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分析师可以从人工智能中了解到什么......
摘要 站在寻求通过财务报表分析实现风险调整后收益最大化的股票投资者的角度，我们应用机器学习算法来估计 Nissim 和 Penman (2001) 的盈利结构分解框架。我们的方法明确考虑了阻碍 Nissim 和 Penman 估计其框架的非线性因素。我们首先预测盈利能力，然后使用 Nissim 和 Penman 框架的不同子集和不同的基本面分析设计选择来估计内在价值；我们发现，根据这些估计进行交易会产生可观的风险调整后收益。提高绩效的选择包括越来越细化的比率分解和对运营绩效的长期预测。也许令人惊讶的是，我们发现只有微弱证据表明基本面分析的好处，这种分析不仅包含当前期间的信息，还包含历史财务报表信息，或者只关注核心项目。虽然考虑非线性因素可以提高所有公司的模型性能，但对小型、亏损、技术型和财务困难的公司的影响最明显。 JEL分类：C53、G10、M41 关键词：财务报表分析、机器学习、盈利预测
ASCE 标准化参考蒸散方程
图 A-6. 使用 1982 Kimberly Penman 方法计算的生长季平均每日 ET r 和使用完整 ASCE-PM 方程计算的生长季 ET rs 与平均每日 ET r，每日时间步长。每个数据点代表一个站点一年的数据（总共 82 个站点年（参见表 A-3 和附录 F））.................... A-29
基因技术立法 - 开放期刊系统
1996 年《危险物质和新生生物法》的目的是“通过预防或管理危险物质和新生生物的不利影响，保护环境以及人民和社区的健康和安全”（第 4 条）。2024 年，《危险物质和新生生物法》将成为新西兰管理基因改造（如基因编辑）的主要立法（Everett-Hincks 和 Henaghan，2019 年；Kershen，2015 年）。根据该法案，转基因或编辑生物 (GMO) 被视为“新生生物”，即使是在新西兰开发（第 2A 条）。未经国家环境监管机构环境保护局 (EPA) 事先批准，不得在新西兰开发、进口、实地测试或释放任何转基因生物（第 34、38A、40、109 条）。基因技术在 20 世纪 90 年代开始引起公众的关注（Smith，2006 年），并于 2000 年成立了皇家基因改造委员会。二十多年后，人们对基因技术和态度已与 2003 年《危险物质和新生物法》中转基因生物条款最后一次重大更新时相比发生了很大变化（Brankin，2021 年；Clark 等人，2024 年；Penman 和 Scott，2019 年）。特别是过去十年中更精确的基因编辑的发展，重新引起了人们对基因技术帮助解决新西兰健康、环境和初级产业挑战的潜力的兴趣和讨论（Pantoja，2021 年；Penman 和 Scott，2019 年；科学媒体中心，2024 年）。在环境背景下应用的基因技术包括美国环保署不认为是基因改造的技术，例如 eDNA（Bunce 和 Freeth，2022 年）和基因沉默（Palmer 等人，2022 年）。然而，基因技术领域的控制问题和毛利人缺乏自决权的问题仍未得到解决（Clark 等人，2024 年；Cram，2005 年；Palmer、Mercier 和 King-Hunt，2020 年）。自 1990 年代以来，毛利人就参与了基因技术的辩论（Smith，2006 年；Tipa，2016 年），并一直对基因技术缺乏控制表示担忧。
MECCO月度摘要，第85期
扫描内容在2024年1月的报道上，许多科学主题在这个月中继续出现。为了说明，研究发现的重点是雪和气候变化，在新日历年初引起了媒体的关注。例如，《华盛顿邮报》记者玛吉·彭曼（Maggie Penman）报道说：“本周的大部分地区雪都在堆积，但新的研究表明，由于气候变化，北半球的季节性降雪水平在过去40年中逐渐下降。即使这样，雪还是以不同的方式对变暖星球的反应。“温暖的气氛也是一种可以容纳更多水的气氛，”达特茅斯学院的研究生，《自然杂志》新研究的主要作者Alex Gottlieb说。可以增加降水量，刺激降雪，甚至可以增加暴风雨和暴风雪，以抵消温度较高的融雪的影响。这使科学家更难计算积雪的方式
用物理编码的深度学习分布式水文建模：一般框架及其在亚马逊>中的应用
摘要虽然深度学习（DL）模型比传统的分布式水文模型（DHM）表现出较高的模拟精度，但它们的主要局限性在于不透明度和缺乏潜在的物理机制。DL和DHM之间对协同作用的追求是一个引人入胜的研究领域，但确定的路线图仍然难以捉摸。在这项研究中，一个新型框架无缝整合了编码为神经网络（NN）的基于过程的水文模型，一种用于绘制空间分布的额外NN，并从分水岭属性和基于NN的替换模型中的物理有意义的参数进行了核对，这些参数是开发的。多源观测被用作训练数据，并且该框架是完全可区分的，可以通过反向传播进行快速参数调整。基于框架建立了亚马逊盆地的混合DL模型（〜6×10 6 km 2），并且将全球尺度DHM的Hydropy编码为其物理骨架。与流量观测和重力恢复和气候实验卫星数据同时培训，混合模型的中位数NASH -SUTCLIFFE效率为0.83和0.77，分别用于流量和总水存储的动态和分布式模拟，比原始水疗模型高41％和35％。用替代NN替换原始的Penman – Monteith公式会产生更合理的潜在蒸发量（PET）估计，并在这个巨大的盆地中揭开PET的空间模式。解释了用于参数化的NN，以确定控制关键参数中空间可变性的因素。总的来说，这项研究为大数据时代的分布式水文建模提供了可行的技术路线图。
用于估算温室气体排放的地球观测...
