論文の概要: Using Machine Learning to Forecast Future Earnings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13995v1
• Date: Tue, 26 May 2020 16:39:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 00:32:03.216592
• Title: Using Machine Learning to Forecast Future Earnings
• Title（参考訳）: 機械学習を使って未来を予測
• Authors: Xinyue Cui, Zhaoyu Xu, Yue Zhou
• Abstract要約: 我々は,企業基本の予測に基づいて,機械学習モデルの適用可能性と適合性を評価した。 我々のモデルは、アナリストが企業の基本についてより良い予測を行うのに好適な補助ツールとして機能することがすでに証明されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.476455202580687
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this essay, we have comprehensively evaluated the feasibility and suitability of adopting the Machine Learning Models on the forecast of corporation fundamentals (i.e. the earnings), where the prediction results of our method have been thoroughly compared with both analysts' consensus estimation and traditional statistical models. As a result, our model has already been proved to be capable of serving as a favorable auxiliary tool for analysts to conduct better predictions on company fundamentals. Compared with previous traditional statistical models being widely adopted in the industry like Logistic Regression, our method has already achieved satisfactory advancement on both the prediction accuracy and speed. Meanwhile, we are also confident enough that there are still vast potentialities for this model to evolve, where we do hope that in the near future, the machine learning model could generate even better performances compared with professional analysts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,本手法の予測結果をアナリストのコンセンサス推定と従来の統計モデルの両方と徹底的に比較し,企業基本予測(すなわち収益)に機械学習モデルを適用する可能性と適合性を総合的に評価した。 その結果、当社のモデルは、アナリストが企業の基本についてより良い予測を行うのに好適な補助ツールとして機能することがすでに証明されている。 従来の統計モデルがロジスティック回帰のような業界で広く採用されているのに対し,本手法は予測精度と速度の両方において良好な進歩を遂げている。 一方で、このモデルが進化する可能性はまだ無限にあると確信しており、近い将来、機械学習モデルがプロのアナリストよりも優れたパフォーマンスを生み出すことを期待しています。

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