财务率计算的麻烦与迷惑

比率分析，仅是“统计学习财报告”中数据转化的第一个步。。这一步，因数据”失常“，或公司瞧上去”不正常“，就删除，则后面的，就有可能”失之千里“

hifinecon 发表于 2018-9-2 21:23
financial raw data always have errors for sure, even for Compustat data base. You have to be careful ...

确是。有兴趣请读本人早前的帖子：”CSMAR上较严重的二个问题，及一些小麻烦错误“
https://bbs.pinggu.org/thread-5421907-1-1.html

正常，财务比率分析，皆用直观的算法，好理解，增长率（X1-X0)/X0, 好理解，但  (X1-X0)/(X1+X0),就不好理解，尽管，两者在正常范围内是一一对应的，且后者的统计特性更好，更符合“正态性”。   但，电脑，不怕绕几圈，来理解一个数据，只要它较“良性”就好。因此，将财务比率，用于统计学习，最好按“电脑”思路来开发财务率算法！！！

jgchen1966 发表于 2018-9-4 12:03
正常，财务比率分析，皆用直观的算法，好理解，增长率（X1-X0)/X0, 好理解，但  (X1-X0)/(X1+X0),就不好理解 ...

目前，财务分析及其统计学习（或机器学习）的教材、学术专著、学术论文等中，财务比率，基本用“人直观好理解的原始比率”  。  这会在统计出现很多问题：
一、异常值、缺失值很多。。简单删除的后果是什么？  几乎没有研究。
二、从统计理论角度来说，二实数相除（即比率），最可能的分布是”平均值、方差等等均不存在的“统计分布。      因此，任何统计模型，在理论上，均不可用。
三、数据既不符合“平稳”性，更不符合i.i.d最基本统计学习假设
在 http://www.svms.org/finance/，“Support Vector Machines: Financial Applications”，几乎每篇论文，在不满足 i.i.d 的最基本的统计学习假设下进行建 模与预测。。。结果当然让人失望的！！！

jgchen1966 发表于 2018-11-6 20:49
目前，财务分析及其统计学习（或机器学习）的教材、学术专著、学术论文等中，财务比率，基本用“人直观好 ...

”任何统计模型“，太强，该改为”常用统计估计与模型“

关注一下，还没涉及到哪么多公司。

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