基于大数据的股权性投资决策研究

• 作者: 徐桂兰 胡杨
• 来源期刊: 财讯
• 关键词: 大数据 股权性投资决策 机器学习 企业价值创造 决策支持
• 年，卷（期）: 2020,（24）
• 所属期刊栏目: 理论探讨
• 页码范围: 167-168
• 页数: 2页
• 语种: 中文

摘要

投资决策作为管理会计的核心内容之一,是企业价值创造的主要来源.随着资本市场的发展,股权性投资在企业发展壮大和战略转型中的作用日益凸显.传统股权性质决策中,企业主要依赖于财务报告等有限的数据信息及简单的数据分析工具,造成信息获取不全面、决策效率低下.大数据时代为多样性数据的获取及复杂数据分析工具的运用提供了便利,因此,本文致力于借助机器学习等大数据思维和方法,以不同结构数据的特征选择为起点,详细阐述数据处理和建模过程,进一步梳理模型评估和优化的步骤,最终得出影响选择股权投资目标企业的诸多因素.本文研究将克服传统方式中数据结构的桎梏,力图挖掘出传统数据分析方式中难以观测甚至超出常规认识的有价值的信息,借以开阔管理层的决策视野,提升股权性投资决策的准确性和科学性.