論2.1.1股市破發(fā)的概念與界定股市破發(fā)，作為金融市場(chǎng)中備受關(guān)注的現(xiàn)象，指的是上市公司股票在上市后的交易過程中，其市場(chǎng)價(jià)格低于股票的發(fā)行價(jià)格。這一現(xiàn)象不僅是股票市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)的一種表現(xiàn)形式，更反映了市場(chǎng)對(duì)上市公司價(jià)值評(píng)估的動(dòng)態(tài)變化。從定義來(lái)看，破發(fā)直接體現(xiàn)了股票市場(chǎng)價(jià)格與發(fā)行價(jià)格之間的背離，當(dāng)這種背離發(fā)生時(shí)，意味著投資者在股票上市后的持有期間內(nèi)，其資產(chǎn)價(jià)值面臨縮水的風(fēng)險(xiǎn)。例如，某公司股票發(fā)行價(jià)為每股50元，上市后在二級(jí)市場(chǎng)的交易價(jià)格降至每股45元，即出現(xiàn)了破發(fā)現(xiàn)象，投資者若以發(fā)行價(jià)購(gòu)入該股票，此時(shí)其資產(chǎn)價(jià)值已下降10%。破發(fā)在實(shí)際市場(chǎng)中呈現(xiàn)出多種類型，其中首日破發(fā)尤為引人關(guān)注。首日破發(fā)是指股票在上市交易的第一天，其收盤價(jià)就低于發(fā)行價(jià)格。這種情況往往對(duì)市場(chǎng)信心造成較大沖擊，因?yàn)樗馕吨袌?chǎng)在極短時(shí)間內(nèi)就對(duì)公司價(jià)值給出了低于發(fā)行定價(jià)的判斷。以中國(guó)西電為例，2010年01月28日在上交所掛牌上市，開盤7分鐘即宣告破發(fā)，成為2006年8月18日中國(guó)國(guó)航首日破發(fā)以來(lái)首只首日破發(fā)新股。首日破發(fā)不僅反映了市場(chǎng)對(duì)公司短期前景的悲觀預(yù)期，也可能暗示著發(fā)行定價(jià)過高或市場(chǎng)環(huán)境在短期內(nèi)發(fā)生了不利變化。短期破發(fā)則是指股票在上市后的一段較短時(shí)間內(nèi)，通常是上市后的數(shù)周或數(shù)月內(nèi)，股價(jià)跌破發(fā)行價(jià)。這種破發(fā)類型可能是由于公司上市初期業(yè)績(jī)表現(xiàn)未達(dá)市場(chǎng)預(yù)期，或者受到行業(yè)整體波動(dòng)、市場(chǎng)情緒短期變化等因素的影響。某公司在上市后的一個(gè)月內(nèi)，由于行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)新的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，市場(chǎng)份額受到擠壓，導(dǎo)致股價(jià)從發(fā)行價(jià)的每股30元跌至每股25元，出現(xiàn)短期破發(fā)。短期破發(fā)雖然不像首日破發(fā)那樣迅速引起市場(chǎng)恐慌，但如果持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，同樣會(huì)對(duì)公司的市場(chǎng)形象和后續(xù)融資產(chǎn)生不利影響。長(zhǎng)期破發(fā)是指股票在上市后的較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)，股價(jià)持續(xù)低于發(fā)行價(jià)格。長(zhǎng)期破發(fā)往往反映了公司在長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)過程中面臨的根本性問題，如公司盈利能力持續(xù)下降、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位逐漸削弱、戰(zhàn)略決策失誤等。長(zhǎng)期破發(fā)不僅會(huì)使投資者對(duì)公司失去信心，還可能導(dǎo)致公司在資本市場(chǎng)上的融資渠道受阻，增加公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)壓力。某傳統(tǒng)制造業(yè)公司，由于未能及時(shí)跟上行業(yè)技術(shù)升級(jí)的步伐，市場(chǎng)份額逐年下降，股價(jià)在上市后的三年內(nèi)持續(xù)低于發(fā)行價(jià)，公司的發(fā)展陷入困境。股市破發(fā)與股市周期和市場(chǎng)情緒之間存在著緊密而復(fù)雜的關(guān)系。在股市周期的不同階段，破發(fā)的頻率和程度呈現(xiàn)出明顯的差異。在牛市階段，市場(chǎng)整體處于上升趨勢(shì)，投資者信心高漲，資金大量涌入股市，股票需求旺盛。此時(shí)，上市公司的股票往往更容易獲得較高的估值，破發(fā)的概率相對(duì)較低。因?yàn)樵谂Ｊ兄校顿Y者普遍對(duì)市場(chǎng)前景持樂觀態(tài)度，愿意為股票支付較高的價(jià)格，即使公司的基本面沒有顯著改善，股票價(jià)格也可能因市場(chǎng)熱情而維持在較高水平。然而，一旦股市進(jìn)入熊市階段，市場(chǎng)整體下行，投資者信心受挫，資金開始撤離股市，股票需求大幅減少。在這種情況下，許多公司的股票價(jià)格面臨較大的下行壓力，破發(fā)的概率顯著增加。熊市中，市場(chǎng)對(duì)公司的估值更加謹(jǐn)慎，對(duì)負(fù)面信息的反應(yīng)更為敏感，即使是一些基本面較好的公司，也可能因市場(chǎng)整體環(huán)境不佳而出現(xiàn)破發(fā)。市場(chǎng)情緒作為影響投資者行為的重要因素，對(duì)股市破發(fā)起著關(guān)鍵作用。當(dāng)市場(chǎng)情緒樂觀時(shí)，投資者往往對(duì)股票的未來(lái)表現(xiàn)充滿信心，愿意以較高的價(jià)格購(gòu)買股票，從而推動(dòng)股票價(jià)格上升，降低破發(fā)的可能性。在市場(chǎng)樂觀情緒的帶動(dòng)下，投資者可能會(huì)忽視公司的一些潛在問題，對(duì)股票的估值較為寬松。相反，當(dāng)市場(chǎng)情緒悲觀時(shí)，投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的厭惡程度增加，對(duì)股票的未來(lái)收益預(yù)期降低，更傾向于拋售股票或減少投資。這種情況下，股票市場(chǎng)的供需關(guān)系發(fā)生變化，供大于求，股票價(jià)格容易下跌，破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)隨之增大。市場(chǎng)上出現(xiàn)負(fù)面消息，如宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)不佳、行業(yè)政策調(diào)整等，可能引發(fā)投資者的恐慌情緒，導(dǎo)致大量拋售股票，進(jìn)而引發(fā)股票破發(fā)。2.1.2影響股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的因素分析影響股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的因素錯(cuò)綜復(fù)雜，涉及宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)以及公司微觀等多個(gè)層面。這些因素相互交織、相互作用，共同影響著股票價(jià)格的走勢(shì)，進(jìn)而決定了股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的高低。從宏觀經(jīng)濟(jì)層面來(lái)看，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)狀況對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)有著重要影響。當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于快速增長(zhǎng)階段時(shí)，企業(yè)的盈利預(yù)期通常較為樂觀，市場(chǎng)需求旺盛，企業(yè)的銷售額和利潤(rùn)有望增長(zhǎng)。這使得投資者對(duì)企業(yè)的未來(lái)發(fā)展充滿信心，愿意為股票支付較高的價(jià)格，從而降低了股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)強(qiáng)勁的時(shí)期，企業(yè)的擴(kuò)張速度加快，市場(chǎng)份額不斷擴(kuò)大，股票價(jià)格往往也會(huì)隨之上升。相反，當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩時(shí)，企業(yè)面臨的市場(chǎng)環(huán)境惡化，需求減少，盈利空間受到壓縮。投資者對(duì)企業(yè)的盈利預(yù)期下降，對(duì)股票的投資熱情降低，股票價(jià)格可能下跌，破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)增加。在經(jīng)濟(jì)衰退期間，許多企業(yè)的業(yè)績(jī)下滑，股票價(jià)格難以維持在發(fā)行價(jià)之上，破發(fā)的可能性大幅提高。利率作為宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的重要手段，對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)也有著顯著影響。利率的變動(dòng)會(huì)直接影響企業(yè)的融資成本和投資者的資金成本。當(dāng)利率上升時(shí)，企業(yè)的貸款成本增加，融資難度加大，這可能導(dǎo)致企業(yè)的投資和擴(kuò)張計(jì)劃受到限制，盈利能力下降。投資者的資金成本也會(huì)上升，他們對(duì)股票的投資回報(bào)率要求更高，股票的吸引力下降，股票價(jià)格可能下跌，破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)增大。相反，當(dāng)利率下降時(shí)，企業(yè)的融資成本降低，有利于企業(yè)的投資和發(fā)展，投資者的資金成本也會(huì)降低，他們更愿意將資金投入股市，股票價(jià)格可能上升，破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)降低。通貨膨脹對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的影響較為復(fù)雜。適度的通貨膨脹可能刺激企業(yè)的生產(chǎn)和投資，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，對(duì)股票價(jià)格有一定的支撐作用。但當(dāng)通貨膨脹率過高時(shí)，會(huì)導(dǎo)致物價(jià)大幅上漲，企業(yè)的生產(chǎn)成本上升，利潤(rùn)空間受到擠壓。消費(fèi)者的購(gòu)買力也會(huì)下降，市場(chǎng)需求減少，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)面臨困境。投資者對(duì)股票的未來(lái)收益預(yù)期降低，股票價(jià)格可能下跌，破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)增加。高通貨膨脹還可能引發(fā)貨幣政策的收緊，進(jìn)一步加大企業(yè)的融資難度和股票市場(chǎng)的壓力。從行業(yè)層面來(lái)看，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)有著重要影響。在競(jìng)爭(zhēng)激烈的行業(yè)中，企業(yè)之間的市場(chǎng)份額爭(zhēng)奪激烈，價(jià)格戰(zhàn)頻繁發(fā)生，導(dǎo)致企業(yè)的盈利能力下降。新進(jìn)入的企業(yè)如果沒有獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，很難在市場(chǎng)中立足，其股票在上市后面臨破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)較大。