文件名称：学习董事会平衡计分卡以提高公司绩效-研究论文
文件大小：1.2MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 08:42:23
Boosting machine learning
本文的目的是展示如何使用提升方法来定义数据驱动的董事会平衡计分卡 (BSC)，并将其应用于标准普尔 500 指数公司。 使用 Adaboost，我们可以生成交替决策树 (ADT)，以解释公司治理变量与公司绩效之间的关系。 我们还提出了一种基于交叉验证实验构建代表性 ADT 的算法。 代表 ADT 为董事会 BSC 选择最重要的指标。 作为最终结果，我们提出了一个部分自动化的战略规划系统，将 Adaboost 与董事会 BSC 相结合，用于董事会级别或投资决策。