文件名称：使用 SHAP 值解释的成对获取预测-研究论文
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更新时间：2024-06-30 03:52:21
Acquisition prediction Probability
市场上可能会发生意外收购，这会对市场环境产生重大影响。 因此，预测未来的收购方和被收购方公司对收购或投资策略很重要。 由于以下要求，该预测是一个具有挑战性的问题：纳入各种非财务因素并解决缺乏负样本的问题。 对于前者，我们建议包括一个代表收购方和被收购方在投资和类别网络中的重要性的网络特征，以及一个与其相似性和接近度相关的公司关系特征。 考虑到后者的要求，作为反例，我们设置了具有与正例相似特征的获取者和被获取者对。 这允许了解被选中进行收购的公司和候选公司之间的细微差别。 我们使用从 CrunchBase 收集的 2000-2018 年采集日志评估了我们提出的预测模型。 基于对高 SHapley 加性解释 (SHAP) 值特征的分析，我们发现新考虑的网络和公司关系特征具有很高的重要性（22 个关键特征中的 10 个）。 我们还通过解释 SHAP 值阐明了这些新特征如何有助于预测收购发生。