针对未作出承诺的国家（即目前非附件一国家）的议定书。本文通过总结发展中国家估算毁林所致排放量的技术能力和关键制约因素，为这些政策讨论做出了贡献。减少毁林所致排放量的政策实施取决于对国家层面避免排放量的准确和精确估计（Santilli 等人，2005 年）。必须估计几个组成部分：（1）国家层面的森林覆盖率损失，（2）基准期的初始碳储量及其因毁林和退化引起的变化，以及（3）从定义的“基线”或基准期避免的排放量。遥感与地面测量相结合在确定森林覆盖率损失方面发挥着关键作用。自 20 世纪 90 年代初以来，技术能力不断提高，目前，在国家层面建立可操作的森林监测系统已成为大多数发展中国家的可行目标（ Mollicone 等人，2003 年；DeFries 等人，2005 年）。使用机载传感器远程感知森林碳储量的新技术和方法的开发也在取得进展（例如Drake 等人，2003 年；Brown 等人，2005 年）。虽然后者目前成本过高，无法覆盖大面积区域，但这些方法可用于推断更大区域的碳储量估计值。森林的多种土地利用方式会导致碳储量损失和二氧化碳排放，如果在清理过程中燃烧生物质，则会排放额外的非二氧化碳气体（Penman 等人，2003a）。毁林，定义为从林地转变为非林地（考虑到《联合国气候变化框架公约》对森林的定义），最容易监测，并导致单位毁林面积的碳储量损失相对较大（图1）。不可持续的木材生产、过度采伐燃料木和森林碎片边缘的火灾等森林退化行为比毁林更难观察到，但会对排放产生重大影响。森林退化也可能是毁林的前兆。另一方面，森林中的一些土地使用实践，例如管理伐木和轮耕，导致了转移
利用地球观测估算发展中国家森林砍伐造成的温室气体排放
议定书》适用于没有承诺的国家，即目前非附件一国家。本文通过总结发展中国家估算森林砍伐所致排放量的技术能力和主要制约因素，为这些政策讨论做出了贡献。减少森林砍伐所致排放的政策的实施取决于对国家层面避免的排放量的准确和精确估计（ Santilli 等人，2005 年）。必须估算几个组成部分：（1）国家层面的森林覆盖率损失，（2）基准期的初始碳储量及其因森林砍伐和退化引起的变化，以及（3）相对于定义的“基线”或基准期避免的排放量。遥感与地面测量相结合在确定森林覆盖率损失方面发挥着关键作用。自 1990 年代初以来，技术能力已经取得了进步，对于大多数发展中国家来说，在国家层面建立可操作的森林监测系统现在是一个可行的目标（ Mollicone 等人，2003 年；DeFries 等人，2005 年）。使用机载传感器远程感测森林碳储量的新技术和新方法的开发也在取得进展（例如 Drake 等人，2003 年；Brown 等人，2005 年）。尽管后者目前成本过高，无法覆盖大面积区域，但这些方法可用于推断更大区域的碳储量估算值。森林的多种土地使用方式会导致碳储量损失和二氧化碳排放，如果在砍伐过程中燃烧生物质，则会排放额外的非二氧化碳气体（Penman 等人，2003 年 a）。毁林被定义为从林地转变为非林地（考虑到《联合国气候变化框架公约》对森林的定义），这是最容易监测的，会导致单位毁林面积的碳储量损失相对较大（图 1）。不可持续的木材生产、过度采伐燃料木和森林碎片边缘的火灾等森林退化行为比毁林更不容易观察到，但会大大增加排放。森林退化也可能是毁林的前兆。另一方面，一些森林土地使用实践，例如管理伐木和轮耕，导致土地利用方式的转变。
利用地球观测估算发展中国家森林砍伐造成的温室气体排放
