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基于数据挖掘技术对财务报表分析模型的不同选择,财务管理外文翻译
文档价格: 300 金币 立即充值 文章语言: 英语-中文 原文出处: 请在文档内查看
译文字数: 4240 字 (节选翻译) 译文格式: Doc.docx (Word) 更新时间: 2017-12-17
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基于数据挖掘技术对财务报表分析模型的不同选择,财务管理外文翻译,财务诊断,获利能力

Model selection for financial statement analysis: Variable selection with data mining technique

译文(字数:4240):

摘要

此研究的目的是验证数据驱动方式对财务报表分析的有效性。在会计领域,为了以财务报表数据为基础来预测公司经营状况,对模型框架的变量选择已经从多个角度对公司价值理论进行透视,然而基于数据挖掘技术对财务报表模型进行选择的研究仍然缺乏一定的深度。在这篇论文中,我们将尝试通过运用最新的数据挖掘技术验证不同变量的选择的公司盈利预测模型框架的可行性。从分析结果来看,一个考虑变量与模型冗余的方法对财务报表数据来说是有效的。

1.绪论

信息和通信技术的最新进步如同戏剧性般加快了计算机普及的速度。在这种大环境之下,研究人员已经针对大数据计算在不同领域的应用发表了许多研究。数据挖掘技术在数据驱动分析和建模等领域扮演者一个重要的角色。与数据挖掘相关的各种方法持续发展至今,诸如SPSS和Weka等软件已经发展到可以方便使用的地步。不过,针对这些应用,我们还应该选择一种适合数据的方法。 

本研究的目的是为了验证数据驱动方法对财务报表分析方法的有效性。在会计领域,Ou和Penman(1989)1)提出了以财务报表数据为重点的盈余预测模型的架构。他们通过逐步逻辑回归分析,为后续财政年度企业盈利增长的可能性构建了预测模型。


原文(未统计字数):

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