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如何使用机器学习模型预测公司业绩

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机器学习已经逐渐从学术研究渗透到商业应用,不过不变的目的都是希望做出“好”的预测。在投资中,准确的预测成为投资者获取确定性收益的利器。通联数据一直致力于将前沿的人工智能技术应用到投资管理领域,提高投资者的效率和能力。在这篇文章中,我们通过一个典型的机器学习模型,展示其预测公司业绩的威力。

通常,我们在对汽车上市公司进行收入拆分的时候,需要利用公司各车型的量价信息。信息来源上,各车型的销量数据上市公司均有公告披露,价格方面,可以利用各汽车垂直媒体的报价数据进行估算,有了量价信息,再结合经销商返点率、增值税税率等因素,即可估算出每个车型的收入数据,进行加总后即得出汽车上市公司总的营业收入。

进一步地,根据各车型终端实际售价、指导价的变化信息,结合调研数据,还可粗略估算出每个车型的毛利率,由此可以估算出各车型以及上市公司总的毛利额水平。

每个月公司发布新的产销数据时,我们需要对拆分模型进行更新:1)对已发生时间段的业绩进行更精确的测算,2)利用最新数据对未来的几个月或几个季度进行预测。价格信息的变化亦是如此,在经销商报价发生明显变化时,公司的业绩(或未来的业绩预期)也将会随之发生变化,我们需要对模型进行手动修正。以长城汽车为例:

表1:长城汽车的传统收入拆分模型

传统模型遇到的挑战

传统的盈利拆分模型中,若拆分足够细致、跟踪足够紧密,那么拆分模型在实际中的指导意义非常大,但其仍存在着较多的问题,如:1)由于长城汽车的车型众多,基础的量价数据非常多,跟踪起来非常耗时、繁琐,同时数据更新频次高,因而对模型的时效性要求就非常高;2)拆分模型预测作用较为有限:通常对下一个季度业绩预测的有效性尚可,但更长时间的预测效果则较弱。


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