可以全面度量一家上市公司的投资价值评分的10个维度,评分需要准备的数据,并给出各个维度的权重

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根据中金公司《股票市场投资修炼手册》和清华大学《企业IPO价值审核》研究,结合沃尔评分法及中国上市公司信息透明度指数,现构建上市公司投资价值评估体系如下:

一、10大核心维度及权重分配

二、维度详解及数据需求

  1. 盈利能力(20%)
    数据需求:ROE(加权≥15%)、毛利率(行业均值1.5倍)、扣非净利润增速(近3年CAGR≥20%)
    核心指标:净资产收益率需达到行业前30%水平,如京东方2024年面板业务毛利率突破28%

  2. 行业前景(15%)
    数据需求:行业复合增速(未来5年CAGR≥12%)、政策支持度(专项补贴占比营收≥5%)、技术迭代周期(≤3年)
    案例:新能源车行业2025年预期渗透率40%,带动宁德时代研发投入占比提升至6.5%

  3. 公司治理(12%)</

### 如何计算度量空间中数据集的本征维数 对于度量空间中的数据集,计算其本征维数是一个重要的任务,有助于理解数据的本质结构指导后续的数据处理工作。一种常用的方法是基于拉普拉斯特征映射的技术来估计本征维数。 #### 构建图模型 为了应用拉普拉斯特征映射技术,首先需要构建一个能够反映数据间相似性的无向加权图G=(V,E),其中顶点集合V代表样本点,边E上的权重w_ij反映了节点i和j之间距离d(i,j)的关系。通常采用热核函数exp(-||xi-xj||²/σ²)作为衡量标准[^1]。 #### 计算拉普拉斯矩阵 接着,根据上述建立起来的邻接矩阵W以及对应的度矩阵D(对角线上元素为各节点连接强度之和),可得到未标准化形式下的图拉普拉斯矩阵L=D-W;或者考虑更稳定的随机游走版本L_rw=I-D⁻¹W或对称归一化版本L_sym=I-D^(-½)WD^(-½)。 #### 特征分解求解最小非零特征值数目 随后执行谱分析过程——即针对选定类型的拉普拉斯矩阵进行特征值分解操作EV(L)=Λ*Φ,这里Λ是对角线含有从小到大排列好的实数值λ_i而Φ则是相应正交基底组成的变换矩阵。理论上讲,在理想情况下当且仅当前m个绝对值较小接近于0的特征根存在时,则认为该组数据的真实内在维度大约等于m+1【注意这里的描述非严格数学定理而是经验法则】。 ```python import numpy as np from sklearn.neighbors import kneighbors_graph from scipy.sparse.linalg import eigsh def estimate_intrinsic_dimension(X, k_neighbors=5): """ Estimate the intrinsic dimension of a dataset using Laplacian eigenmaps. Parameters: X (array-like): The input data matrix with shape (n_samples, n_features). k_neighbors (int): Number of nearest neighbors to consider for constructing graph. Returns: int: Estimated intrinsic dimensionality based on number of small non-zero eigenvalues. """ # Construct adjacency matrix from KNN graph A = kneighbors_graph(X, k_neighbors).toarray() # Compute degree matrix and unnormalized laplacian D = np.diag(A.sum(axis=1)) L = D - A # Perform eigenvalue decomposition evals, _ = eigsh(L, which='SM') # Count how many near zero eigenvalues exist tol = 1e-8 num_small_eigenvals = sum(evals < tol) return num_small_eigenvals + 1 # Example usage if __name__ == "__main__": # Generate synthetic manifold embedded in higher dimensional space from sklearn.datasets import make_swiss_roll X, color = make_swiss_roll(n_samples=1500) estimated_dim = estimate_intrinsic_dimension(X=X, k_neighbors=7) print(f"Estimated Intrinsic Dimension is {estimated_dim}") ```
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