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南京江宁经济开发区产业结构升级的金融支持路径选择
1
作者
桑晓鹏
卞蓉
+4 位作者
米成源
张艳芳
杨轶婷
屠志婷
仲飞
《价值工程》
2015年第21期252-254,共3页
江宁开发区自2010年成为南京市第三个国家级经济开发区,区域经济的发展上升到新的平台,开发区秉承创新驱动发展的战略,积极进行产业结构的优化升级,以此提高综合实力。在江宁经济开发区为研究对象的基础上,通过对现有的国内外经济区的...
江宁开发区自2010年成为南京市第三个国家级经济开发区,区域经济的发展上升到新的平台,开发区秉承创新驱动发展的战略,积极进行产业结构的优化升级,以此提高综合实力。在江宁经济开发区为研究对象的基础上,通过对现有的国内外经济区的成功经验分析,结合江宁区的产业结构现状和金融支持现状,提出能促进江宁经济开发区产业结构升级的可行性金融支持策略。
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关键词
产业结构升级
金融支持
江宁经济开发区
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职称材料
机器学习与财务预测——来自中国上市公司业绩爆雷预警应用的经验研究
被引量:
4
2
作者
张宏斌
郭蒙
《金融学季刊》
2020年第4期135-154,共20页
作为经济领域较为新兴的研究方法,机器学习拓宽了经济学研究边界。那么,能否将其应用于中国上市公司的财务预测呢?本文认为,通过正确地选择模型和准确完整地收集数据,机器学习可以成为一种适用性强且效率高的预测方法,能够挖掘数据间的...
作为经济领域较为新兴的研究方法,机器学习拓宽了经济学研究边界。那么,能否将其应用于中国上市公司的财务预测呢?本文认为,通过正确地选择模型和准确完整地收集数据,机器学习可以成为一种适用性强且效率高的预测方法,能够挖掘数据间的关系,研究非线性、不易解释的模型,预测准确度超过了传统计量经济模型。本文以机器学习为研究方法,以中国上市公司业绩爆雷预警应用为切入点,基于文献和文本挖掘选择预测变量,训练了决策树、Bagging、AdaBoost、弹性网、Logistic回归5种模型。结果表明机器学习模型对上市公司业绩爆雷有较好的预警效果;集成学习模型Bagging和AdaBoost预测能力更强,弹性网模型最稳定。我们的研究为机器学习在财务管理领域应用提供了一些思路及建议。
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关键词
机器学习
财务预测
学习模型
业绩爆雷
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职称材料
题名
南京江宁经济开发区产业结构升级的金融支持路径选择
1
作者
桑晓鹏
卞蓉
米成源
张艳芳
杨轶婷
屠志婷
仲飞
机构
南京
航空航天大学
南航明珠商务酒店
南京市雨花台区人民政府西善桥办事处
出处
《价值工程》
2015年第21期252-254,共3页
基金
南京航空航天大学大学生创新训练计划项目<南京江宁经济开发区产业结构升级的金融创新研究>的成果
文摘
江宁开发区自2010年成为南京市第三个国家级经济开发区,区域经济的发展上升到新的平台,开发区秉承创新驱动发展的战略,积极进行产业结构的优化升级,以此提高综合实力。在江宁经济开发区为研究对象的基础上,通过对现有的国内外经济区的成功经验分析,结合江宁区的产业结构现状和金融支持现状,提出能促进江宁经济开发区产业结构升级的可行性金融支持策略。
关键词
产业结构升级
金融支持
江宁经济开发区
Keywords
industrial structure upgrade
financial support
Jiangning economic development zone
分类号
F832.7 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
机器学习与财务预测——来自中国上市公司业绩爆雷预警应用的经验研究
被引量:
4
2
作者
张宏斌
郭蒙
机构
中山大学岭南学院
南京市雨花台区人民政府西善桥办事处
出处
《金融学季刊》
2020年第4期135-154,共20页
基金
国家自然科学基金项目(71790603、71872186)
广东省基础与应用基础研究基金项目(2019A1515011409)
+3 种基金
广东省软科学研究计划项目(2019A101002103)
广东省2019—2020年度会计科研课题(19-20*011)
广东省普通高校哲学科学专项(2019GXJK078)
2020广东省财政科研课题(Z202079)等项目的资助
文摘
作为经济领域较为新兴的研究方法,机器学习拓宽了经济学研究边界。那么,能否将其应用于中国上市公司的财务预测呢?本文认为,通过正确地选择模型和准确完整地收集数据,机器学习可以成为一种适用性强且效率高的预测方法,能够挖掘数据间的关系,研究非线性、不易解释的模型,预测准确度超过了传统计量经济模型。本文以机器学习为研究方法,以中国上市公司业绩爆雷预警应用为切入点,基于文献和文本挖掘选择预测变量,训练了决策树、Bagging、AdaBoost、弹性网、Logistic回归5种模型。结果表明机器学习模型对上市公司业绩爆雷有较好的预警效果;集成学习模型Bagging和AdaBoost预测能力更强,弹性网模型最稳定。我们的研究为机器学习在财务管理领域应用提供了一些思路及建议。
关键词
机器学习
财务预测
学习模型
业绩爆雷
Keywords
machine learning
financial forecasting
ML model
performance-mine explosion
分类号
F832.51 [经济管理—金融学]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
南京江宁经济开发区产业结构升级的金融支持路径选择
桑晓鹏
卞蓉
米成源
张艳芳
杨轶婷
屠志婷
仲飞
《价值工程》
2015
0
下载PDF
职称材料
2
机器学习与财务预测——来自中国上市公司业绩爆雷预警应用的经验研究
张宏斌
郭蒙
《金融学季刊》
2020
4
下载PDF
职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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