| 第一章 我国证券市场概况及股票的相关知识 | 第1-13页 |
| §1．1引言 | 第7-8页 |
| §1．2我国证券市场的发展概况 | 第8-9页 |
| §1．3股票的相关知识 | 第9-13页 |
| §1．3．1股票的概念和特征 | 第9页 |
| §1．3．2股票的分类 | 第9-10页 |
| §1．3．3股票投资的分析方法 | 第10-11页 |
| §1．3．4影响股票价格的三类因素 | 第11-13页 |
| 第二章 股票估价方法选择 | 第13-28页 |
| §2．1折现方法 | 第13-17页 |
| §2．1．1折现方法的基本模式 | 第13-14页 |
| §2．1．2零增长股票的价值 | 第14-15页 |
| §2．1．3固定成长股票的价值 | 第15页 |
| §2．1．4非固定成长股票的价值 | 第15-17页 |
| §2．2市盈率分析方法 | 第17-20页 |
| §2．2．1市盈率估计股价的方法 | 第18页 |
| §2．2．2市盈率估计股票风险 | 第18-20页 |
| §2．3资本资产定价模型 | 第20-26页 |
| §2．3．1概念及公式 | 第20-21页 |
| §2．3．2假设前提 | 第21页 |
| §2．3．3上海股票市场资本资产定价模型实证检验 | 第21-26页 |
| §2. 3. 3. 1CAPM时间序列检验 | 第22-25页 |
| §2．3．3．2CAPM模型的横截面检验 | 第25-26页 |
| §2．3．3．3上海股市的时间序列检验和横截面检验的结论 | 第26页 |
| §2．4一次指数平滑估价法 | 第26-28页 |
| 第三章 人工神经网络估价方法 | 第28-49页 |
| §3．1人工神经网络的相关知识 | 第28-35页 |
| §3．1．1人工神经网络的发展历史 | 第28页 |
| §3．1．2人工神经网络的概念 | 第28-29页 |
| §3．1．3人工神经网络的生理学基础 | 第29-30页 |
| §3．1．4组成人工神经网络的基本单元——神经元 | 第30-31页 |
| §3．1．5人工神经网络的运作方式 | 第31-32页 |
| §3．1．6人工神经网络的特性 | 第32-34页 |
| §3．1．7人工神经网络软件仿真的意义 | 第34-35页 |
| §3．2人工神经网络的估价技术 | 第35-37页 |
| §3．2．1BP算法 | 第35-37页 |
| §3．3人工神经网络估价的具体问题 | 第37-44页 |
| §3．3．1人工神经网络股票估价方法的运用 | 第37-38页 |
| §3．3．2特征量的选取 | 第38-41页 |
| §3．3．3选取样本 | 第41-42页 |
| §3．3．4数据处理方法 | 第42页 |
| §3．3．5隐含层节点数的选择 | 第42-44页 |
| §3. 3. 6α数值的选取 | 第44页 |
| §3．4一次指数平滑法和人工神经网络估价结果比较 | 第44-49页 |
| §3．4．1估价结果评价 | 第44-46页 |
| §3．4．2误差原因分析 | 第46-49页 |
| 第四章 股票估价软件包的编制 | 第49-54页 |
| §4．1开发环境的选择和介绍 | 第49-50页 |
| §4．2软件特点和程序实现 | 第50-54页 |
| §4．2．1资料查询模块 | 第50-51页 |
| §4．2．2估价模块 | 第51-54页 |
| 第五章 研究展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 附件一 | 第57-60页 |
| 附件二 | 第60-63页 |
| 附件三 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |