Standard

Оценка бизнеса с использованием текстовых данных. / Коклев, Пётр Сергеевич.

Современная экономика и право: опыт теоретического и эмпирического анализа: сборник статей III Международной научно-практической конференции. Петрозаводск : Новая наука, 2022. стр. 27-35.

Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференций › статья в сборнике материалов конференции

Harvard

Коклев, ПС 2022, Оценка бизнеса с использованием текстовых данных. в Современная экономика и право: опыт теоретического и эмпирического анализа: сборник статей III Международной научно-практической конференции. Новая наука, Петрозаводск, стр. 27-35, Современная экономика и право: опыт теоретического и эмпирического анализа, Петрозаводск, Российская Федерация, 25/08/22. https://doi.org/10.46916/26082022-978-5-00174-668-3

APA

Коклев, П. С. (2022). Оценка бизнеса с использованием текстовых данных. в Современная экономика и право: опыт теоретического и эмпирического анализа: сборник статей III Международной научно-практической конференции (стр. 27-35). Новая наука. https://doi.org/10.46916/26082022-978-5-00174-668-3

Vancouver

Коклев ПС. Оценка бизнеса с использованием текстовых данных. в Современная экономика и право: опыт теоретического и эмпирического анализа: сборник статей III Международной научно-практической конференции. Петрозаводск: Новая наука. 2022. стр. 27-35 https://doi.org/10.46916/26082022-978-5-00174-668-3

Author

Коклев, Пётр Сергеевич. / Оценка бизнеса с использованием текстовых данных. Современная экономика и право: опыт теоретического и эмпирического анализа: сборник статей III Международной научно-практической конференции. Петрозаводск : Новая наука, 2022. стр. 27-35

BibTeX

@inproceedings{80efcf7457e94327b26c139337f9741f,
title = "Оценка бизнеса с использованием текстовых данных",
abstract = "В статье рассматривается использование текстовых данных(описание компании) для присвоения справедливой рыночной капитализации предприятия. Применение простой репрезентации документа – мешка слов (bag of words) вкупе с использованием градиентного бустинга на основе деревьев решений (GBDT) позволяет систематически формировать качественную оценку рыночной капитализации для корпораций тестового множества. Тестовый рквадрат для компаний NYSE и NASDAQ достигает 55.87%, а средняяабсолютная процентная ошибка прогноза всего 9.58%. Таким образом,текстовые данные обладают большим потенциалом для оценки бизнеса.",
keywords = "оценка бизнеса, текстовые данные, NLP, bag of words, машинное обучение, GBDT, градиентный бустинг, business valuation, text data, nlp, bag of words, machine learning, GBDT, gradient boosting",
author = "Коклев, {Пётр Сергеевич}",
year = "2022",
month = aug,
day = "25",
doi = "10.46916/26082022-978-5-00174-668-3",
language = "русский",
isbn = "9785001746683",
pages = "27--35",
booktitle = "Современная экономика и право: опыт теоретического и эмпирического анализа",
publisher = "Новая наука",
address = "Российская Федерация",
note = "null ; Conference date: 25-08-2022 Through 25-08-2022",

}

RIS

TY - GEN

T1 - Оценка бизнеса с использованием текстовых данных

AU - Коклев, Пётр Сергеевич

PY - 2022/8/25

Y1 - 2022/8/25

N2 - В статье рассматривается использование текстовых данных(описание компании) для присвоения справедливой рыночной капитализации предприятия. Применение простой репрезентации документа – мешка слов (bag of words) вкупе с использованием градиентного бустинга на основе деревьев решений (GBDT) позволяет систематически формировать качественную оценку рыночной капитализации для корпораций тестового множества. Тестовый рквадрат для компаний NYSE и NASDAQ достигает 55.87%, а средняяабсолютная процентная ошибка прогноза всего 9.58%. Таким образом,текстовые данные обладают большим потенциалом для оценки бизнеса.

AB - В статье рассматривается использование текстовых данных(описание компании) для присвоения справедливой рыночной капитализации предприятия. Применение простой репрезентации документа – мешка слов (bag of words) вкупе с использованием градиентного бустинга на основе деревьев решений (GBDT) позволяет систематически формировать качественную оценку рыночной капитализации для корпораций тестового множества. Тестовый рквадрат для компаний NYSE и NASDAQ достигает 55.87%, а средняяабсолютная процентная ошибка прогноза всего 9.58%. Таким образом,текстовые данные обладают большим потенциалом для оценки бизнеса.

KW - оценка бизнеса, текстовые данные, NLP, bag of words, машинное обучение, GBDT, градиентный бустинг

KW - business valuation

KW - text data

KW - nlp

KW - bag of words

KW - machine learning

KW - GBDT

KW - gradient boosting

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=49338646

U2 - 10.46916/26082022-978-5-00174-668-3

DO - 10.46916/26082022-978-5-00174-668-3

M3 - статья в сборнике материалов конференции

SN - 9785001746683

SP - 27

EP - 35

BT - Современная экономика и право: опыт теоретического и эмпирического анализа

PB - Новая наука

CY - Петрозаводск

Y2 - 25 August 2022 through 25 August 2022

ER -

ID: 103051066