2.4数据集成
　　将股票价格及涨跌数据，上市公司财务指标数据集成至一个数据库，最终得到有效数据1 856例。
　　2.5建立模型
　　构建Logistic回归模型，以步进法通过似然比统计筛选得到7个预测变量，如图3所示，再用此7个预测变量构建人工神经网络模型如图4所示。对照模型使用未使用变量筛选的人工神经网络。构建模型时，训练数据占80%，测试数据占20%。
　　2.6实验结果
　　评级总正确率较未使用变量筛选的模型，在培训和测试数据分区分别有了1.5和3个百分点的提高，分别为48.64%和50.52%；在评级=0时分别有了21和28个百分点的提高，分别为60.61%和64.63%，从ROC下方面积可以清晰看到这个变化，如图7、图8所示；在评级=3时培训分区有了5个百分点的提高，为82.8%，测试区没有提高。但在评级=1或者评级=2时正确率却有了不同程度的下降。
　　2.7实验结果分析
　　使用Logistic回归筛选变量后的BP神经网络在对股票进行评级时，其评级正确率在涨幅最大区域因原模型准确率已高达77%，提升幅度不是特别大，但在跌幅最大区域却有了显著提高。其原因在于筛选后的变量扩大了影响程度较大的变量的影响，缩小了原有影响程度较小的变量产生噪声的影响，使处于涨幅极端的两类因变量特征更加明显，其分类正确率自然会有提升。而对于处于涨幅中间区域的两类因变量来说，因其涨跌幅较小，各种自变量的影响相互博弈，删减自变量，对其正确分类必然产生较大影响，降低了分类正确率。但在实际生活中，人们关心的往往是如何使利益最大化，并尽可能减小风险成本。因此，本文所提出的模型价值显而易见。
　　3结语
　　股票分级实验证明，基于Logistic回归筛选变量后的BP神经网络在保证总体分类正确率稳步提升的同时在极大、极小分类正确率上也有了显著的提高。因此，在对极值分类有较高要求且预测变量较多的应用领域，此模型可作为一种分类参考，以提高分类效率。
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