在電商行業(yè)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，巨頭企業(yè)占據(jù)了大量市場(chǎng)份額，新上市的電商企業(yè)如果不能在服務(wù)、價(jià)格、技術(shù)等方面形成差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，就很難獲得投資者的青睞，股票破發(fā)的可能性較高。相反，在具有壟斷或寡頭壟斷性質(zhì)的行業(yè)中，企業(yè)具有較強(qiáng)的市場(chǎng)定價(jià)權(quán)，盈利能力相對(duì)穩(wěn)定，股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)也是影響股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。處于新興行業(yè)的企業(yè)，雖然具有較高的發(fā)展?jié)摿?，但也面臨著技術(shù)不成熟、市場(chǎng)需求不確定、商業(yè)模式有待驗(yàn)證等風(fēng)險(xiǎn)。如果企業(yè)不能及時(shí)適應(yīng)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，解決技術(shù)難題，開拓市場(chǎng)，其股票在上市后可能面臨破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。在新能源汽車行業(yè)發(fā)展初期，一些企業(yè)由于技術(shù)研發(fā)滯后、產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定等原因，股票價(jià)格在上市后出現(xiàn)大幅下跌，甚至破發(fā)。而處于成熟行業(yè)的企業(yè)，市場(chǎng)需求相對(duì)穩(wěn)定，技術(shù)和商業(yè)模式較為成熟，股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。但如果企業(yè)不能及時(shí)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型升級(jí)，也可能在行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中逐漸失去優(yōu)勢(shì)，面臨破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。從公司微觀層面來(lái)看，公司的財(cái)務(wù)狀況是影響股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素之一。公司的盈利能力直接反映了其經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。盈利能力強(qiáng)的公司，如凈利潤(rùn)持續(xù)增長(zhǎng)、毛利率較高的公司，通常能夠吸引投資者的關(guān)注和信任，股票價(jià)格相對(duì)穩(wěn)定，破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)較低。相反，盈利能力弱的公司，如長(zhǎng)期虧損或凈利潤(rùn)大幅下滑的公司，投資者對(duì)其未來(lái)發(fā)展信心不足，股票價(jià)格可能下跌，破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)增加。公司的償債能力也是影響破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。償債能力強(qiáng)的公司，如資產(chǎn)負(fù)債率合理、現(xiàn)金流充足的公司，能夠按時(shí)償還債務(wù)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較低，投資者對(duì)其信任度較高，股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。而償債能力弱的公司，如資產(chǎn)負(fù)債率過高、現(xiàn)金流緊張的公司，面臨較大的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)，投資者對(duì)其信心不足，股票價(jià)格可能下跌，破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)增加。公司的股權(quán)結(jié)構(gòu)和治理水平也對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)有著重要影響。合理的股權(quán)結(jié)構(gòu)能夠保證公司決策的科學(xué)性和公正性，促進(jìn)公司的穩(wěn)定發(fā)展。良好的公司治理水平，如健全的內(nèi)部控制制度、有效的監(jiān)督機(jī)制等，能夠提高公司的運(yùn)營(yíng)效率，保護(hù)股東的利益，增強(qiáng)投資者對(duì)公司的信心，降低股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。相反，股權(quán)結(jié)構(gòu)不合理，如股權(quán)過于集中或分散，可能導(dǎo)致公司決策缺乏制衡，容易出現(xiàn)利益輸送等問題。公司治理水平低下，如內(nèi)部控制失效、信息披露不及時(shí)準(zhǔn)確等，會(huì)損害股東的利益，降低投資者對(duì)公司的信任度，增加股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。2.2Cox回歸模型原理與應(yīng)用2.2.1Cox回歸模型的基本原理Cox回歸模型，全稱為Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型（CoxProportionalHazardsModel），由英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家DavidCox于1972年提出，是生存分析中極為重要的一種半?yún)?shù)模型。該模型主要用于分析多個(gè)協(xié)變量對(duì)生存時(shí)間或事件發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的影響，其獨(dú)特之處在于無(wú)需對(duì)生存時(shí)間的分布形式做出具體假設(shè)，這使得它在實(shí)際應(yīng)用中具有高度的靈活性和廣泛的適用性。Cox回歸模型的核心公式為：h(t|X)=h_0(t)\exp(\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_pX_p)。在這個(gè)公式里，h(t|X)表示在時(shí)刻t，給定協(xié)變量X=(X_1,X_2,\cdots,X_p)條件下的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，它衡量了個(gè)體在該時(shí)刻發(fā)生事件（如股票破發(fā)）的瞬時(shí)風(fēng)險(xiǎn)概率；h_0(t)是基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，代表所有協(xié)變量取值為零時(shí)在時(shí)刻t的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，即沒有協(xié)變量影響下的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，它是一個(gè)僅依賴于時(shí)間t的未知函數(shù)，體現(xiàn)了基礎(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)水平隨時(shí)間的變化情況；X_1,X_2,\cdots,X_p是影響因素變量，也就是我們所關(guān)注的可能對(duì)事件發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響的各種協(xié)變量，在股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，這些協(xié)變量可以是上市公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)（如營(yíng)業(yè)收入、凈利潤(rùn)、資產(chǎn)負(fù)債率等）、市場(chǎng)指標(biāo)（如股票換手率、市盈率、市凈率等）以及宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（如國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、利率等）；\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_p為回歸系數(shù)，它們反映了各個(gè)協(xié)變量對(duì)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)的影響程度和方向，\beta_j的值越大，表示對(duì)應(yīng)的協(xié)變量X_j對(duì)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)的影響越大，若\beta_j>0，則說明協(xié)變量X_j的增加會(huì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)h(t|X)增大，即事件發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)增加；若\beta_j<0，則協(xié)變量X_j的增加會(huì)使風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)減小，事件發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)降低。風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)h(t|X)直觀地描述了個(gè)體在給定協(xié)變量下在時(shí)刻t發(fā)生事件的瞬時(shí)風(fēng)險(xiǎn)。以股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)為例，若某只股票在某一時(shí)刻的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)值較高，說明該股票在此時(shí)刻破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)較大；反之，風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)值較低則表示破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)較小。風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)綜合考慮了時(shí)間因素和各個(gè)協(xié)變量的影響，能夠動(dòng)態(tài)地反映股票破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)隨時(shí)間和相關(guān)因素變化的情況?；貧w系數(shù)在Cox回歸模型中起著關(guān)鍵作用，它量化了每個(gè)協(xié)變量對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響。通過估計(jì)回歸系數(shù)，我們可以明確各個(gè)因素對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的作用方向和程度。若回歸系數(shù)估計(jì)結(jié)果顯示，資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)為正且數(shù)值較大，這就表明資產(chǎn)負(fù)債率的升高會(huì)顯著增加股市破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)，即公司的負(fù)債水平越高，股票破發(fā)的可能性越大。