《表8 显著性分析结果:基于人工神经网络的互联网公司估值方法研究》
注:(1)N=105;(2)**表示p<0.01,*表示p<0.05
多元线性回归分析证明了公司市值的驱动因素包括流量因子、盈利因子、协同因子和管理因子,但多元回归方程的解释程度不够高,还有接近20%的误差,所以无法使用该模型对预测样本进行预测。
图表编号 | XD00137968100 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.02.20 |
作者 | 周彦朋 |
绘制单位 | 上海交通大学安泰经济与管理学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
注:(1)N=105;(2)**表示p<0.01,*表示p<0.05
多元线性回归分析证明了公司市值的驱动因素包括流量因子、盈利因子、协同因子和管理因子,但多元回归方程的解释程度不够高,还有接近20%的误差,所以无法使用该模型对预测样本进行预测。
图表编号 | XD00137968100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.02.20 |
作者 | 周彦朋 |
绘制单位 | 上海交通大学安泰经济与管理学院 |
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