Linear Regression Model Construction and Path Optimization of Digital Transformation of Enterprise Financial Management in Digital Economy
Notice bibliographique
Résumé
In the era of digital economy, the digital transformation of enterprise financial management has become an important topic that needs to be studied and solved at present.In this paper, based on analyzing the internal and external drivers on the digital transformation of enterprise financial management, the financial data of 3,498 Shanghai and Shenzhen A-share listed enterprises were obtained using Python technology.Then a fixed effect model was constructed by combining the multiple linear regression model to analyze the degree of influence of internal and external drivers on the level of digital transformation of enterprise financial management.Policy support, digital technology environment, leadership support, team awareness, and digital technology investment all have a significant effect at the 1% level on the level of digital transformation of enterprise financial management.Among them, the influence of digital technology investment is the largest, that is, every 1 percentage point increase in the enterprise's digital technology investment in financial management, the level of digital transformation of enterprise financial management will increase by 0.204 percentage points.And there is significant regional and equity heterogeneity in the level of digital transformation of enterprise financial management, and the effect of digital transformation of financial management is stronger in the eastern region and state-owned enterprises.Therefore, in the era of digital economy, enterprises need to build a digital financial management system, strengthen cross-departmental collaboration and communication, and combine composite talents to realize the digital transformation of financial management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».