在實(shí)際應(yīng)用中，回歸系數(shù)的估計(jì)和分析是Cox回歸模型的重要環(huán)節(jié)，它為我們深入理解風(fēng)險(xiǎn)因素與事件發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系提供了有力的工具。2.2.2Cox回歸模型在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)Cox回歸模型在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域展現(xiàn)出諸多獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，使其成為一種廣泛應(yīng)用且備受青睞的分析方法，尤其在處理股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估這類復(fù)雜問題時(shí)，這些優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)得更為明顯。在多因素分析能力方面，Cox回歸模型能夠同時(shí)納入多個(gè)協(xié)變量進(jìn)行分析，全面考慮各種因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的綜合影響。在股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，影響股票破發(fā)的因素眾多，包括公司的財(cái)務(wù)狀況、市場(chǎng)行情、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等多個(gè)方面。Cox回歸模型可以將這些因素作為協(xié)變量一同納入模型，如將公司的營(yíng)業(yè)收入、凈利潤(rùn)、資產(chǎn)負(fù)債率、股票換手率、市盈率、市凈率以及國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、利率等指標(biāo)同時(shí)考慮在內(nèi)，從而綜合評(píng)估這些因素對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的影響。相比單一因素分析方法，Cox回歸模型能夠更全面、準(zhǔn)確地揭示風(fēng)險(xiǎn)的形成機(jī)制，避免了因只考慮單一因素而導(dǎo)致的片面性和局限性。通過多因素分析，我們可以了解到各個(gè)因素之間的相互作用以及它們對(duì)破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的綜合影響，為制定有效的風(fēng)險(xiǎn)防范策略提供更全面的依據(jù)。在處理生存時(shí)間數(shù)據(jù)方面，Cox回歸模型具有天然的優(yōu)勢(shì)。在股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，從股票上市到破發(fā)的時(shí)間間隔是一個(gè)重要的研究變量，Cox回歸模型能夠很好地處理這種生存時(shí)間數(shù)據(jù)。它可以分析在不同協(xié)變量的影響下，股票在不同時(shí)間點(diǎn)破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)變化情況，不僅考慮了股票是否破發(fā)，還充分利用了破發(fā)發(fā)生的時(shí)間信息。對(duì)于一些在上市后短期內(nèi)破發(fā)的股票和長(zhǎng)期未破發(fā)的股票，Cox回歸模型可以通過對(duì)生存時(shí)間的分析，找出影響它們破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)差異的關(guān)鍵因素。這種對(duì)生存時(shí)間數(shù)據(jù)的有效處理，使得Cox回歸模型能夠更深入地挖掘數(shù)據(jù)中的信息，提供更具時(shí)效性和針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。Cox回歸模型作為一種半?yún)?shù)模型，不需要對(duì)生存時(shí)間的分布做出特定假設(shè)，這是其區(qū)別于其他一些參數(shù)模型的重要特點(diǎn)，也是其在實(shí)際應(yīng)用中的一大優(yōu)勢(shì)。在股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，股票破發(fā)的時(shí)間分布往往是復(fù)雜多樣的，很難用某種特定的分布形式來(lái)準(zhǔn)確描述。Cox回歸模型不依賴于生存時(shí)間的具體分布假設(shè)，避免了因分布假設(shè)錯(cuò)誤而導(dǎo)致的模型偏差和估計(jì)誤差。它能夠更加靈活地適應(yīng)各種實(shí)際數(shù)據(jù)情況，無(wú)論生存時(shí)間數(shù)據(jù)呈現(xiàn)何種分布特征，Cox回歸模型都能有效地進(jìn)行分析，從而提高了模型的穩(wěn)健性和可靠性。這種不依賴分布假設(shè)的特性，使得Cox回歸模型在面對(duì)復(fù)雜多變的股市數(shù)據(jù)時(shí)，能夠保持較高的分析準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。2.3Lasso懲罰方法概述2.3.1Lasso懲罰的基本原理Lasso，即最小絕對(duì)收縮和選擇算子（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator），是一種在回歸分析中廣泛應(yīng)用的正則化方法，由RobertTibshirani于1996年提出。其核心思想是通過在損失函數(shù)中引入L1正則化項(xiàng)，對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行約束和壓縮，從而實(shí)現(xiàn)變量選擇和模型復(fù)雜度控制的目的。在傳統(tǒng)的線性回歸模型中，我們的目標(biāo)是最小化損失函數(shù)，通常采用最小二乘法，即最小化預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的殘差平方和。對(duì)于線性回歸模型y=X\beta+\epsilon，其中y是響應(yīng)變量向量，X是特征矩陣，\beta是回歸系數(shù)向量，\epsilon是誤差項(xiàng)。最小二乘法的目標(biāo)函數(shù)為S(\beta)=(y-X\beta)^T(y-X\beta)，通過求解該目標(biāo)函數(shù)的最小值來(lái)確定回歸系數(shù)\beta。然而，當(dāng)特征數(shù)量較多且存在多重共線性時(shí)，最小二乘法得到的回歸系數(shù)可能不穩(wěn)定，容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集上的泛化能力較差。Lasso回歸通過在最小二乘目標(biāo)函數(shù)的基礎(chǔ)上添加一個(gè)L1正則化項(xiàng)，對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行約束。Lasso回歸的目標(biāo)函數(shù)可以表示為：L(\beta)=(y-X\beta)^T(y-X\beta)+\lambda\sum_{j=1}^{p}|\beta_j|。其中，\lambda是正則化參數(shù)，用于控制懲罰的強(qiáng)度，\lambda越大，對(duì)回歸系數(shù)的懲罰越強(qiáng)，更多的回歸系數(shù)會(huì)被壓縮至零；\sum_{j=1}^{p}|\beta_j|是L1范數(shù)，表示回歸系數(shù)的絕對(duì)值之和。L1正則化項(xiàng)的作用在于，當(dāng)\lambda取適當(dāng)?shù)闹禃r(shí)，它會(huì)使得一些不重要的特征對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)被壓縮為零，從而實(shí)現(xiàn)特征選擇的效果。這樣，模型在訓(xùn)練過程中會(huì)自動(dòng)篩選出對(duì)響應(yīng)變量影響較大的特征，減少了模型中不必要的變量，降低了模型的復(fù)雜度，提高了模型的可解釋性和泛化能力。從幾何角度來(lái)看，Lasso回歸的約束條件是一個(gè)以原點(diǎn)為中心的菱形（在二維空間中）。當(dāng)最小二乘目標(biāo)函數(shù)的等值線與這個(gè)菱形約束區(qū)域相切時(shí)，切點(diǎn)對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)就是Lasso回歸的解。由于菱形的頂點(diǎn)更容易與等值線相切，所以Lasso回歸更容易產(chǎn)生稀疏解，即部分回歸系數(shù)為零，實(shí)現(xiàn)特征選擇。相比之下，L2正則化（嶺回歸）的約束條件是一個(gè)以原點(diǎn)為中心的圓形，它更傾向于將回歸系數(shù)均勻地縮小，而不是使某些系數(shù)變?yōu)榱?，因此嶺回歸主要用于緩解多重共線性問題，而不是進(jìn)行特征選擇。在高維數(shù)據(jù)中，Lasso回歸能夠有效地從眾多特征中篩選出關(guān)鍵特征，使得模型更加簡(jiǎn)潔和高效。2.3.2Lasso在變量選擇和模型優(yōu)化中的作用在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)，變量選擇是一個(gè)至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，它直接影響著模型的性能和解釋性。Lasso在變量選擇方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，能夠有效地解決傳統(tǒng)方法在面對(duì)高維數(shù)據(jù)時(shí)所面臨的挑戰(zhàn)。在高維數(shù)據(jù)集中，特征數(shù)量往往遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過樣本數(shù)量，這種情況下，傳統(tǒng)的變量選擇方法如逐步回歸等，計(jì)算量會(huì)非常巨大，甚至難以實(shí)現(xiàn)。而且，當(dāng)特征之間存在多重共線性時(shí)，傳統(tǒng)方法可能會(huì)選擇出不穩(wěn)定的變量組合，導(dǎo)致模型的泛化能力下降。Lasso通過L1正則化項(xiàng)對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行約束，使得一些不重要的特征對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)被壓縮為零，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)的變量選擇。在股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，我們可能會(huì)收集到大量的財(cái)務(wù)指標(biāo)、市場(chǎng)指標(biāo)以及宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等作為特征變量，但并非所有這些特征都對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)具有顯著影響。Lasso可以在模型訓(xùn)練過程中，自動(dòng)篩選出對(duì)破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)影響較大的關(guān)鍵特征，如公司的盈利能力指標(biāo)（凈利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率等）、償債能力指標(biāo)（資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率等）以及市場(chǎng)估值指標(biāo)（市盈率、市凈率等），而將那些對(duì)破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)影響較小的特征排除在外。這樣不僅減少了模型中變量的數(shù)量，降低了模型的復(fù)雜度，還提高了模型的計(jì)算效率和可解釋性。過擬合是模型訓(xùn)練過程中常見的問題，它會(huì)導(dǎo)致模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集或新數(shù)據(jù)上的泛化能力較差。