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基于人工神经网络的中国股票市场收益率预测研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第1章 绪论第12-22页
   ·选题背景及研究意义第12-13页
     ·研究背景第12-13页
     ·研究意义第13页
   ·国内外研究现状及评述第13-17页
     ·国外研究现状第14-15页
     ·国内研究现状第15-17页
     ·国内外研究现状评述第17页
   ·本文数据来源第17-19页
     ·CSMAR 数据库第17-18页
     ·CSMAR 数据库中的数据第18-19页
   ·主要研究内容、研究方法及结构安排第19-22页
     ·研究内容第19-20页
     ·研究方法第20-21页
     ·结构安排第21-22页
第2章 股票收益率的基本理论第22-34页
   ·股票收益率相关概念第22-27页
     ·收益率第22-23页
     ·市盈率第23-24页
     ·每股收益第24-25页
     ·股票股利第25页
     ·β系数第25-26页
     ·股票总风险系数第26-27页
   ·F-F“三因素模型”第27-30页
     ·三因素模型第28-29页
     ·三因素模型的优缺点第29-30页
   ·其他影响股票收益率的因素第30-33页
     ·交易量第30-32页
     ·其他相关因素第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第3章 股票预期收益率研究参数的选取第34-44页
   ·横截面回归分析法参数的选取第34-38页
     ·横截面回归分析法第34-37页
     ·横截面回归分析法参数选取第37-38页
   ·其他研究模拟参数的选取第38-39页
   ·人工神经网络模型参数的选取第39-43页
     ·人工神经网络第39-41页
     ·人工神经网络参数选取第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第4章 人工神经网络简介及其模型构建第44-61页
   ·人工神经网络简述第44-51页
     ·人工神经网络研究的起源第44-45页
     ·人工神经网络的定义和特点第45-46页
     ·人工神经网络的发展第46-47页
     ·人工神经网络的优势第47-49页
     ·人工神经网络在股票研究的应用第49-51页
   ·人工神经网络在MATLAB 中的实现第51-54页
     ·MATLAB 简述第51-52页
     ·人工神经网络在MATLAB 的具体实现第52-54页
   ·股票预期收益率的人工神经网络模型建立第54-60页
     ·参数的选取及说明第54-57页
     ·网络的建立第57-60页
   ·本章小结第60-61页
第5章 中国股票预期收益率实证分析第61-77页
   ·数据来源及处理第61-66页
     ·数据来源第61-65页
     ·数据的处理第65-66页
   ·模型的实证分析第66-73页
     ·模型的学习和训练第66-68页
     ·模型的影响因子计算第68-70页
     ·股票影响因子的计算第70-72页
     ·模型的预测第72-73页
   ·模型结论分析第73-76页
     ·总风险系数与收益率的关系第73-74页
     ·β系数与收益率的关系第74页
     ·规模与收益率的关系第74页
     ·交易量与收益率的关系第74-75页
     ·收益价格比与收益率的关系第75-76页
   ·本章小结第76-77页
第6章 相关建议第77-85页
   ·根据对股票收益率影响因素大小选择合适的投资对象第77-81页
     ·组合投资,降低总风险系数第77-78页
     ·根据β值选择投资对象第78-79页
     ·根据公司规模选择投资对象第79-80页
     ·根据公司交易量选择投资对象第80页
     ·根据公司收益价格比选择投资对象第80-81页
   ·通过完善股票市场提高投资者收益率第81-83页
     ·加强监督管理,提高我国股票市场信息效率第81页
     ·培育机构投资者,改善我国股票市场投资主体结构第81-82页
     ·逐步扩大市场容量,提高我国股票市场的风险承载能力第82页
     ·积极推动金融创新,完善我国股票市场风险防范机制第82-83页
     ·健全法律体系,规范我国股票市场第83页
   ·本章小结第83-85页
结论第85-87页
参考文献第87-91页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第91-92页
致谢第92-93页
作者简介第93页

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