文件名称：使用 Boosting 进行财务分析和绩效预测：适用于标准普尔 500 指数公司、拉丁美洲 ADR 和银行-研究论文
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更新时间：2024-06-29 09:35:26
Financial analysis machine
本文展示了 boosting 方法如何以两种方式支持财务分析功能：1. 作为预测公司业绩的预测工具，并根据其对业绩的影响对会计和公司变量进行排名，以及 2. 作为生成的解释工具交替决策树，捕捉决定绩效的会计和公司治理变量之间的非线性关系。 我们将使用 Adaboost 的结果与逻辑回归、装袋和随机森林进行比较。 我们对标准普尔 500 指数公司、拉丁美洲公司的美国存托凭证 (ADR) 和拉丁美洲银行各有一个样本进行了 10 倍交叉验证实验。 Adaboost 结果表明，大公司的表现要好于小公司，尤其是当这些公司的长期资产销售比率有限时。 当居住国的法治薄弱时，大型 LAADR 公司的绩效会提高。 就标准普尔 500 指数公司而言，当高级管理人员的薪酬大多是可变的时，绩效会提高。