基于神经网络的基金评级结果质量检验
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-25页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-22页 |
| ·国内外基金绩效评价模型分析 | 第10-14页 |
| ·国内外主要评级机构及其评级方法 | 第14-18页 |
| ·国内外评级结果质量检验方法 | 第18-22页 |
| ·本研究目的和意义 | 第22-23页 |
| ·研究内容及创新点 | 第23-24页 |
| ·研究内容 | 第23-24页 |
| ·本文的创新点 | 第24页 |
| ·研究方法及技术路线 | 第24-25页 |
| 2 相关研究的理论基础 | 第25-34页 |
| ·衡量基金业绩的相关指标 | 第25-26页 |
| ·定性分析指标 | 第25页 |
| ·定量分析指标 | 第25-26页 |
| ·自组织神经网络分类方法 | 第26-30页 |
| ·自组织神经网络概述 | 第26-27页 |
| ·竞争学习的概念与原理 | 第27-29页 |
| ·SOM网络的运行原理与学习算法 | 第29-30页 |
| ·熵权法概述 | 第30-32页 |
| ·熵权法的基本原理 | 第31页 |
| ·利用熵权法计算权重 | 第31-32页 |
| ·迁移矩阵概述 | 第32-34页 |
| 3 评级质量检验方法 | 第34-40页 |
| ·评级机构评级结果准确性检验方法 | 第34-37页 |
| ·评级机构评级结果稳定性检验方法 | 第37-40页 |
| 4 实证分析 | 第40-58页 |
| ·样本数据选择 | 第40页 |
| ·评价指标选择 | 第40-41页 |
| ·评级结果准确性检验研究 | 第41-50页 |
| ·运用SOM神经网络进行分类 | 第41-47页 |
| ·神经网络分类能力检验 | 第47-48页 |
| ·基金评级结果准确性检验 | 第48-49页 |
| ·实际基金表现情况验证 | 第49-50页 |
| ·评级结果稳定性检验研究 | 第50-57页 |
| ·基金评级结果稳定性检验 | 第51-57页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| 5 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 附录 | 第60-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间主要科研成果 | 第72页 |
