Resumen

Este artículo propone un método de red neuronal autorregresiva no lineal (NARNET) para la evaluación del rendimiento de la inversión de las empresas estatales (SOE, por sus siglas en inglés). Es diferente del método tradicional basado en aprendizaje automático, como la regresión lineal, ecuación estructural, agrupamiento y análisis de componentes principales; este artículo utiliza un método de predicción de regresión para analizar la eficiencia de la inversión. En este documento, primero se analiza la relación entre la reforma de la propiedad diversificada, el apalancamiento de la deuda corporativa y la eficiencia de la inversión de las empresas estatales (SOE). En segundo lugar, se construyó un sistema de índices de evaluación de eficiencia de inversión para SOE, y se utilizó un enfoque de red neuronal autorregresiva no lineal para su verificación. Los datos de las empresas estatales listadas en A en las bolsas de Shanghai y Shenzhen desde 2009 hasta 2018 se tomaron como muestra. Los resultados experimentales

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Propone; Red neuronal autorregresiva no lineal; Evaluación del rendimiento de la inversión; Empresas estatales; Eficiencia de la inversión; Reforma de la propiedad diversificada
• Keywords:Proposes; Nonlinear autoregressive neural network; Investment performance evaluation; State-owned enterprises; Investment efficiency; Diversified ownership reform