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总而言之，机器学习已成为金融领域不可或缺的一部分，重塑了制度的运作方式和做出决定。其分析大量数据集并随着时间的推移而适应的能力可以提高预测和操作效率的准确性。Coursera（2023）强调，“机器学习系统可帮助人们了解大量数据并发现其中的重要模式。”机器学习技术的持续发展和集成可能会继续推动金融方面的创新，为更智能的决策过程铺平了道路。本文使用机器学习的财务建模方法的研究目标如下：定义财务建模和机器学习：建立对财务建模和机器学习的清晰定义，突出其基本概念以及它们如何在财务分析的背景下相交。检查机器学习在财务建模中的集成：研究机器学习技术如何增强传统的财务建模方法，专注于它们处理大型数据集，识别模式并提高预测精度的能力。确定机器学习在财务建模中的关键应用：探索在财务建模中应用机器学习的特定应用程序，例如风险评估，投资组合优化和预测，证明了其对财务决策的实际影响。评估收益和局限性：评估在财务建模中利用机器学习的优势，包括提高效率和提高准确性，同时还解决了潜在的局限性和挑战，例如数据质量问题和模型的解释性。提出未来的研究方向：建议在机器学习和财务建模集成中进一步探索的领域，考虑到可能塑造金融行业未来实践的新兴技术和方法。
使用机器学习的财务建模方法
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