Resumen

La predicción de las ganancias futuras de empresas cotizadas basada en restricciones multiusuario es el foco de atención de inversores, corredores de valores, acreedores y gerencia. Algunos estudios empíricos tanto nacionales como extranjeros indican que los informes financieros emitidos por empresas cotizadas regularmente contienen información sobre cambios futuros en las ganancias. Con base en esto, este artículo utiliza el modelo de regresión dinámica bayesiana para predecir los cambios en las ganancias futuras de empresas cotizadas y compara los resultados con modelos de análisis tradicionales. A través del análisis de casos, se puede observar que el efecto de predicción del modelo de regresión dinámica bayesiana es generalmente mejor que el del modelo de regresión tradicional. El modelo bayesiano puede predecir mejor los resultados, y a través de los resultados de predicción, también se puede establecer un modelo de juego evolutivo del sistema dinámico de replicación de innovación industrial, que puede ayudar a las empresas a tomar decisiones rentables.

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Pronóstico; Ganancias futuras; Empresas cotizadas; Modelo de regresión dinámica bayesiana; Modelos de análisis tradicionales; Efecto de predicción
• Keywords:Forecasting; Future earnings; Listed companies; Bayesian dynamic regression model; Traditional analysis models; Prediction effect