基于人工神经网络方法的上市公司股票投资价值分析
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·研究目的和意义 | 第8-10页 |
| ·研究目的 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-15页 |
| ·研究内容及思路 | 第15-17页 |
| 第2章 股票投资价值的相关理论及影响因素 | 第17-32页 |
| ·上市公司股票价值投资的定义和内涵 | 第17-18页 |
| ·上市公司股票内在价值与价格 | 第18-20页 |
| ·价值投资的公司内在价值评估理论 | 第20-25页 |
| ·贴现评估模型 | 第21-24页 |
| ·相对价值模型 | 第24页 |
| ·EVA评估模型 | 第24-25页 |
| ·上市公司股票投资价值影响因素分析 | 第25-31页 |
| ·宏观层面相关因素分析 | 第26-28页 |
| ·中观层面相关因素分析 | 第28-29页 |
| ·微观层面相关因素分析 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 BP神经网络理论及模型指标体系的建立 | 第32-42页 |
| ·BP神经网络原理简述 | 第32-39页 |
| ·BP网络算法 | 第34-36页 |
| ·BP网络的MATLAB实现 | 第36页 |
| ·BP网络用于股票投资价值分析的可行性 | 第36-39页 |
| ·神经网络模型指标体系的建立 | 第39-41页 |
| ·建立指标体系 | 第39-40页 |
| ·数据处理 | 第40-41页 |
| ·主成分分析 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 模型的建立及实证分析 | 第42-63页 |
| ·BP-NN建模与预测流程 | 第42-44页 |
| ·上市公司股票财务数据数据处理 | 第44-48页 |
| ·自由现金流贴现模型的股票内在价值 | 第44-46页 |
| ·主成分分析法对数据的处理 | 第46-48页 |
| ·人工神经网络模型的确定 | 第48-58页 |
| ·R法检验模型识别效率 | 第48-54页 |
| ·RMSRE法检验模型识别效率 | 第54-57页 |
| ·确定模型 | 第57-58页 |
| ·模型结果与分析 | 第58-62页 |
| ·模型实证结果 | 第58-60页 |
| ·模型实证结果分析 | 第60-61页 |
| ·政策建议 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
