| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 1. 绪论 | 第11-22页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究文献综述 | 第13-20页 |
| ·国外的研究 | 第13-18页 |
| ·国内的研究 | 第18-20页 |
| ·研究思路及研究内容 | 第20-22页 |
| ·研究思路 | 第20-21页 |
| ·研究内容 | 第21-22页 |
| 2. 数据包络分析与神经网络方法 | 第22-58页 |
| ·数据包络分析 | 第22-28页 |
| ·数据包络分析方法介绍 | 第22-23页 |
| ·数据包络分析模型 | 第23-25页 |
| ·有效性 | 第25-26页 |
| ·投入冗余和产出不足的定义 | 第26-27页 |
| ·数据包络分析在基金综合效率评价中应用 | 第27页 |
| ·数据包络分析的优势和局限 | 第27-28页 |
| ·人工神经网络 | 第28-32页 |
| ·人工神经网络方法介绍概述 | 第28-29页 |
| ·人工神经网络模型 | 第29-30页 |
| ·BP神经网络的工作原理 | 第30-31页 |
| ·BP神经网络的优势和局限 | 第31-32页 |
| 3. 基于数据包络分析-神经网络的基金绩效评价方法的构建 | 第32-39页 |
| ·构建思想 | 第32页 |
| ·采用数据包络分析进行第一次评价 | 第32-33页 |
| ·采用神经网络方法进行最终评价 | 第33-39页 |
| ·两次评价的衔接 | 第33-34页 |
| ·神经网络算法的选择 | 第34页 |
| ·建立训练样本集 | 第34-35页 |
| ·网络层数的确定 | 第35页 |
| ·各层神经元节点数的确定 | 第35-36页 |
| ·输出层神经元节点数 | 第36页 |
| ·传递函数的选择 | 第36-38页 |
| ·网络学习参数的确定 | 第38-39页 |
| 4. 我国开放式基金绩效评价的实证研究 | 第39-58页 |
| ·指标选取 | 第39-46页 |
| ·指标选取原则 | 第39-40页 |
| ·一级指标的选取 | 第40页 |
| ·第一次评价指标的选择 | 第40-43页 |
| ·最终评价指标选择 | 第43-45页 |
| ·指标体系的建立 | 第45-46页 |
| ·样本选取 | 第46页 |
| ·基金综合效率的DEA评价 | 第46-49页 |
| ·DEA指标描述性统计 | 第46-48页 |
| ·DEA实证结果 | 第48-49页 |
| ·采用BP神经网络进行最终评价 | 第49-54页 |
| ·对DEA结果进行编码 | 第49页 |
| ·建立训练样本集 | 第49-50页 |
| ·神经网络参数设定 | 第50页 |
| ·BP神经网络在计算机上的实现 | 第50-53页 |
| ·基金绩效的最终评价 | 第53-54页 |
| ·结果分析 | 第54-56页 |
| ·建议 | 第56-58页 |
| 5. 总结 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58-59页 |
| ·创新点 | 第59页 |
| ·不足之处 | 第59页 |
| ·下一步研究的方向 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64-71页 |
| 后记 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 在读期间科研成果目录 | 第73页 |