基于财务指标的价值投资股价预测模型
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-14页 |
| ·选题依据 | 第9-10页 |
| ·问题的提出 | 第9-10页 |
| ·研究目的与意义 | 第10页 |
| ·国内外金融市场的可预测性研究 | 第10-12页 |
| ·研究内容及本文创新 | 第12-14页 |
| ·本文主要创新点 | 第12-14页 |
| 第二章 价值投资与股市预测 | 第14-24页 |
| ·价值投资理论 | 第14-18页 |
| ·价值投资理论在国内外的发展与现状 | 第14-18页 |
| ·股票内在价值评估模型与国内智能股价预测现状 | 第18-23页 |
| ·绝对估值模型 | 第18-21页 |
| ·相对估值简述 | 第21-22页 |
| ·国内智能股票预测现状 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于多层前馈神经网络股价预测模型 | 第24-51页 |
| ·神经网络的应用 | 第24页 |
| ·人工神经元模型和神经网络模型 | 第24-25页 |
| ·多层前馈神经网络 | 第25-30页 |
| ·股价预测模型构建 | 第30-34页 |
| ·价值股的筛选 | 第34-35页 |
| ·主成分指标的选定 | 第35-44页 |
| ·主成分分析简述 | 第35-39页 |
| ·主成分分析法筛选结果及分析 | 第39-44页 |
| ·基于多层前馈神经网络的预测模型建立 | 第44-46页 |
| ·修正的BP 算法的选择 | 第44页 |
| ·网络拓扑结构的设计 | 第44页 |
| ·传输函数的选取 | 第44页 |
| ·数据预处理 | 第44-45页 |
| ·初始参数的选择 | 第45页 |
| ·网络训练的目标函数 | 第45-46页 |
| ·多层前馈神经网络的MATLAB 实现 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于径向基函数神经网络股价预测模型 | 第51-57页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第51-55页 |
| ·RBF 神经网络模型 | 第51-52页 |
| ·RBF 网络的学习算法 | 第52-53页 |
| ·RBF 网络的实证结果 | 第53-55页 |
| ·两种模型的对比 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 结论和展望 | 第57-59页 |
| ·研究总结 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 附录 | 第65-70页 |
