This article is an introduction to machine learning for financial forecasting, planning and analysis (FP\&A). Machine learning appears well suited to support FP\&A with the highly automated extraction of information from large amounts of data. However, because most traditional machine learning techniques focus on forecasting (prediction), we discuss the particular care that must be taken to avoid the pitfalls of using them for planning and resource allocation (causal inference). While the naive application of machine learning usually fails in this context, the recently developed double machine learning framework can address causal questions of interest. We review the current literature on machine learning in FP\&A and illustrate in a simulation study how machine learning can be used for both forecasting and planning. We also investigate how forecasting and planning improve as the number of data points increases.


翻译:本文是用于财务预测、规划和分析的机器学习(FP ⁇ A)的导言。机器学习似乎非常适合支持FP ⁇ A,高度自动化地从大量数据中提取信息。然而,由于大多数传统的机器学习技术侧重于预测(准备),我们讨论必须特别小心避免在规划和资源分配中使用机器学习的陷阱(必然推论),虽然天真地应用机器学习通常在这方面失败,但最近开发的双机学习框架可以解决引起兴趣的因果关系问题。我们审查目前有关FP ⁇ A机器学习的文献,并在模拟研究中说明机器学习如何用于预测和规划。我们还调查随着数据点的增加,预测和规划如何改进。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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