文件名称:机器学习改进会计:讨论、实施和研究机会-研究论文
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更新时间:2024-06-29 14:46:23
machine learning panel
机器学习在实证会计研究中的重要性日益增加。 在这篇评论文章中,我回顾了超越预测并将这些工具用于可概括的概念见解的独特挑战。 以 2019 年会计研究评论会议上提出的“机器学习改进会计估计”为跳板,我提出了一个具有各种可测试含义的概念框架。 我还开发了带有会计数据的实施注意事项面板,例如会计数字之间的共线性或验证和测试样本的合适选择,以减轻样本间的相关性。 最后,我提供了一个个人观点,即拥抱许多低悬的机会,将方法论带入主要的未解决的会计问题中。