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机器学习在中国海外投资效率预警中的应用——来自“一带一路”沿线国家的证据
1
作者
崔镇关
靳懿德
《金融理论与实践》
北大核心
2023年第5期13-25,共13页
通过建立机器学习模型,对中国在“一带一路”沿线国家的投资效率损失提出预警,并在对比传统线性模型的基础上,检验机器学习模型预警的优劣与关键预警变量的异质性,以寻求提升投资效率的理想数值区间。结果表明,各类机器学习模型对中国...
通过建立机器学习模型,对中国在“一带一路”沿线国家的投资效率损失提出预警,并在对比传统线性模型的基础上,检验机器学习模型预警的优劣与关键预警变量的异质性,以寻求提升投资效率的理想数值区间。结果表明,各类机器学习模型对中国在“一带一路”沿线国家投资效率的预警准确率普遍高于传统线性模型,且人工神经网络的预测效果最佳;当中国在高收入、高制度质量、“一带”国家投资时,“一带一路”沿线国家的工业占比是最为关键的预警因素;反之,“一带一路”沿线国家的资源禀赋、城市化率、服务贸易占比的预警重要性值得重视;对关键变量预测可达到理想的预警效果,并明确了不同影响因素提升中国海外投资效率的理想数值区间。
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关键词
机器学习
“一带一路”沿线国家
海外投资
效率
效率损失预警
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题名
机器学习在中国海外投资效率预警中的应用——来自“一带一路”沿线国家的证据
1
作者
崔镇关
靳懿德
机构
清华大学公共管理学院
美国明尼苏达大学
出处
《金融理论与实践》
北大核心
2023年第5期13-25,共13页
基金
国家社科基金重大项目“‘一带一路’国家金融生态多样性对中国海外投资效率的影响研究”(17ZDA040)的阶段性成果。
文摘
通过建立机器学习模型,对中国在“一带一路”沿线国家的投资效率损失提出预警,并在对比传统线性模型的基础上,检验机器学习模型预警的优劣与关键预警变量的异质性,以寻求提升投资效率的理想数值区间。结果表明,各类机器学习模型对中国在“一带一路”沿线国家投资效率的预警准确率普遍高于传统线性模型,且人工神经网络的预测效果最佳;当中国在高收入、高制度质量、“一带”国家投资时,“一带一路”沿线国家的工业占比是最为关键的预警因素;反之,“一带一路”沿线国家的资源禀赋、城市化率、服务贸易占比的预警重要性值得重视;对关键变量预测可达到理想的预警效果,并明确了不同影响因素提升中国海外投资效率的理想数值区间。
关键词
机器学习
“一带一路”沿线国家
海外投资
效率
效率损失预警
分类号
F832 [经济管理—金融学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机器学习在中国海外投资效率预警中的应用——来自“一带一路”沿线国家的证据
崔镇关
靳懿德
《金融理论与实践》
北大核心
2023
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