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基于ANN-CVaR模型的住宅开发投资风险评价研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-20页
   ·研究背景及问题的提出第9-10页
   ·文献综述第10-15页
     ·住宅开发投资风险评价的国内研究现状第10-12页
     ·住宅开发投资风险评价的国外研究现状第12-15页
     ·国内外研究现状评述第15页
   ·研究目的和意义第15-17页
     ·研究目的第15-16页
     ·研究意义第16-17页
   ·论文研究内容和研究方法第17-20页
     ·论文内容和结构第17-18页
     ·论文研究方法第18-20页
第2章 ANN-CVaR 模型风险度量的理论分析第20-41页
   ·住宅开发投资风险及评价方法第20-27页
     ·住宅开发投资风险分析第20-25页
     ·常见风险评价方法评述第25-27页
   ·ANN 模型在住宅投资风险评价中的应用和不足第27-31页
     ·ANN 模型及其在风险评价中的应用第27-29页
     ·ANN 模型优缺点分析第29-31页
   ·VaR 和CVaR 风险评价方法第31-37页
     ·VaR 模型理论分析第31-34页
     ·CVaR 模型介绍第34-36页
     ·VaR 和CVaR 模型在风险评价中的应用第36-37页
   ·ANN-CVaR 模型及其在住宅投资风险评价中的适用性分析第37-39页
     ·ANN-CVaR 模型简介第37-38页
     ·模型适用性分析第38-39页
   ·本章小结第39-41页
第3章 住宅开发投资风险评价的ANN-CVaR 模型构建第41-57页
   ·住宅开发投资风险评价指标的设计与构建第41-47页
     ·住宅开发投资风险评价指标的设计原则第41-42页
     ·建立住宅开发投资风险评价指标体系第42-47页
   ·运用ANN 模型对风险进行定性分析第47-50页
     ·ANN 模型的输入层和输出层设计第47-49页
     ·ANN 模型的MATLAB 实现第49-50页
   ·运用CVaR 模型对风险进行定量测算第50-56页
     ·CVaR 模型方法描述与参数选择第50-53页
     ·CVaR 模型的计算与MATLAB 实现第53-56页
   ·本章小结第56-57页
第4章 ANN-CVaR 模型在住宅开发投资风险评价中的实证研究第57-66页
   ·数据的获取与处理第57-58页
     ·数据的获取与说明第57-58页
     ·数据的处理第58页
   ·模型的实现与分析第58-64页
     ·BP 神经网络的计算第58-61页
     ·CVaR 值的计算第61-64页
     ·ANN-CVaR 模型评价第64页
   ·结果的分析与比较第64-65页
   ·本章小结第65-66页
结论第66-68页
参考文献第68-73页
致谢第73-74页
附录第74-75页

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