基于神经网络的IPOs定价问题初探
| 前言 | 第1-8页 |
| 第一章 我国股票发行市场的概况 | 第8-25页 |
| 第一节 我国股票发行市场及新股发行方式的回顾 | 第8-11页 |
| 第二节 新股发行定价方式的种类及评价 | 第11-20页 |
| 一、 审批制下新股定价方式的演变 | 第13-15页 |
| 二、 核准制下新股定价可供选择的方式 | 第15-17页 |
| 三、 核准制下不同定价方式的比较分析与选择 | 第17-19页 |
| 四、 网上竞价和机构竞价在我国的试点 | 第19-20页 |
| 第三节 新股定价模式的回顾 | 第20-21页 |
| 一、 严格的市盈率定价模式 | 第20页 |
| 二、 宽松的市盈率定价与淡化市盈率定价模式 | 第20-21页 |
| 三、 市场化定价的初步尝试与倒退 | 第21页 |
| 第四节 新股发行定价原理 | 第21-25页 |
| 第二章 神经网络的基本知识 | 第25-29页 |
| 第一节 神经网络的历史回顾 | 第25-27页 |
| 第二节 神经网络的特点 | 第27-29页 |
| 第三章 神经网络的结构 | 第29-39页 |
| 第一节 神经网络的学习 | 第29-33页 |
| 一、 神经网络的学习方式 | 第29-30页 |
| 二、 神经网络的学习算法（学习规则） | 第30-32页 |
| 三、 神经网络的学习与自适应 | 第32-33页 |
| 第二节 BP神经网络的结构 | 第33-36页 |
| 第三节 RBF（径向基函数）神经网络结构和特点 | 第36-39页 |
| 第四章 面向MATLAB工具箱的神经网络设计 | 第39-43页 |
| 第一节 MATLAB神经网络工具箱概述 | 第39-41页 |
| 一、 MATLAB神经网络工具箱简介 | 第39页 |
| 二、 神经网络技术的选取 | 第39-40页 |
| 三、 运用工具箱设计网络的原则和过程 | 第40-41页 |
| 第二节 MATLAB的神经网络函数 | 第41-43页 |
| 一、 神经网络设计函数 | 第41-42页 |
| 二、 神经网络仿真函数 | 第42-43页 |
| 第五章 实证分析与结论 | 第43-56页 |
| 一、 数据来源与指标选择 | 第43页 |
| 二、 数据归一化处理 | 第43-44页 |
| 三、 主要程序片段 | 第44-52页 |
| 四、 实证研究结果 | 第52-54页 |
| 五、 结论分析及解释 | 第54页 |
| 六、 有关建议 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 附录 BP网络的学习公式推导 | 第58-63页 |
| 后记 | 第63-64页 |