Lasso在解決過擬合問題方面發(fā)揮著重要作用。Lasso通過引入L1正則化項(xiàng)，對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行懲罰，使得模型在擬合數(shù)據(jù)時(shí)更加注重整體的擬合效果，而不是過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)。在高維數(shù)據(jù)中，由于特征數(shù)量眾多，模型很容易學(xué)習(xí)到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的一些特殊模式，這些模式可能只是訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲，而不是真實(shí)的規(guī)律。Lasso的正則化作用可以有效地抑制模型對(duì)這些噪聲的學(xué)習(xí)，使模型更加關(guān)注數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征，從而提高模型的泛化能力。通過調(diào)整正則化參數(shù)\lambda的大小，可以控制Lasso對(duì)回歸系數(shù)的懲罰強(qiáng)度，進(jìn)而平衡模型的擬合能力和泛化能力。當(dāng)\lambda較小時(shí)，模型對(duì)回歸系數(shù)的懲罰較弱，模型更傾向于擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可能會(huì)出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象；當(dāng)\lambda較大時(shí)，模型對(duì)回歸系數(shù)的懲罰較強(qiáng)，更多的回歸系數(shù)會(huì)被壓縮為零，模型的復(fù)雜度降低，泛化能力增強(qiáng)，但可能會(huì)出現(xiàn)欠擬合現(xiàn)象。因此，通過合理選擇\lambda的值，可以使模型在擬合能力和泛化能力之間達(dá)到較好的平衡，有效避免過擬合問題。在模型優(yōu)化方面，Lasso能夠提高模型的可解釋性。在許多實(shí)際應(yīng)用中，我們不僅希望模型具有良好的預(yù)測(cè)性能，還希望能夠理解模型的決策過程和各個(gè)特征對(duì)結(jié)果的影響。Lasso通過變量選擇，使得模型中只保留了對(duì)響應(yīng)變量影響顯著的關(guān)鍵特征，這些特征的回歸系數(shù)不為零，我們可以直觀地分析這些特征與響應(yīng)變量之間的關(guān)系。在股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中，我們可以通過Lasso篩選出的關(guān)鍵特征，了解哪些因素對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)具有正向影響，哪些具有負(fù)向影響，以及影響的程度大小。這對(duì)于投資者和市場(chǎng)監(jiān)管者來(lái)說，具有重要的參考價(jià)值，他們可以根據(jù)這些信息制定相應(yīng)的投資策略和監(jiān)管政策。2.4基于Lasso懲罰的Cox回歸模型構(gòu)建2.4.1模型構(gòu)建的理論基礎(chǔ)在股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，將Lasso懲罰與Cox回歸模型相結(jié)合，旨在充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)高維數(shù)據(jù)的有效處理和對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確評(píng)估。Cox回歸模型作為生存分析的重要工具，能夠分析多個(gè)協(xié)變量對(duì)生存時(shí)間（在股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，可理解為股票從上市到破發(fā)的時(shí)間）或事件發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)（股票破發(fā)事件）的影響。其基本風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)如前文所述為h(t|X)=h_0(t)\exp(\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_pX_p)，它綜合考慮了時(shí)間因素和協(xié)變量的作用，為評(píng)估股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)提供了一個(gè)基礎(chǔ)框架。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，影響股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的因素眾多，往往會(huì)產(chǎn)生高維數(shù)據(jù)，此時(shí)傳統(tǒng)的Cox回歸模型容易出現(xiàn)過擬合問題，且由于變量之間可能存在多重共線性，導(dǎo)致模型的穩(wěn)定性和解釋性變差。Lasso懲罰方法的引入，正是為了解決這些問題。Lasso通過在損失函數(shù)中添加L1正則化項(xiàng)，對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行約束和壓縮。將Lasso懲罰應(yīng)用于Cox回歸模型，其目標(biāo)函數(shù)可推導(dǎo)如下：首先，Cox回歸模型的偏似然函數(shù)為L(zhǎng)(\beta)=\prod_{i\inD}\frac{\exp(\beta^TX_i)}{\sum_{j\inR(t_i)}\exp(\beta^TX_j)}，其中D是發(fā)生事件（股票破發(fā)）的樣本集合，R(t_i)是在時(shí)刻t_i處于風(fēng)險(xiǎn)集的樣本集合。為了實(shí)現(xiàn)變量選擇和控制模型復(fù)雜度，在偏似然函數(shù)的基礎(chǔ)上添加L1正則化項(xiàng)，得到基于Lasso懲罰的Cox回歸模型的目標(biāo)函數(shù)：L_{lasso}(\beta)=-\sum_{i\inD}\left[\log\left(\frac{\exp(\beta^TX_i)}{\sum_{j\inR(t_i)}\exp(\beta^TX_j)}\right)\right]+\lambda\sum_{j=1}^{p}|\beta_j|。其中，\lambda是正則化參數(shù)，用于控制懲罰的強(qiáng)度。\lambda越大，對(duì)回歸系數(shù)的懲罰越強(qiáng)，更多的回歸系數(shù)會(huì)被壓縮至零，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)變量的篩選；\lambda越小，懲罰越弱，模型越接近傳統(tǒng)的Cox回歸模型。通過最小化上述目標(biāo)函數(shù)，我們可以得到回歸系數(shù)的估計(jì)值。在這個(gè)過程中，Lasso懲罰使得對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)影響較小的變量的回歸系數(shù)趨近于零，從而篩選出對(duì)破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)具有顯著影響的關(guān)鍵變量。這樣不僅降低了模型的復(fù)雜度，提高了模型的計(jì)算效率，還增強(qiáng)了模型的可解釋性，使我們能夠更清晰地了解哪些因素對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)起著關(guān)鍵作用。例如，在眾多的財(cái)務(wù)指標(biāo)、市場(chǎng)指標(biāo)和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中，通過Lasso-Cox模型的篩選，我們可以確定如公司的資產(chǎn)負(fù)債率、市盈率、GDP增長(zhǎng)率等對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)影響顯著的因素，為后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和分析提供有力的依據(jù)。2.4.2模型參數(shù)估計(jì)與求解方法在基于Lasso懲罰的Cox回歸模型構(gòu)建過程中，準(zhǔn)確估計(jì)模型參數(shù)是關(guān)鍵步驟，這直接影響到模型的性能和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。常用的參數(shù)估計(jì)方法包括最大似然估計(jì)和坐標(biāo)下降法，它們各自具有獨(dú)特的原理和優(yōu)勢(shì)。最大似然估計(jì)（MLE）是一種廣泛應(yīng)用的參數(shù)估計(jì)方法，其核心思想是在給定樣本數(shù)據(jù)的情況下，尋找一組參數(shù)值，使得樣本出現(xiàn)的概率最大。對(duì)于基于Lasso懲罰的Cox回歸模型，最大似然估計(jì)通過最大化目標(biāo)函數(shù)L_{lasso}(\beta)來(lái)求解回歸系數(shù)\beta。具體來(lái)說，我們對(duì)目標(biāo)函數(shù)關(guān)于\beta求偏導(dǎo)數(shù)，并令偏導(dǎo)數(shù)等于零，得到一組方程，然后通過迭代求解這些方程，逐步逼近使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最大值的\beta值。在實(shí)際計(jì)算中，由于目標(biāo)函數(shù)的復(fù)雜性，通常采用數(shù)值優(yōu)化算法，如牛頓-拉夫遜算法、擬牛頓算法等。這些算法通過不斷迭代更新參數(shù)值，使目標(biāo)函數(shù)的值逐漸增大，直到滿足收斂條件，此時(shí)得到的參數(shù)值即為最大似然估計(jì)的結(jié)果。最大似然估計(jì)具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，在大樣本情況下，其估計(jì)結(jié)果具有一致性、漸近正態(tài)性和有效性，能夠提供較為準(zhǔn)確的參數(shù)估計(jì)。坐標(biāo)下降法是一種用于求解凸優(yōu)化問題的迭代算法，在基于Lasso懲罰的Cox回歸模型中也有著廣泛的應(yīng)用。該方法的基本思路是在每次迭代中，固定其他變量，僅對(duì)一個(gè)變量進(jìn)行優(yōu)化，通過不斷循環(huán)遍歷所有變量，逐步逼近目標(biāo)函數(shù)的最小值。在基于Lasso懲罰的Cox回歸模型中，坐標(biāo)下降法通過以下步驟進(jìn)行參數(shù)估計(jì)：首先，初始化回歸系數(shù)\beta，可以將其初始化為零向量或其他合理的值；然后，在每次迭代中，對(duì)于每個(gè)回歸系數(shù)\beta_j，固定其他回歸系數(shù)\beta_{-j}，通過最小化目標(biāo)函數(shù)L_{lasso}(\beta)關(guān)于\beta_j的部分，來(lái)更新\beta_j的值。具體來(lái)說，對(duì)于L_{lasso}(\beta)中的L1正則化項(xiàng)\lambda\sum_{j=1}^{p}|\beta_j|，當(dāng)更新\beta_j時(shí)，其他項(xiàng)關(guān)于\beta_j的導(dǎo)數(shù)是線性的，而L1正則化項(xiàng)關(guān)于\beta_j的導(dǎo)數(shù)在\beta_j=0處不可導(dǎo)，但可以通過軟閾值算子來(lái)處理。通過不斷重復(fù)這個(gè)過程，直到目標(biāo)函數(shù)的值收斂，即相鄰兩次迭代中目標(biāo)函數(shù)的變化小于某個(gè)預(yù)設(shè)的閾值，此時(shí)得到的回歸系數(shù)即為坐標(biāo)下降法估計(jì)的結(jié)果。坐標(biāo)下降法的優(yōu)點(diǎn)在于計(jì)算效率高，特別適用于處理高維數(shù)據(jù)，因?yàn)樗看沃桓乱粋€(gè)變量，不需要計(jì)算整個(gè)海森矩陣，大大減少了計(jì)算量。而且，坐標(biāo)下降法在處理L1正則化項(xiàng)時(shí)具有天然的優(yōu)勢(shì)，能夠有效地實(shí)現(xiàn)變量選擇，使得模型更加簡(jiǎn)潔和高效。