印度公司估值研究：正则化技术提升预测准确性

"这篇研究论文探讨了如何使用正则化技术，特别是岭回归、LASSO和弹性网回归，来评估印度上市公司的估值倍数，包括汽车、银行和钢铁行业的公司。作者Vandana Gupta通过对比传统的线性回归方法，强调了正则化在处理多重共线性和正态性问题上的优势。研究涵盖了2007年至2018年的财务数据，分析了四个关键的估值指标：价格对收益(P/E)、价格对销售(P/S)、企业价值与未计息税折旧及摊销前的收益(EV/EBIDTA)和价格与账面价值(P/BV)。实证结果显示，汽车行业的P/S、钢铁行业的EV/EBIDTA和银行业的P/BV的预测误差最小，证明了这些正则化技术的有效性。此外，研究还识别出了影响这些估值的重要变量，指出尽管行业各异，但仍可使用通用变量来评估公司估值。该研究为新兴市场的文献贡献了新的视角，特别是在利用非传统回归技术评估行业关键倍数方面。" 在本文中，作者首先介绍了研究的背景，指出在汽车、银行和钢铁行业中，由于受多种经济、财政和金融政策的影响，公司估值的准确性评估具有挑战性。传统的线性回归方法可能受限于多重共线性（即自变量间高度相关）和正态性假设。为了克服这些问题，Gupta采用了正则化技术，这是一种在机器学习中广泛使用的统计方法，可以减少模型过拟合并提高预测性能。 具体而言，研究采用了三种正则化技术：岭回归、LASSO回归和弹性网回归。岭回归通过添加一个惩罚项来缓解多重共线性，同时保持所有特征；LASSO回归则通过L1范数惩罚项实现特征选择，可以自动去除不重要的特征；弹性网回归结合了岭回归和LASSO的特点，允许在模型中同时保持部分特征和进行特征选择。 通过对2007年至2018年的印度上市公司数据进行分析，研究发现，这三种正则化技术在预测P/E、P/S、EV/EBIDTA和P/BV等估值指标时表现良好。其中，汽车行业P/S比例、钢铁行业的EV/EBIDTA比率和银行业的P/BV比率的预测误差最低，表明正则化技术在这些特定的估值指标上具有较高的预测准确度。此外，作者还通过分析确定了影响公司估值的重要变量，这有助于更深入地理解各个行业估值背后的关键驱动力。 最后，研究结论认为，尽管各行业有其独特性，但存在一套通用的变量，可以跨行业有效地评估公司估值。这一发现对于投资者、分析师以及政策制定者来说，提供了更精确和全面的公司估值工具，对于新兴市场的研究具有重要的理论和实践意义。