| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-13页 |
| 1. 绪论 | 第13-24页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-16页 |
| ·文献综述 | 第16-22页 |
| ·IPO定价研究综述 | 第16-21页 |
| ·神经网络IPO定价综述 | 第21-22页 |
| ·研究内容和方法 | 第22-23页 |
| ·本文主要创新点 | 第23-24页 |
| 2. 中国创业板IPO分析和IPO定价方法对比分析 | 第24-32页 |
| ·创业板市场定位和上市企业特点 | 第24-25页 |
| ·创业板与主板、中小板上市条件比较分析 | 第25-26页 |
| ·传统IPO定价方法分析 | 第26-31页 |
| ·可比公司法 | 第26-28页 |
| ·自由现金流贴现法 | 第28-29页 |
| ·经济附加值(EVA)估值法 | 第29-31页 |
| ·神经网络IPO定价分析 | 第31-32页 |
| 3. 创业板IPO定价小波神经网络建模分析 | 第32-41页 |
| ·基于小波神经网络的创业板IPO定价操作原理 | 第32-35页 |
| ·小波神经网络的基本模型 | 第32-34页 |
| ·基于小波神经网络的IPO定价模型 | 第34-35页 |
| ·基于小波神经网络创业板IPO定价的影响因素 | 第35-41页 |
| ·内部因素 | 第36-38页 |
| ·外部因素 | 第38-40页 |
| ·期望输出变量 | 第40-41页 |
| 4. 基于小波神经网络的创业板IPO定价模型的构建与程序实现 | 第41-52页 |
| ·模型样本选择 | 第41-42页 |
| ·模型参数处理 | 第42-47页 |
| ·非量化因素的量化编码转换 | 第42-46页 |
| ·量化因素的归一化转换 | 第46页 |
| ·期望输出值的归一化转换 | 第46-47页 |
| ·基于小波神经网络的创业板IPO定价模型的程序实现 | 第47-52页 |
| ·小波神经网络初始化 | 第47-48页 |
| ·小波神经网络训练 | 第48-49页 |
| ·小波神经网络检验 | 第49-52页 |
| 5. IPO定价优化度对比分析 | 第52-60页 |
| ·可比公司法估算IPO价格 | 第52-53页 |
| ·自由现金流贴现法估算IPO价格 | 第53-55页 |
| ·经济附加值法(EVA法)计算IP0价格 | 第55-56页 |
| ·小波神经网络估算IPO价格 | 第56-57页 |
| ·四类定价方法的对比分析 | 第57-60页 |
| 6. 总结和展望 | 第60-63页 |
| ·全文总结 | 第60-61页 |
| ·研究展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 后记 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 在读期间科研成果目录 | 第69页 |