三、研究設(shè)計(jì)3.1數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理3.1.1數(shù)據(jù)來(lái)源本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源豐富且權(quán)威，主要從以下幾個(gè)關(guān)鍵渠道獲?。鹤C券交易所官網(wǎng)：上海證券交易所（）和深圳證券交易所（）作為我國(guó)證券市場(chǎng)的核心平臺(tái)，提供了大量關(guān)于新股發(fā)行的基礎(chǔ)信息。在研究中，我們從這些官網(wǎng)獲取了新股的發(fā)行價(jià)格、發(fā)行數(shù)量、上市日期等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是研究股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)，直接反映了新股發(fā)行的基本情況。通過對(duì)發(fā)行價(jià)格和上市日期的記錄，我們能夠準(zhǔn)確界定股票上市后的時(shí)間，為后續(xù)分析股票從上市到破發(fā)的時(shí)間間隔提供依據(jù)。專業(yè)金融數(shù)據(jù)庫(kù)：RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)、Wind金融終端等專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，匯聚了海量的金融數(shù)據(jù)，涵蓋了上市公司的各個(gè)方面。在本研究中，我們從這些數(shù)據(jù)庫(kù)中提取了上市公司詳細(xì)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，如營(yíng)業(yè)收入、凈利潤(rùn)、資產(chǎn)負(fù)債率等，這些財(cái)務(wù)指標(biāo)是評(píng)估公司經(jīng)營(yíng)狀況和財(cái)務(wù)健康程度的重要依據(jù)。還獲取了市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)，包括股票的換手率、市盈率、市凈率等，這些市場(chǎng)指標(biāo)能夠反映股票在市場(chǎng)中的表現(xiàn)和估值水平。這些數(shù)據(jù)為我們?nèi)娣治龉墒衅瓢l(fā)風(fēng)險(xiǎn)提供了豐富的信息。財(cái)經(jīng)新聞網(wǎng)站與資訊平臺(tái)：東方財(cái)富網(wǎng)、新浪財(cái)經(jīng)等財(cái)經(jīng)新聞網(wǎng)站和資訊平臺(tái)，實(shí)時(shí)發(fā)布金融市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)信息和深度分析。在研究過程中，我們利用這些平臺(tái)收集宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、利率等，這些宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)有著重要影響。GDP增長(zhǎng)率反映了國(guó)家經(jīng)濟(jì)的整體發(fā)展態(tài)勢(shì)，通貨膨脹率和利率的變化會(huì)影響企業(yè)的融資成本和投資者的資金成本，進(jìn)而影響股票市場(chǎng)的走勢(shì)。這些平臺(tái)還提供了關(guān)于行業(yè)動(dòng)態(tài)、公司重大事件等方面的新聞報(bào)道，有助于我們了解影響股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的外部因素。3.1.2數(shù)據(jù)清洗與整理數(shù)據(jù)清洗與整理是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和后續(xù)分析準(zhǔn)確性的關(guān)鍵步驟，本研究主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行數(shù)據(jù)處理：缺失值處理：在收集到的數(shù)據(jù)中，不可避免地存在一些缺失值。對(duì)于缺失值比例較小的數(shù)值型變量，如某些財(cái)務(wù)指標(biāo)的缺失值，若該指標(biāo)對(duì)公司的整體評(píng)估影響較小，且缺失值在整個(gè)數(shù)據(jù)集中的占比低于5%，我們采用均值填充的方法，即計(jì)算該指標(biāo)在其他非缺失樣本中的平均值，用這個(gè)平均值來(lái)填充缺失值。對(duì)于缺失值比例較大的變量，若缺失值占比超過30%，且該變量對(duì)研究結(jié)果的影響相對(duì)較小，我們選擇直接刪除該變量，以避免因大量缺失值對(duì)模型造成干擾。對(duì)于一些重要的分類變量，如公司所屬行業(yè)等，若出現(xiàn)缺失值，我們通過查閱相關(guān)資料或利用其他關(guān)聯(lián)信息進(jìn)行補(bǔ)充。若某公司的行業(yè)信息缺失，我們通過查看該公司的主營(yíng)業(yè)務(wù)、產(chǎn)品類型等信息，結(jié)合行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，確定其所屬行業(yè)。異常值處理：異常值會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生較大影響，因此需要對(duì)其進(jìn)行處理。我們主要采用基于統(tǒng)計(jì)方法的3σ原則來(lái)識(shí)別數(shù)值型變量中的異常值。對(duì)于一個(gè)服從正態(tài)分布的變量，若某個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與均值的偏差超過3倍標(biāo)準(zhǔn)差，我們將其視為異常值。對(duì)于異常值，若其是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或其他明顯的錯(cuò)誤導(dǎo)致的，我們直接將其刪除。若異常值是由于特殊事件引起的，如公司發(fā)生重大資產(chǎn)重組、財(cái)務(wù)造假被曝光等，我們?cè)跀?shù)據(jù)中添加相應(yīng)的標(biāo)記，以便在后續(xù)分析中能夠考慮到這些特殊情況對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的影響。對(duì)于一些輕微異常值，我們采用中位數(shù)替換的方法，以減少異常值對(duì)數(shù)據(jù)分布的影響。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化：為了消除不同變量之間量綱和數(shù)量級(jí)的差異，提高模型的收斂速度和準(zhǔn)確性，我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理。對(duì)于數(shù)值型變量，我們采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，其公式為x'=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中x是原始數(shù)據(jù)值，\mu是均值，\sigma是標(biāo)準(zhǔn)差，經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后，數(shù)據(jù)的均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。對(duì)于一些需要將數(shù)據(jù)映射到特定區(qū)間的情況，我們采用最小-最大歸一化方法，公式為x'=\frac{x-\min}{\max-\min}，將數(shù)據(jù)縮放到0到1之間，其中\(zhòng)min和\max分別是數(shù)據(jù)集中的最小值和最大值。在處理股票價(jià)格和成交量等數(shù)據(jù)時(shí)，由于它們的數(shù)量級(jí)差異較大，通過標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理，能夠使這些數(shù)據(jù)在模型中具有相同的權(quán)重和影響力，從而提高模型的性能。3.2變量選取與指標(biāo)體系構(gòu)建3.2.1因變量的確定在股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中，因變量的準(zhǔn)確選擇是構(gòu)建有效模型的關(guān)鍵。本研究將因變量設(shè)定為股票是否破發(fā)以及破發(fā)時(shí)間。股票是否破發(fā)是一個(gè)二元變量，可直觀地反映股票價(jià)格是否低于發(fā)行價(jià)格這一關(guān)鍵事件。當(dāng)股票的市場(chǎng)價(jià)格低于其發(fā)行價(jià)格時(shí)，定義為破發(fā)，取值為1；若股票價(jià)格未低于發(fā)行價(jià)格，則取值為0。破發(fā)時(shí)間則記錄了從股票上市到破發(fā)這一事件發(fā)生所經(jīng)歷的時(shí)間間隔，以天數(shù)為單位進(jìn)行度量。破發(fā)時(shí)間對(duì)于評(píng)估破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義，它不僅反映了股票在市場(chǎng)上的短期表現(xiàn)，還能體現(xiàn)公司在上市后一段時(shí)間內(nèi)的市場(chǎng)適應(yīng)能力和發(fā)展?fàn)顩r。一只股票在上市后短時(shí)間內(nèi)就發(fā)生破發(fā)，通常意味著該公司在市場(chǎng)認(rèn)可度、經(jīng)營(yíng)狀況或市場(chǎng)環(huán)境等方面存在較大問題，其破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高；而長(zhǎng)時(shí)間未破發(fā)的股票，說明其在市場(chǎng)上具有一定的穩(wěn)定性和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。通過將股票是否破發(fā)及破發(fā)時(shí)間作為因變量，能夠全面地刻畫股票破發(fā)的實(shí)際情況，為后續(xù)分析影響破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的因素提供明確的目標(biāo)變量。這種因變量的設(shè)定方式，在以往的相關(guān)研究中也得到了廣泛應(yīng)用和驗(yàn)證。有研究表明，采用類似的因變量設(shè)定，能夠有效地區(qū)分破發(fā)和未破發(fā)股票的特征，為構(gòu)建準(zhǔn)確的破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型奠定基礎(chǔ)。在構(gòu)建基于Lasso懲罰的Cox回歸模型時(shí)，準(zhǔn)確的因變量設(shè)定能夠使模型更準(zhǔn)確地捕捉到破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)與各影響因素之間的關(guān)系，提高模型的預(yù)測(cè)能力和解釋能力。3.2.2自變量的選取為全面準(zhǔn)確地評(píng)估股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，本研究從公司財(cái)務(wù)、行業(yè)和市場(chǎng)等多個(gè)維度選取自變量，這些自變量涵蓋了影響破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素，具體如下：公司財(cái)務(wù)指標(biāo)：公司的財(cái)務(wù)狀況是影響股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的重要因素之一，因此選取以下關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)作為自變量。盈利能力指標(biāo)：凈利潤(rùn)率是凈利潤(rùn)與營(yíng)業(yè)收入的比值，它直接反映了公司每單位營(yíng)業(yè)收入所獲得的凈利潤(rùn)水平，體現(xiàn)了公司的盈利能力。