| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·研究的理论意义 | 第10-11页 |
| ·研究的现实意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·国外文献研究综述 | 第11-13页 |
| ·国内文献研究综述 | 第13-15页 |
| ·国内外研究现状评述 | 第15-16页 |
| ·研究内容和研究方法 | 第16-19页 |
| ·研究内容 | 第16-18页 |
| ·研究方法 | 第18-19页 |
| 第2章 相关企业价值评估理论综述 | 第19-29页 |
| ·传统企业价值评估理论 | 第19-20页 |
| ·现金流量折现模型 | 第19页 |
| ·经济增加值法 | 第19-20页 |
| ·相对价值法 | 第20页 |
| ·实物期权理论 | 第20-28页 |
| ·实物期权理论概述 | 第20-21页 |
| ·实物期权的特征 | 第21-23页 |
| ·实物期权的分类 | 第23-24页 |
| ·实物期权定价方法 | 第24-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 实物期权在新能源上市企业价值评估中的应用 | 第29-36页 |
| ·新能源上市公司特点及环境分析 | 第29-31页 |
| ·新能源上市公司的特点 | 第29-30页 |
| ·新能源上市公司价值评估环境分析 | 第30-31页 |
| ·新能源上市公司的实物期权 | 第31-32页 |
| ·新能源上市公司价值评估方法分析 | 第32-34页 |
| ·传统评估方法的局限性 | 第32-33页 |
| ·实物期权在新能源上市企业价值评估中的优势 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 构建新能源上市企业价值评估模型 | 第36-44页 |
| ·BP 神经网络及遗传算法模型介绍 | 第36-38页 |
| ·BP 神经网络 | 第36-37页 |
| ·遗传算法 | 第37页 |
| ·遗传算法和 BP 神经网络模型的结合 | 第37-38页 |
| ·运用 BP 神经网络对 B-S 模型进行改进的意义 | 第38-39页 |
| ·模型的构建 | 第39-43页 |
| ·参数估计 | 第39-40页 |
| ·BP 神经网络的学习 | 第40-41页 |
| ·遗传算法优化 BP 网络 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 实证研究 | 第44-54页 |
| ·分析样本 | 第44-46页 |
| ·模型的应用 | 第46-50页 |
| ·结果比较分析 | 第50页 |
| ·敏感性分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者简介 | 第64页 |