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阿波斯托洛斯·卡萨法多斯。;乔治·莱莱达基斯（George N.Leledakis）。;埃马努伊尔·普拉吉塔基斯（Emmanouil G.Pyrgiotakis）。;安德洛索普洛斯;马诺斯·费尔加迪奥提斯

银行合并预测中的机器学习：一种基于文本的方法。 （英语） Zbl 07764658号

欧洲药典。物件。 312，第2期，783-797（2024）.
摘要：本文研究了文本信息在美国银行合并预测任务中的作用。我们在这种方法背后的直觉是，文本可以减少银行的不透明性，并让我们更好地了解银行公司的战略选择。我们使用1994年至2016年期间美国银行年度观察数据的样本从银行年度报告中检索文本信息。为了预测投标人和目标，我们使用文本信息和财务变量作为几个机器学习模型的输入。我们发现，当我们联合使用文本信息和财务变量作为输入时，与使用单一类型输入的模型相比，我们的模型的性能大大提高。此外，我们发现，在预测未来的投标人时，由于包含文本而导致的性能改进更为显著，这一任务在相关文献中的探索较少。因此，我们的研究结果强调了文本信息在银行合并预测任务中的重要性。

理学硕士：

900亿 运筹学与管理科学

关键词：

金融;银行合并预测;文本分析;自然语言处理;机器学习

软件：

单词2vec;手套;BERT（误码率）;张紧器2传感器
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.G.Katsafados}等人，《欧洲药典》。312号决议，第2号，783--797（2024年；Zbl 07764658）
全文： 内政部

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