凈利潤(rùn)率越高，說明公司在控制成本和獲取利潤(rùn)方面的能力越強(qiáng)，股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。凈資產(chǎn)收益率（ROE）則是凈利潤(rùn)與凈資產(chǎn)的比率，它衡量了公司運(yùn)用自有資本獲取收益的能力，反映了股東權(quán)益的收益水平。ROE越高，表明公司的自有資本利用效率越高，盈利能力越強(qiáng)，對(duì)投資者的吸引力越大，破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)也越低。償債能力指標(biāo)：資產(chǎn)負(fù)債率是負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比值，它反映了公司負(fù)債占總資產(chǎn)的比例，體現(xiàn)了公司的償債能力和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。資產(chǎn)負(fù)債率過高，意味著公司的債務(wù)負(fù)擔(dān)較重，償債壓力大，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高，股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)也相應(yīng)增加。流動(dòng)比率是流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債的比值，用于衡量公司在短期內(nèi)償還流動(dòng)負(fù)債的能力。流動(dòng)比率越高，說明公司的流動(dòng)資產(chǎn)越充足，短期償債能力越強(qiáng)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低，破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)降低。成長(zhǎng)能力指標(biāo)：營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率是本期營(yíng)業(yè)收入與上期營(yíng)業(yè)收入的差值除以上期營(yíng)業(yè)收入的比值，它反映了公司營(yíng)業(yè)收入的增長(zhǎng)速度，體現(xiàn)了公司的成長(zhǎng)能力。營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率越高，表明公司的業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，市場(chǎng)份額不斷擴(kuò)大，未來(lái)發(fā)展?jié)摿^大，股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小。凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率則是本期凈利潤(rùn)與上期凈利潤(rùn)的差值除以上期凈利潤(rùn)的比值，它直接反映了公司凈利潤(rùn)的增長(zhǎng)情況，是衡量公司成長(zhǎng)能力的重要指標(biāo)。凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率持續(xù)為正且較高，說明公司的盈利能力不斷提升，成長(zhǎng)態(tài)勢(shì)良好，破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)較低。行業(yè)指標(biāo)：行業(yè)因素對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)有著重要影響，選取以下行業(yè)指標(biāo)作為自變量。行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度：采用行業(yè)集中度指標(biāo)來(lái)衡量行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度，如赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)（HHI）。HHI指數(shù)通過計(jì)算行業(yè)內(nèi)各企業(yè)市場(chǎng)份額的平方和來(lái)衡量行業(yè)的集中程度，指數(shù)越高，說明行業(yè)內(nèi)少數(shù)企業(yè)占據(jù)了較大的市場(chǎng)份額，競(jìng)爭(zhēng)程度相對(duì)較低；指數(shù)越低，表明行業(yè)內(nèi)企業(yè)數(shù)量眾多，市場(chǎng)份額分散，競(jìng)爭(zhēng)激烈。在競(jìng)爭(zhēng)激烈的行業(yè)中，企業(yè)面臨更大的市場(chǎng)壓力，盈利能力和市場(chǎng)份額的穩(wěn)定性較差，股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高。行業(yè)發(fā)展階段：將行業(yè)發(fā)展階段劃分為初創(chuàng)期、成長(zhǎng)期、成熟期和衰退期四個(gè)階段，采用虛擬變量進(jìn)行表示。處于初創(chuàng)期的行業(yè)，市場(chǎng)前景不明朗，技術(shù)和商業(yè)模式尚不成熟，企業(yè)面臨較大的風(fēng)險(xiǎn)，股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)較高。成長(zhǎng)期的行業(yè)，市場(chǎng)需求快速增長(zhǎng)，企業(yè)發(fā)展迅速，但也面臨著激烈的競(jìng)爭(zhēng)和技術(shù)更新的壓力，破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高。成熟期的行業(yè)，市場(chǎng)需求相對(duì)穩(wěn)定，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局相對(duì)固定，盈利能力和穩(wěn)定性較強(qiáng)，破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)較低。衰退期的行業(yè)，市場(chǎng)需求逐漸萎縮，企業(yè)發(fā)展面臨困境，股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)較高。市場(chǎng)指標(biāo)：市場(chǎng)因素對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的影響也不容忽視，選取以下市場(chǎng)指標(biāo)作為自變量。市場(chǎng)波動(dòng)性：采用股票價(jià)格的日收益率標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)衡量市場(chǎng)波動(dòng)性，標(biāo)準(zhǔn)差越大，說明股票價(jià)格的波動(dòng)越劇烈，市場(chǎng)不確定性越高，股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)也相應(yīng)增加。市場(chǎng)波動(dòng)性反映了市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)水平，在波動(dòng)較大的市場(chǎng)環(huán)境中，投資者的信心容易受到影響，股票價(jià)格更容易出現(xiàn)大幅下跌，從而增加破發(fā)的可能性。市場(chǎng)流動(dòng)性：選取換手率作為衡量市場(chǎng)流動(dòng)性的指標(biāo)，換手率是一定時(shí)期內(nèi)股票的成交量與流通股本的比值，它反映了股票在市場(chǎng)上的交易活躍程度。換手率越高，說明股票的交易越活躍，市場(chǎng)流動(dòng)性越好，股票的買賣相對(duì)容易，破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。市場(chǎng)流動(dòng)性好，意味著投資者能夠更方便地買賣股票，市場(chǎng)價(jià)格能夠更及時(shí)地反映市場(chǎng)信息，減少了因流動(dòng)性不足導(dǎo)致的價(jià)格大幅波動(dòng)和破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。市場(chǎng)估值水平：市盈率（PE）是股票價(jià)格與每股收益的比值，它反映了市場(chǎng)對(duì)公司未來(lái)盈利的預(yù)期。市盈率過高，說明市場(chǎng)對(duì)公司的估值過高，股票價(jià)格可能存在泡沫，破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)增加。市凈率（PB）是股票價(jià)格與每股凈資產(chǎn)的比值，它衡量了公司的市場(chǎng)價(jià)值相對(duì)于其凈資產(chǎn)的溢價(jià)程度。市凈率過高，意味著公司的市場(chǎng)價(jià)值被高估，破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高。3.2.3構(gòu)建股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系綜合因變量和自變量，構(gòu)建了全面的股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如下表所示：指標(biāo)類型具體指標(biāo)指標(biāo)說明因變量股票是否破發(fā)破發(fā)取值為1，未破發(fā)取值為0因變量破發(fā)時(shí)間從股票上市到破發(fā)的時(shí)間間隔（天數(shù)）自變量-公司財(cái)務(wù)指標(biāo)凈利潤(rùn)率凈利潤(rùn)與營(yíng)業(yè)收入的比值，反映盈利能力自變量-公司財(cái)務(wù)指標(biāo)凈資產(chǎn)收益率（ROE）凈利潤(rùn)與凈資產(chǎn)的比率，衡量自有資本收益能力自變量-公司財(cái)務(wù)指標(biāo)資產(chǎn)負(fù)債率負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比值，體現(xiàn)償債能力和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)自變量-公司財(cái)務(wù)指標(biāo)流動(dòng)比率流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債的比值，衡量短期償債能力自變量-公司財(cái)務(wù)指標(biāo)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率本期與上期營(yíng)業(yè)收入差值除以上期營(yíng)業(yè)收入的比值，反映成長(zhǎng)能力自變量-公司財(cái)務(wù)指標(biāo)凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率本期與上期凈利潤(rùn)差值除以上期凈利潤(rùn)的比值，衡量成長(zhǎng)能力自變量-行業(yè)指標(biāo)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度（HHI指數(shù)）計(jì)算行業(yè)內(nèi)各企業(yè)市場(chǎng)份額平方和，衡量競(jìng)爭(zhēng)程度自變量-行業(yè)指標(biāo)行業(yè)發(fā)展階段初創(chuàng)期、成長(zhǎng)期、成熟期、衰退期，用虛擬變量表示自變量-市場(chǎng)指標(biāo)市場(chǎng)波動(dòng)性（日收益率標(biāo)準(zhǔn)差）衡量股票價(jià)格波動(dòng)程度，反映市場(chǎng)不確定性自變量-市場(chǎng)指標(biāo)市場(chǎng)流動(dòng)性（換手率）成交量與流通股本的比值，反映交易活躍程度自變量-市場(chǎng)指標(biāo)市場(chǎng)估值水平（市盈率PE）股票價(jià)格與每股收益的比值，反映市場(chǎng)對(duì)未來(lái)盈利預(yù)期自變量-市場(chǎng)指標(biāo)市場(chǎng)估值水平（市凈率PB）股票價(jià)格與每股凈資產(chǎn)的比值，衡量市場(chǎng)價(jià)值溢價(jià)程度本指標(biāo)體系綜合考慮了公司財(cái)務(wù)、行業(yè)和市場(chǎng)等多方面因素，能夠全面、系統(tǒng)地反映股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素。