| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·相关文献综述 | 第13-20页 |
| ·IPO定价研究现状综述 | 第13-17页 |
| ·人工神经网络理论综述 | 第17-20页 |
| ·研究内容和方法 | 第20-22页 |
| ·研究内容 | 第20-21页 |
| ·研究方法 | 第21-22页 |
| 第二章 中国创业板IPO定价的特点及现状分析 | 第22-33页 |
| ·创业板市场特征与现状分析 | 第22-24页 |
| ·创业板与主板市场定价特点的比较分析 | 第24-28页 |
| ·功能定位不同 | 第24页 |
| ·上市标准的差异 | 第24-26页 |
| ·市场流通性不同 | 第26-27页 |
| ·发行审核制度的差异 | 第27页 |
| ·退股制度不同 | 第27-28页 |
| ·传统定价方法对创业板定价的局限性分析 | 第28-32页 |
| ·传统定价方法的局限性分析 | 第28-31页 |
| ·BP神经网络新股定价的优势分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 创业板IPO定价的BP神经网络建模因素分析 | 第33-46页 |
| ·基于BP神经网络创业板IPO定价的操作原理 | 第33-38页 |
| ·BP神经网络的基本模型 | 第33-36页 |
| ·BP神经网络的算法实现 | 第36-38页 |
| ·基于BP神经网络创业板IPO定价的影响因素 | 第38-45页 |
| ·外部因素 | 第38-41页 |
| ·内部因素 | 第41-44页 |
| ·期望输出变量 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 创业板IPO定价的BP神经网络模型设计与检验 | 第46-81页 |
| ·创业板BP神经网络模型样本选择 | 第47页 |
| ·创业板BP神经网络模型样本的量化处理 | 第47-71页 |
| ·市场景气度的编码转换 | 第48-49页 |
| ·公司行业特征的编码转换 | 第49-51页 |
| ·主承销商声誉等级的编码转换 | 第51-52页 |
| ·股票发行规模的编码转换 | 第52-54页 |
| ·股权结构的编码转换 | 第54-56页 |
| ·财务及其他指标的编码转换 | 第56-70页 |
| ·期望输出值的编码转换 | 第70-71页 |
| ·创业板BP神经网络模型的构建与训练 | 第71-79页 |
| ·BP神经网络模型的建立 | 第71-73页 |
| ·BP神经网络模型的编程与训练 | 第73-79页 |
| ·创业板 BP神经网络模型的仿真 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第五章 创业板IPO定价的BP神经网络模型优化度分析 | 第81-88页 |
| ·自由现金流贴现法估算IPO价格 | 第81-83页 |
| ·相对估值法（可比公司法）估算IPO价格 | 第83页 |
| ·经济附加值估值法估算IPO价格 | 第83-84页 |
| ·BP神经网络定价方法估算IPO价格 | 第84-86页 |
| ·各类定价方法优化度的比较分析 | 第86-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 结论 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-95页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第95-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 附件 | 第98页 |