议定书》适用于没有承诺的国家，即目前非附件一国家。本文通过总结发展中国家估算森林砍伐所致排放量的技术能力和主要制约因素，为这些政策讨论做出了贡献。减少森林砍伐所致排放的政策的实施取决于对国家层面避免的排放量的准确和精确估计（ Santilli 等人，2005 年）。必须估算几个组成部分：（1）国家层面的森林覆盖率损失，（2）基准期的初始碳储量及其因森林砍伐和退化引起的变化，以及（3）相对于定义的“基线”或基准期避免的排放量。遥感与地面测量相结合在确定森林覆盖率损失方面发挥着关键作用。自 1990 年代初以来，技术能力已经取得了进步，对于大多数发展中国家来说，在国家层面建立可操作的森林监测系统现在是一个可行的目标（ Mollicone 等人，2003 年；DeFries 等人，2005 年）。使用机载传感器远程感测森林碳储量的新技术和新方法的开发也在取得进展（例如 Drake 等人，2003 年；Brown 等人，2005 年）。尽管后者目前成本过高，无法覆盖大面积区域，但这些方法可用于推断更大区域的碳储量估算值。森林的多种土地使用方式会导致碳储量损失和二氧化碳排放，如果在砍伐过程中燃烧生物质，则会排放额外的非二氧化碳气体（Penman 等人，2003 年 a）。毁林被定义为从林地转变为非林地（考虑到《联合国气候变化框架公约》对森林的定义），这是最容易监测的，会导致单位毁林面积的碳储量损失相对较大（图 1）。不可持续的木材生产、过度采伐燃料木和森林碎片边缘的火灾等森林退化行为比毁林更不容易观察到，但会大大增加排放。森林退化也可能是毁林的前兆。另一方面，一些森林土地使用实践，例如管理伐木和轮耕，导致土地利用方式的转变。
利用地球观测估算发展中国家森林砍伐造成的温室气体排放
议定书》适用于没有承诺的国家，即目前非附件一国家。本文通过总结发展中国家估算森林砍伐所致排放量的技术能力和主要制约因素，为这些政策讨论做出了贡献。减少森林砍伐所致排放的政策的实施取决于对国家层面避免的排放量的准确和精确估计（ Santilli 等人，2005 年）。必须估算几个组成部分：（1）国家层面的森林覆盖率损失，（2）基准期的初始碳储量及其因森林砍伐和退化引起的变化，以及（3）相对于定义的“基线”或基准期避免的排放量。遥感与地面测量相结合在确定森林覆盖率损失方面发挥着关键作用。自 1990 年代初以来，技术能力已经取得了进步，对于大多数发展中国家来说，在国家层面建立可操作的森林监测系统现在是一个可行的目标（ Mollicone 等人，2003 年；DeFries 等人，2005 年）。使用机载传感器远程感测森林碳储量的新技术和新方法的开发也在取得进展（例如 Drake 等人，2003 年；Brown 等人，2005 年）。尽管后者目前成本过高，无法覆盖大面积区域，但这些方法可用于推断更大区域的碳储量估算值。森林的多种土地使用方式会导致碳储量损失和二氧化碳排放，如果在砍伐过程中燃烧生物质，则会排放额外的非二氧化碳气体（Penman 等人，2003 年 a）。毁林被定义为从林地转变为非林地（考虑到《联合国气候变化框架公约》对森林的定义），这是最容易监测的，会导致单位毁林面积的碳储量损失相对较大（图 1）。不可持续的木材生产、过度采伐燃料木和森林碎片边缘的火灾等森林退化行为比毁林更不容易观察到，但会大大增加排放。森林退化也可能是毁林的前兆。另一方面，一些森林土地使用实践，例如管理伐木和轮耕，导致土地利用方式的转变。