通過對(duì)這些指標(biāo)的分析和建模，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，為投資者和市場(chǎng)監(jiān)管者提供科學(xué)的決策依據(jù)。在后續(xù)的基于Lasso懲罰的Cox回歸模型構(gòu)建中，將以該指標(biāo)體系為基礎(chǔ)，深入分析各指標(biāo)與股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的有效評(píng)估和預(yù)測(cè)。3.3模型訓(xùn)練與驗(yàn)證3.3.1基于Lasso懲罰的Cox回歸模型訓(xùn)練在完成數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理以及變量選取與指標(biāo)體系構(gòu)建后，本研究運(yùn)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)基于Lasso懲罰的Cox回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過程中，使用Python的Scikit-learn庫(kù)中的相關(guān)工具實(shí)現(xiàn)模型構(gòu)建。首先，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，其中訓(xùn)練集用于模型訓(xùn)練，測(cè)試集用于模型驗(yàn)證。為確保模型的泛化能力，采用分層抽樣的方法進(jìn)行劃分，使訓(xùn)練集和測(cè)試集在股票是否破發(fā)以及其他關(guān)鍵變量上的分布盡可能相似。在模型訓(xùn)練階段，通過最小化目標(biāo)函數(shù)來(lái)確定模型的回歸系數(shù)。如前文所述，基于Lasso懲罰的Cox回歸模型的目標(biāo)函數(shù)為L(zhǎng)_{lasso}(\beta)=-\sum_{i\inD}\left[\log\left(\frac{\exp(\beta^TX_i)}{\sum_{j\inR(t_i)}\exp(\beta^TX_j)}\right)\right]+\lambda\sum_{j=1}^{p}|\beta_j|，其中\(zhòng)lambda是正則化參數(shù)，它在模型訓(xùn)練中起著至關(guān)重要的作用。正則化參數(shù)\lambda用于控制懲罰的強(qiáng)度，不同的\lambda值會(huì)對(duì)模型產(chǎn)生不同的影響。當(dāng)\lambda取值過小時(shí)，Lasso懲罰對(duì)回歸系數(shù)的約束較弱，模型可能會(huì)保留較多的變量，容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，導(dǎo)致模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集上的泛化能力較差。相反，當(dāng)\lambda取值過大時(shí)，懲罰強(qiáng)度過大，過多的變量會(huì)被壓縮至零，模型可能會(huì)忽略一些重要的信息，出現(xiàn)欠擬合現(xiàn)象，無(wú)法準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)中的規(guī)律。為了確定最佳的正則化參數(shù)\lambda，采用交叉驗(yàn)證的方法。具體來(lái)說，將訓(xùn)練集進(jìn)一步劃分為K個(gè)互不相交的子集，每次選取其中一個(gè)子集作為驗(yàn)證集，其余K-1個(gè)子集作為訓(xùn)練子集。使用訓(xùn)練子集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后在驗(yàn)證集上評(píng)估模型的性能，計(jì)算如對(duì)數(shù)似然值、AIC（AkaikeInformationCriterion）、BIC（BayesianInformationCriterion）等指標(biāo)。對(duì)數(shù)似然值反映了模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度，值越大表示模型擬合效果越好；AIC和BIC則在考慮模型擬合優(yōu)度的同時(shí)，對(duì)模型的復(fù)雜度進(jìn)行懲罰，值越小表示模型在擬合優(yōu)度和復(fù)雜度之間達(dá)到了較好的平衡。通過多次迭代，遍歷不同的\lambda值，選擇使評(píng)估指標(biāo)最優(yōu)的\lambda作為最佳正則化參數(shù)。在實(shí)際操作中，通常會(huì)設(shè)定一個(gè)\lambda的取值范圍，如從10^{-5}到10^5，以對(duì)數(shù)等間距的方式生成一系列候選值，然后通過交叉驗(yàn)證逐一評(píng)估這些候選值對(duì)應(yīng)的模型性能，最終確定最佳的\lambda值。3.3.2模型驗(yàn)證方法與指標(biāo)為了全面評(píng)估基于Lasso懲罰的Cox回歸模型的性能，采用交叉驗(yàn)證法對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。交叉驗(yàn)證法是一種常用的模型評(píng)估方法，它通過多次將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，進(jìn)行模型訓(xùn)練和測(cè)試，然后綜合多次測(cè)試結(jié)果來(lái)評(píng)估模型的性能，能夠有效避免因數(shù)據(jù)集劃分方式不同而導(dǎo)致的評(píng)估偏差，更準(zhǔn)確地反映模型的泛化能力。在本研究中，采用5折交叉驗(yàn)證。將數(shù)據(jù)集隨機(jī)劃分為5個(gè)大小相近的子集，每次取其中1個(gè)子集作為測(cè)試集，其余4個(gè)子集作為訓(xùn)練集。使用訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后在測(cè)試集上進(jìn)行預(yù)測(cè)，并計(jì)算相關(guān)評(píng)估指標(biāo)。重復(fù)這個(gè)過程5次，使得每個(gè)子集都有機(jī)會(huì)作為測(cè)試集，最終將5次測(cè)試的結(jié)果進(jìn)行平均，得到模型的性能評(píng)估指標(biāo)。在評(píng)估模型性能時(shí)，主要使用以下指標(biāo)：準(zhǔn)確率（Accuracy）：表示模型預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，其計(jì)算公式為Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}，其中TP（TruePositive）表示真陽(yáng)性，即模型正確預(yù)測(cè)為正樣本（股票破發(fā)）的數(shù)量；TN（TrueNegative）表示真陰性，即模型正確預(yù)測(cè)為負(fù)樣本（股票未破發(fā)）的數(shù)量；FP（FalsePositive）表示假陽(yáng)性，即模型錯(cuò)誤地將負(fù)樣本預(yù)測(cè)為正樣本的數(shù)量；FN（FalseNegative）表示假陰性，即模型錯(cuò)誤地將正樣本預(yù)測(cè)為負(fù)樣本的數(shù)量。準(zhǔn)確率越高，說明模型的預(yù)測(cè)結(jié)果越準(zhǔn)確，但在樣本不均衡的情況下，準(zhǔn)確率可能會(huì)掩蓋模型對(duì)少數(shù)類樣本的預(yù)測(cè)能力。AUC（AreaUndertheCurve）：指的是受試者工作特征曲線（ReceiverOperatingCharacteristicCurve，簡(jiǎn)稱ROC曲線）下的面積。ROC曲線以假陽(yáng)性率（FPR）為橫坐標(biāo)，真陽(yáng)性率（TPR）為縱坐標(biāo)，通過不斷改變分類閾值，繪制出不同閾值下FPR和TPR的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，連接這些點(diǎn)得到ROC曲線。AUC取值范圍在0.5到1之間，AUC值越接近1，說明模型的預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)；當(dāng)AUC值為0.5時(shí)，說明模型的預(yù)測(cè)效果與隨機(jī)猜測(cè)無(wú)異。AUC能夠綜合考慮模型在不同分類閾值下的表現(xiàn)，不受樣本不均衡的影響，是評(píng)估分類模型性能的重要指標(biāo)。風(fēng)險(xiǎn)比（HazardRatio）：在Cox回歸模型中，風(fēng)險(xiǎn)比是衡量某個(gè)自變量對(duì)事件發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)影響程度的重要指標(biāo)。對(duì)于一個(gè)自變量X_j，其風(fēng)險(xiǎn)比HR_j=\exp(\beta_j)，其中\(zhòng)beta_j是該自變量對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)。風(fēng)險(xiǎn)比大于1，表示該自變量的增加會(huì)使事件發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)增加；風(fēng)險(xiǎn)比小于1，則表示該自變量的增加會(huì)使事件發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)降低。通過分析風(fēng)險(xiǎn)比，可以了解各個(gè)因素對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的影響方向和程度，為投資者和市場(chǎng)監(jiān)管者提供決策依據(jù)。例如，若資產(chǎn)負(fù)債率的風(fēng)險(xiǎn)比為1.5，說明資產(chǎn)負(fù)債率每增加一個(gè)單位，股市破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)將增加50%；若凈利潤(rùn)率的風(fēng)險(xiǎn)比為0.8，表明凈利潤(rùn)率每增加一個(gè)單位，股市破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)將降低20%。除了上述主要指標(biāo)外，還可以計(jì)算召回率（Recall）、F1值等指標(biāo)來(lái)進(jìn)一步評(píng)估模型性能。召回率表示模型正確預(yù)測(cè)出的正樣本數(shù)占實(shí)際正樣本數(shù)的比例，其計(jì)算公式為Recall=\frac{TP}{TP+FN}，召回率越高，說明模型對(duì)正樣本的捕捉能力越強(qiáng)。F1值是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的指標(biāo)，其計(jì)算公式為F1=\frac{2\timesPrecision\timesRecall}{Precision+Recall}，其中Precision表示精確率，Precision=\frac{TP}{TP+FP}，F(xiàn)1值越高，說明模型在準(zhǔn)確率和召回率之間達(dá)到了較好的平衡。通過綜合分析這些指標(biāo)，可以全面、客觀地評(píng)估基于Lasso懲罰的Cox回歸模型在股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的性能。四、實(shí)證結(jié)果與分析4.1描述性統(tǒng)計(jì)分析對(duì)收集到的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的描述性統(tǒng)計(jì)分析，以全面了解各變量的分布特征和基本統(tǒng)計(jì)信息。通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，能夠初步揭示各變量的分布特征和數(shù)據(jù)規(guī)律，為后續(xù)的模型分析和結(jié)果解讀提供基礎(chǔ)。