...阮磊 路静宜丨数字化转型与企业财务绩效:作用效果与机理分析

根据温忠麟等研究的中介效应模型,决定在控制行业和年度情况下采用三步法进行回归分析。第一步,判断解释变量ED与被解释变量ROE是否相关,并利用一元线性回归分析计算出二者的回归关系。由表3中列(1)可知,二者在5%水平上显著相关。第二步,识别中介变量CSR和解释变量ED,并通过多元线性回归分析确定二者之间的联系。由表3中...

珠海华发金融科技申请破产处置的价值模型专利,以税务数据为基准...

该发明以税务数据为基准,准确率要高很多;以线性回归模型来测试,更加科学;持续改进和优化,模型更加适合;有详细的日志记录和错误提示。本文源自:金融界作者:情报员特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。Notice:Thecontentabove(includin...

哈佛辍学生搞AI芯片公司:融资1.2亿美元,面向一个模型

我们将Transformer架构刻录到我们的芯片中，我们无法运行传统的AI模型：为您的Instagram提要提供支持的DLRM、来自生物实验室的蛋白质折叠模型或数据科学中的线性回归。”一颗名为“sohu”的4nm芯片Etched的芯片名为Sohu，是一款ASIC（专用集成电路）。Uberti声称，Sohu采用台积电的4nm工艺制造，可以提供...

苹果大模型杀入场:300亿参数、多模态、MoE架构,超半数作者是华人

他们在小规模、9M、85M、302M和1.2B下对学习率进行网格搜索,使用对数空间的线性回归来推断从较小模型到较大模型的变化(见图6),结果是在给定(非嵌入)参数数量N的情况下,预测出最佳峰值学习率η:通过专家混合(MoE)进行扩展。在实验中,研究者进一步探索了通过在语言模型的FFN层添加更多专家来扩展密...

中金:XGBoost因子筛选与合成的指数增强应用

传统线性模型在处理因子非线性预测能力时存在局限,因此我们考虑是否可以借用机器学习模型(例如树模型、神经网络模型等)来挖掘因子非线性的预测能力。本报告重点探讨了使用树模型来提升多因子选股指数增强模型的效果。通过对比回归和分类模型、分析特征筛选的必要性、特征间的相关性,以及特征重要性指标,我们验证了XGBoost算法...

【华安金工】择时因子之争:宏观经济变量还是投资者情绪?

DeMiguel等人(2018)、Freyberger等人(2020)和Feng等人(2020)应用LASSO进行基于特征的因子选择(www.e993.com)2024年11月28日。Mascio和Fabozzi(2019)以及Mascio等人(2021)表明,与传统的情绪指数和逻辑回归模型相比,LASSO在选择集体预测股票市场回报的情绪因素时更有效。为了保证稳健性,作者还使用ElasticNet和Ridge回归方法重复了作者的分析。Zou和Hastie(...

时代楷模!一种新型研究的出现轰动世界,造福全人类,成功通过细节...

实操部分包括MACE模型和Allegro模型的超参数介绍和使用经验,MACE模型与DeePMD模型的对比,Libtorch与LAMMPS软件的编译,机器学习力场领域的ChatGPT的使用与分析,快速上手MACE-OFF23和MACE-MP0模型,对通用大模型进行微调与分析,以及DPA-1和DPA-2的介绍与特点。课程大纲如下:《基于机器学习...

华泰金工 | 国内宏观净预期差与大类资产配置

1)确定宏观维度:选取合适的宏观指标作为宏观维度的基准指标,作为自变量。2)筛选代理资产:以资产的收益率序列为因变量,开展有放回抽样的一元线性回归,并记录回归系数t值和R2的中位数,选择解释度较高者作为最终的模拟资产组合。3)加权合成因子:先计算模拟资产组合中各资产的日度环比收益率,组合里做空的资产的环比...

离岸人民币利率探究

基于上述分析,笔者试图构建关于CNH债券利率影响因素的趋势模型(月频数据多元线性回归模型,并使用方差分析对回归方程的拟合度进行检验)。回归模型如下:其中,CNH资产价格指标选取离岸人民币3Y、5Y、10Y国债利率,CNY资产价格指标选取在岸人民币存单利率,中美资产比价指标选取相应期限美国国债利率与中国国债利率的利差。因汇率...

一网打尽!深度学习常见问题!

??基准数据集(例如MNIST)上的模型结果;??类似数据集上的类似模型的结果;??超级简单的基线(例如,输出平均值或线性回归)。3.3评估偏差-方差分解测试误差=不可约误差+偏差+方差+验证集过拟合不可约误差是基线误差,可通过强有力的基线来估计。可避免偏差是欠拟合的衡量标准,是训练误...