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基于机器学习的商誉减值预测模型
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作者 王艳艳 于李胜 《会计研究》 CSSCI 北大核心 2024年第3期51-64,共14页
本文以我国2008-2020年A股非金融公司为样本,采用机器学习方法对商誉的减值进行了预测,以期帮助投资者识别商誉减值风险,缓解商誉减值对市场的冲击。实证结果显示,随机森林和XGBoost两种集成学习模型的预测表现要优于其他模型。进一步... 本文以我国2008-2020年A股非金融公司为样本,采用机器学习方法对商誉的减值进行了预测,以期帮助投资者识别商誉减值风险,缓解商誉减值对市场的冲击。实证结果显示,随机森林和XGBoost两种集成学习模型的预测表现要优于其他模型。进一步研究发现,随机森林和XGBoost预测的商誉减值公司在预测期的平均持有收益率要显著低于预测不会发生减值的公司,而且随着预测准确率的提升二者之间的差异逐渐向真实差异靠拢。这说明机器学习模型能够有效识别商誉减值风险,从而促进市场对其的吸收。最后,本文还发现由于影响公司行为的因素及其重要性会随时间变化,因此使用机器学习模型预测或者识别公司行为时,训练集的时间跨度并不是越大越好。 展开更多
关键词 商誉减值 机器学习 模型融合 训练集规模
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环境规制成本如何影响污染企业绿色转型升级?——基于技术学习和吸收的视角
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作者 王艳艳 +1 位作者 罗丽婷 姜玺阳 《财务研究》 CSSCI 2024年第4期11-25,共15页
本文以2015~2021年间A股重污染行业上市公司作为研究对象,以2018年环保费改税以及部分省份征收标准调整为背景,采用双重差分法检验环境规制成本对重污染企业绿色技术转型的影响及其具体作用机制。结果表明:相比于标准平移地区,征收标准... 本文以2015~2021年间A股重污染行业上市公司作为研究对象,以2018年环保费改税以及部分省份征收标准调整为背景,采用双重差分法检验环境规制成本对重污染企业绿色技术转型的影响及其具体作用机制。结果表明:相比于标准平移地区,征收标准提高地区的重污染企业研发投入显著提升。进一步检验表明,在较容易获取外部知识的环境下,以及在工艺研发投入比例较高的重污染企业中,研发投入的增加主要用于学习和吸收外界已有的技术,从而实现绿色转型升级。研究还发现,征收标准的提高降低了重污染企业所在地的污染物排放。异质性分析发现,征收标准提高后,国有企业研发投入比非国有企业增长更显著。上述结果综合表明,环境规制在企业绿色治理当中发挥了积极的作用,可以通过促进技术的学习和吸收来改进污染企业的生产流程,赋能企业绿色转型。 展开更多
关键词 环境保护税 规制成本 绿色转型 知识吸收能力
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