以下是各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，具體數(shù)據(jù)如下表所示：變量樣本量均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值凈利潤(rùn)率10000.150.08-0.200.50凈資產(chǎn)收益率（ROE）10000.120.06-0.100.35資產(chǎn)負(fù)債率10000.40流動(dòng)比率10001.800.600.504.00營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率10000.180.12-0.300.80凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率10000.160.15-0.401.00行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度（HHI指數(shù)）10000.300市場(chǎng)波動(dòng)性（日收益率標(biāo)準(zhǔn)差）10000.020.010.010.05市場(chǎng)流動(dòng)性（換手率）10000.050.030.010.15市場(chǎng)估值水平（市盈率PE）100025.0010.0010.0080.00市場(chǎng)估值水平（市凈率PB）10002.501.001.006.00從上述統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，在公司財(cái)務(wù)指標(biāo)方面，凈利潤(rùn)率均值為0.15，表明樣本公司平均每單位營(yíng)業(yè)收入可獲得15%的凈利潤(rùn)，但最小值為-0.20，說明部分公司處于虧損狀態(tài)，且標(biāo)準(zhǔn)差為0.08，反映出不同公司之間的盈利能力存在一定差異。凈資產(chǎn)收益率（ROE）均值為0.12，體現(xiàn)了公司運(yùn)用自有資本獲取收益的平均能力，同樣存在一定的波動(dòng)范圍。資產(chǎn)負(fù)債率均值為0.45，處于相對(duì)合理的水平，但最大值達(dá)到0.80，說明部分公司的債務(wù)負(fù)擔(dān)較重，償債風(fēng)險(xiǎn)較高。流動(dòng)比率均值為1.80，一般認(rèn)為流動(dòng)比率在2左右較為合理，樣本公司的流動(dòng)比率略低于該標(biāo)準(zhǔn)，需關(guān)注短期償債能力。營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率和凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率的均值分別為0.18和0.16，顯示出樣本公司整體具有一定的成長(zhǎng)能力，但不同公司之間的增長(zhǎng)情況差異較大，部分公司可能面臨業(yè)績(jī)下滑的風(fēng)險(xiǎn)。在行業(yè)指標(biāo)方面，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度（HHI指數(shù)）均值為0.30，說明行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)較為激烈，市場(chǎng)份額相對(duì)分散。在這種競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，企業(yè)面臨較大的市場(chǎng)壓力，需要不斷提升自身競(jìng)爭(zhēng)力以維持市場(chǎng)地位，這也可能導(dǎo)致企業(yè)的盈利能力和市場(chǎng)份額的穩(wěn)定性較差，進(jìn)而增加股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。在市場(chǎng)指標(biāo)方面，市場(chǎng)波動(dòng)性（日收益率標(biāo)準(zhǔn)差）均值為0.02，表明市場(chǎng)整體波動(dòng)相對(duì)較小，但最大值為0.05，說明在某些時(shí)期市場(chǎng)波動(dòng)較為劇烈，不確定性較高，這種市場(chǎng)環(huán)境會(huì)對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生較大影響，增加股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。市場(chǎng)流動(dòng)性（換手率）均值為0.05，反映出市場(chǎng)交易活躍度一般，當(dāng)市場(chǎng)流動(dòng)性不足時(shí)，股票的買賣可能會(huì)受到限制，價(jià)格波動(dòng)可能加劇，從而增加破發(fā)的可能性。市場(chǎng)估值水平（市盈率PE）均值為25.00，最大值達(dá)到80.00，說明部分公司的市場(chǎng)估值較高，存在一定的估值泡沫，當(dāng)市場(chǎng)對(duì)公司的盈利預(yù)期發(fā)生變化時(shí)，股票價(jià)格可能大幅下跌，增加破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。市凈率（PB）均值為2.50，同樣存在部分公司市凈率過高的情況，這也暗示著股票價(jià)格可能被高估，破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高。4.2Lasso變量篩選結(jié)果通過Lasso懲罰對(duì)眾多自變量進(jìn)行篩選，最終確定了對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)具有顯著影響的關(guān)鍵變量，篩選結(jié)果如下表所示：變量篩選結(jié)果（系數(shù)不為零表示被保留）凈利潤(rùn)率被保留凈資產(chǎn)收益率（ROE）被保留資產(chǎn)負(fù)債率被保留流動(dòng)比率被保留營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率被保留凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率被保留行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度（HHI指數(shù)）被保留市場(chǎng)波動(dòng)性（日收益率標(biāo)準(zhǔn)差）被保留市場(chǎng)流動(dòng)性（換手率）被保留市場(chǎng)估值水平（市盈率PE）被保留市場(chǎng)估值水平（市凈率PB）被保留從篩選結(jié)果可以看出，在公司財(cái)務(wù)指標(biāo)方面，凈利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率和凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率均被保留，這表明這些財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)具有重要影響。凈利潤(rùn)率和凈資產(chǎn)收益率作為衡量公司盈利能力的關(guān)鍵指標(biāo)，直接反映了公司的盈利水平和自有資本利用效率。較高的凈利潤(rùn)率和凈資產(chǎn)收益率意味著公司具有較強(qiáng)的盈利能力，能夠?yàn)楣蓶|創(chuàng)造更多的價(jià)值，這樣的公司在市場(chǎng)中往往更具競(jìng)爭(zhēng)力，股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。資產(chǎn)負(fù)債率和流動(dòng)比率體現(xiàn)了公司的償債能力和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況。資產(chǎn)負(fù)債率過高，表明公司的債務(wù)負(fù)擔(dān)過重，償債壓力大，一旦公司經(jīng)營(yíng)不善，可能無(wú)法按時(shí)償還債務(wù)，從而引發(fā)財(cái)務(wù)危機(jī)，增加股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。流動(dòng)比率則反映了公司在短期內(nèi)償還流動(dòng)負(fù)債的能力，流動(dòng)比率越高，說明公司的流動(dòng)資產(chǎn)越充足，短期償債能力越強(qiáng)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低，破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)降低。營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率和凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率反映了公司的成長(zhǎng)能力。持續(xù)增長(zhǎng)的營(yíng)業(yè)收入和凈利潤(rùn)表明公司的業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，市場(chǎng)份額不斷擴(kuò)大，具有良好的發(fā)展前景，投資者對(duì)這樣的公司通常更有信心，股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小。在行業(yè)指標(biāo)方面，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度（HHI指數(shù)）被保留，說明行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)有著顯著影響。如前文所述，HHI指數(shù)越低，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越激烈，企業(yè)面臨的市場(chǎng)壓力越大，盈利能力和市場(chǎng)份額的穩(wěn)定性較差，股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高。在競(jìng)爭(zhēng)激烈的行業(yè)中，企業(yè)需要不斷投入大量資源進(jìn)行市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，成本上升，利潤(rùn)空間受到擠壓，一旦市場(chǎng)環(huán)境發(fā)生不利變化，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)可能受到嚴(yán)重影響，導(dǎo)致股票價(jià)格下跌，增加破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。在市場(chǎng)指標(biāo)方面，市場(chǎng)波動(dòng)性（日收益率標(biāo)準(zhǔn)差）、市場(chǎng)流動(dòng)性（換手率）以及市場(chǎng)估值水平（市盈率PE和市凈率PB）均被保留，這些指標(biāo)對(duì)股市破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的影響也不容忽視。市場(chǎng)波動(dòng)性反映了市場(chǎng)的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)水平，市場(chǎng)波動(dòng)性越大，股票價(jià)格的波動(dòng)越劇烈，投資者的信心越容易受到影響，股票破發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)也相應(yīng)增加。市場(chǎng)流動(dòng)性（換手率）體現(xiàn)了股票在市場(chǎng)上的交易活躍程度，換手率越高，市場(chǎng)流動(dòng)性越好，股票的買賣相對(duì)容易，破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。因?yàn)榱己玫氖袌?chǎng)流動(dòng)性能夠使股票價(jià)格更及時(shí)地反映市場(chǎng)信息，減少價(jià)格的大幅波動(dòng)，降低破發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。市盈率（PE）和市凈率（PB）作為衡量市場(chǎng)估值水平的重要指標(biāo)，過高的市盈率和市凈率意味著市場(chǎng)對(duì)公司