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阿吉姆·乌丁;陶新元;周嘉庆;于丹彤

缺失值对盈利预测重要吗？机器学习视角。 （英语） Zbl 1491.91162号

数量。财务 22，第6期，1113-1132（2022）.
摘要：分析师的预测是对公司未来收益最常见和最重要的估计之一。然而，由于缺少值，它们很难充分利用。本研究应用机器学习技术估计个别分析师预测中的缺失值，然后根据估计和观察到的预测预测公司的未来收益。在估计缺失值后，预测误差比平均预测减少了41%，这表明估计后的缺失值确实对盈利预测有用。我们分析了多种估计方法，并表明矩阵分解（MF）的表现在使用不同评估方法和跨公司时是一致的。最后，我们提出了一种基于随机梯度下降的耦合矩阵分解（CMF），以提高多个数据集缺失值的估计质量。与使用单一数据集的MF相比，CMF进一步将收益预测误差减少了19%。

MSC公司：

91G50型 公司财务（股息、实物期权等）
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

分析师盈利预测;公司盈利预测;机器学习;耦合矩阵分解;缺失值估计

软件：

XGBoost公司;凯拉斯;老鼠;插补
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Uddin}等人，数量。财务22，No.6，1113--1132（2022；Zbl 1491.91162）
全文： 内政部 链接

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