海外文献推荐系列之一百五十七：西学东渐——分析师盈利预测缺失值估计与CMF方法研究

本文研究分析师盈利预测缺失值的重要性，使用耦合矩阵分解（CMF）方法有效估计缺失值，并结合LASSO、XGBoost等机器学习算法，显著提升未来盈利预测的准确性，优于传统均值法。实证表明CMF方法效果更优，为量化投资提供新工具。

本报告由兴业证券发布,发布于 2023 年。

覆盖 2023 年,全文约 23.0。

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适合量化研究者、金融分析师、投资经理等读者参考。

重点分析了金融投资、缺失值估计、西学东渐、师盈利等议题。