【摘 要】
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本文基于分行业的横截面财务数据分析影响市盈率的主要因素,提出了PCA-LASSO模型及其精简模型方法,并对市盈率进行样本外预测,同时与传统的线性回归模型及LASSO回归模型的结
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本文基于分行业的横截面财务数据分析影响市盈率的主要因素,提出了PCA-LASSO模型及其精简模型方法,并对市盈率进行样本外预测,同时与传统的线性回归模型及LASSO回归模型的结果进行了比较。研究表明,在行业市盈率的样本外预测方面,所提出的PCA-LASSO模型及其精简模型方法明显优于已有的两种研究方法。所提模型方法融合了主成分回归和LASSO回归的优点,既完全消除了多重共线性又实现了对重要变量的选择,同时具有更高的预测精度,所提方法具有普遍适用性。
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