A Deep Learning Method for Predicting Mergers and Acquisitions: Temporal Dynamic Industry Networks
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摘要
本报告提出了一种基于时序动态行业网络（TDIN）和深度学习的交易级别M&A预测模型，突破传统方法对数据重采样和时间截断的依赖，有效捕捉了行业内M&A事件的复杂相互依赖关系。模型利用时间点过程和图神经网络，结合内生因素与外部同行影响，实现了细粒度的时间预测和精准目标推荐，实证结果显示相较经典收购可能性模型，模型AUC提升6.6%[page::0][page::13][page::21][page::23][page::24]。
