發(fā)布時間：2020-08-23 12:48

【摘要】：2017年我國首次將“人工智能”寫入政府報告,2018年我國人工智能企業(yè)數(shù)量僅次于美國,經(jīng)濟新舊動能的轉(zhuǎn)換促進人工智能這一新興產(chǎn)業(yè)加速壯大,相關(guān)概念股吸引了大量投資者追趨逐耆。然而,在資本市場中,大多數(shù)上漲的時候都伴隨著被放大的信息,并且近年來出現(xiàn)金融恐慌和中美貿(mào)易戰(zhàn)的負面打擊,都要求人工智能上市公司未雨綢繆。本文通過分析認為密切關(guān)注人工智能上市公司盈利能力是經(jīng)營者把握公司命脈,投資者掌握投資方向的重要手段。有關(guān)上市公司盈利能力的大部分研究都是通過截面數(shù)據(jù)進行實證分析,而人工智能上市公司最佳發(fā)展為近幾年,選擇近幾年的面板數(shù)據(jù)探究人工智能上市公司盈利能力能夠結(jié)合時間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)的特征,更準確地反映出觀測樣本的組內(nèi)差異和組間差異。隨著面板數(shù)據(jù)相關(guān)模型的深入發(fā)展,基于面板數(shù)據(jù)研究人工智能上市公司盈利能力已是大勢所趨。本文首先解決如何全面綜合的衡量人工智能上市公司盈利能力水平。為防止單一指標刻畫地片面性,以及多指標人工賦予權(quán)重地主觀性,本文采用面板數(shù)據(jù)多指標因子分析方法求解該問題。運用兩種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的方法降維處理求解公共因子,通過結(jié)果比較,得到對每年數(shù)據(jù)分別使用截面多指標因子分析的方法更加適用于該問題的求解。最終使用該方法將四個方面8項指標的信息綜合起來得到人工智能上市公司盈利能力綜合指標。為更全面了解盈利能力水平在不同分位點處受各影響因素影響的具體效應,本文對此構(gòu)建隨機效應面板分位數(shù)回歸模型,采用面板貝葉斯LASSO分位回歸法進行參數(shù)估計,并做到甄別冗余變量,使估值更精確模型更穩(wěn)健。最后通過實證分析,本文篩選出流動比率和流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率這兩個冗余變量,并且分析了各影響因素對人工智能上市公司盈利能力的影響方向和趨勢。最后,結(jié)合人工智能上市公司發(fā)展現(xiàn)狀和實證研究結(jié)果,提出相關(guān)建議,以期為我國人工智能上市公司長遠發(fā)展提供理論指導。
【學位授予單位】：上海師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：C81
【圖文】：

圖 3.1 盈利能力核心內(nèi)容圖3.2 研究樣本及數(shù)據(jù)來源本文在結(jié)合盈利能力評價指標理論研究及相關(guān)文獻的基礎上，最終確定了三個角度八項指標來分析計算人工智能上市公司盈利能力綜合得分，表 3-1 給出各指標的計算方式和后續(xù)為計算方便的代表符號。表 3-1 盈利能力評價指標體系指標名稱 符號 計算方式銷售毛利率 GPM(主營業(yè)務收入-主營業(yè)務成本)/主營業(yè)務收入×100%總資產(chǎn)收益率 ROA 凈利潤/平均總資產(chǎn)×100%主營業(yè)務利潤率 OTOR 主營業(yè)務利潤/主營業(yè)務收入×100%營業(yè)利潤總額/成本費用總額×100%，

圖 3.2 整體數(shù)據(jù)因子分析碎石圖最后給出整體數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣。表 3-8 整體數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣成分 1 成分 2EPS 0.924 0.050NAPS 0.911 0.106ROA 0.867 0.076GPM 0.727 0.491OTOR 0.695 0.016EIR 0.006 0.849TRCR 0.085 0.462NPFR 0.014 0.281從表 3-8 中可以得到，第一種方法轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)得到的因子分析結(jié)果，即便是進行因子旋轉(zhuǎn)，兩個公共因子依然無法根據(jù)實際背景給出更合理的

各年因子碎石圖

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本文編號：2801545