印度公司估值研究:正则化技术提升预测准确性
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更新于2024-07-15
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"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。
2019-07-22 上传
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