用机器学习改进基本面因子在游戏行业的实证
游戏行业是一个新兴行业,在最近几年行业规模的增长速度惊人,但是由此也带来了一系列争议.该行业的一大优势是现金流占营业收入的比重大、账期短,但该行业产品的生命周期短、政策具有不确定性,以及资本环境对该行业具有较大的影响.投资该行业除了传统的基本面分析外,也可以进行基于多因子的量化投资.本文立足于该行业公司的基本面,尝试使用神经网络建立游戏行业公司的财务预测模型,通过统计模型改良多因子模型中的EBIT/EV因子,并在A股进行实证分析.
2022-05-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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