Prédiction de la surprise basée des valeurs fondamentales

Details

Supervisors

Vande Kerckhove, Corentin

Faculty

Louvain School of Management

Degree label

Master [60] en sciences de gestion

Abstract

Sur base des informations financières disponibles et les données fondamentales publiées régulièrement par les entreprises telles que leurs chiffres d'affaires et leurs bénéfices, il est possible de sélectionner une politique de gestion active de portefeuille d’actions. Cette étude vise à déterminer sur base de différentes méthodes de prédiction, le signe de la surprise entre les estimations moyennes des experts connues sur les marchés et le résultat en revenu publié des entreprises. Plusieurs valeurs caractéristiques (le chiffre d’affaire, l’EBIT), plusieurs cibles de prédiction par apprentissage machine (surprise en revenu, revenu, croissance en revenu) sont comparés à partir de trois jeux de données dont les valeurs d’apprentissage ont été construites en évitant les forward leaks, c’est à dire les fuites d’informations du futur. Les résultats obtenus semblent montrer une meilleure performance de la méthode de prédiction du revenu pour établir la surprise que les autres méthodes. Cette cible de prédiction montre une meilleure capacité de prédiction en régression linéaire multivariée que la surprise elle-même ou que la croissance en revenu comparé à la saison précédente.