基于面板数据对人工智能上市公司盈利能力的探究

发布时间：2020-08-23 12:48

【摘要】：2017年我国首次将“人工智能”写入政府报告,2018年我国人工智能企业数量仅次于美国,经济新旧动能的转换促进人工智能这一新兴产业加速壮大,相关概念股吸引了大量投资者追趋逐耆。然而,在资本市场中,大多数上涨的时候都伴随着被放大的信息,并且近年来出现金融恐慌和中美贸易战的负面打击,都要求人工智能上市公司未雨绸缪。本文通过分析认为密切关注人工智能上市公司盈利能力是经营者把握公司命脉,投资者掌握投资方向的重要手段。有关上市公司盈利能力的大部分研究都是通过截面数据进行实证分析,而人工智能上市公司最佳发展为近几年,选择近几年的面板数据探究人工智能上市公司盈利能力能够结合时间序列数据和截面数据的特征,更准确地反映出观测样本的组内差异和组间差异。随着面板数据相关模型的深入发展,基于面板数据研究人工智能上市公司盈利能力已是大势所趋。本文首先解决如何全面综合的衡量人工智能上市公司盈利能力水平。为防止单一指标刻画地片面性,以及多指标人工赋予权重地主观性,本文采用面板数据多指标因子分析方法求解该问题。运用两种数据转化的方法降维处理求解公共因子,通过结果比较,得到对每年数据分别使用截面多指标因子分析的方法更加适用于该问题的求解。最终使用该方法将四个方面8项指标的信息综合起来得到人工智能上市公司盈利能力综合指标。为更全面了解盈利能力水平在不同分位点处受各影响因素影响的具体效应,本文对此构建随机效应面板分位数回归模型,采用面板贝叶斯LASSO分位回归法进行参数估计,并做到甄别冗余变量,使估值更精确模型更稳健。最后通过实证分析,本文筛选出流动比率和流动资产周转率这两个冗余变量,并且分析了各影响因素对人工智能上市公司盈利能力的影响方向和趋势。最后,结合人工智能上市公司发展现状和实证研究结果,提出相关建议,以期为我国人工智能上市公司长远发展提供理论指导。
【学位授予单位】：上海师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：C81
【图文】：

图 3.1 盈利能力核心内容图3.2 研究样本及数据来源本文在结合盈利能力评价指标理论研究及相关文献的基础上，最终确定了三个角度八项指标来分析计算人工智能上市公司盈利能力综合得分，表 3-1 给出各指标的计算方式和后续为计算方便的代表符号。表 3-1 盈利能力评价指标体系指标名称 符号 计算方式销售毛利率 GPM(主营业务收入-主营业务成本)/主营业务收入×100%总资产收益率 ROA 净利润/平均总资产×100%主营业务利润率 OTOR 主营业务利润/主营业务收入×100%营业利润总额/成本费用总额×100%，

图 3.2 整体数据因子分析碎石图最后给出整体数据旋转后的因子载荷阵。表 3-8 整体数据旋转后的因子载荷阵成分 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从表 3-8 中可以得到，第一种方法转化后的数据得到的因子分析结果，即便是进行因子旋转，两个公共因子依然无法根据实际背景给出更合理的

各年因子碎石图

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本文编号：2801545