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　　4.保留股票
　　初始投资者在IPO时期保留的资本可看做是股票质量的指示信号。此因素可以比例来表示，这个比例的分子是股票IPO时卖出的数量，分母是发行后的股票数量与IPO卖出的数量的差值。可表示如下：
　　5.股票发行总额
　　这个因素可定义为股票发行总额的对数，其中不包括超额配售的部分。可表示如下：
　　6.科技性
　　把科技性纳入到考虑因素是因为在研究中表明，科技性公司一般拥有较大的IPO抑价水平。同承销商的威望因素相同，其变量取值为0，1.当IPO公司属于科技性公司时为1，否则为.
　　（二）算法过程解析
　　1.确定样本所在区域
　　这个过程通过最近邻原则来将样本数据区分至不同的区域，以达到提高预测准确度的目的。首先将输入变量分为不同的泰森多边形区域，假设输入变量的维度为n，n+1维则是预测结果。原型机可定义为输入变量空间中的一个向量P，存在k个原型机，符合，将Rn分为k个泰森多边形区域。可按照下述公式来定义一个区域其中d表示欧几里得距离。
　　2.适应度评价
　　适应度函数可用来评估个体的优劣程度的工具，适应度函数作用于某个体时的值可认为是该个体的适应度
　　训练模式由n+1维的向量组成，可表示为
　　3.进化策略
　　进化策略可采用变异，重组算子，高斯变异算子实现个体更新。进化策略的变异方法是在旧的个体上，增加一个正态分布的随机数，因而产生新的个体。每一代中，变异后的个体与父代进行比较，并选择比较好的一个，此策略可称为（1+1）策略。进化策略的变异是在旧的个体基础上添加一个正态分布的随机数，从而产生新的个体，变异过程可表示为：
　　对第i个分量产生一次符号标准正态分布的随机数。
　　4.预测
　　对于输入T，每一个子系统需要建议样本所在的区域。通过对不同区域的回归分析来得到T的估计值作为预测结果。上述过程可以使用不同的初始化值来重复10次，因此，这个系统可以由10个子系统组成。每一个子系统都是一个泰森域模型，不一定每一个子系统都会有一个有效的输出。可以将有效输出的平均值作为最终的输出。下面从数据变量方面及方法分析进化算法预测我国IPO抑价水平的可行性：
　　数据变量方面经归纳整理，可分为大类：承销商威望因素，路演价格范围，发行价格，保留股票数量，股票发行总额及科技性。
　　首先：承销商威望因素。据统计，2012年中国承销商中，主要以中信，国信，招商，平安，民生，广发等券商为主。证监会每年度以证券公司风险管理的能力为基础，结合公司管理水平及市场竞争力对共公司进行综合性评价。证券公司将被分为A（AAA，AA，A），B（BBB，BB，B），C（CCC，CC，C），D，E五大类共11个级别。除证券公司的评级外可结合往期各券商发行IPO的抑制率及发行的资本总额为评估因素对承销商排序，排次较高的券商认为其具有威望。承销商威望因素赋值为1，否则赋值为0。
　　其次：路演价格范围，发行价格，保留股票数量，股票发行总额。路演目前在我国已成为上市前的必需环节。除过传统的路演，更出现了网上路演，通过互联网来展示上市公司，推广股票。这些因素在IPO之前需要逐个确定。
　　最后：科技性。1937年成立的SIC（StandardIndustrialClassification）系统将个公司机构氛围不同的领域，同时这个系统也应用于其他国家。我国虽然没有应用SIC系统，但可以通过科技公司经营范围来界定拟上市公司的科技性。
　　分析方法中建立模型机预测等过程可在Matlab中实现，Matlab较强的处理数组及矩阵的特点，以及庞大的函数库比较适合运用双层进化算法的实现和分析。
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