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基于人工神经网络的中国股票市场预期收益率的实证分析
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基于人工神经网络的中国股票市场预期收益率的实证分析
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-9 页
第1章 实证分析的理论背景及实证模型第9-20 页
　　· 引言第9-10 页
　　· 资本资产定价模型第10-11 页
　　· 横截面回归分析法第11-12 页
　　　　· 回归分析法第11 页
　　　　· 横截面回归法第11-12 页
　　· 人工神经网络分析法第12-15 页
　　· 实证分析模型第15-20 页
　　　　· 数据的横截面采集第15 页
　　　　· 常用的基础变量第15-16 页
　　　　· 实证分析的研究现状简介第16-20 页
第2章 实证分析的数据源第20-24 页
　　· CSMAR数据库的特点第20-21 页
　　· CSMAR数据库中的数据第21-22 页
　　　　· 日个股回报率文件第21 页
　　　　· 月个股回报率文件第21 页
　　　　· 指数文件第21-22 页
　　· 宏汇数据库的特点第22 页
　　· 宏汇数据库的数据第22-24 页
第3章 实证分析模型的设计第24-39 页
　　· 实证模型的结构第24-27 页
　　　　· 基础变量的选取第24-25 页
　　　　· 建立模型前的工作流程第25-27 页
　　　　· 人工神经网络模型简述第27 页
　　· VISUAL FoxPRo软件简介第27-28 页
　　· 股票收益率的计算第28-32 页
　　　　· 实证中投资收益率的估算第28-30 页
　　　　· 日个股回报率的计算第30 页
　　　　· 月个股回报率的计算第30-31 页
　　　　· 周个股回报率的计算第31-32 页
　　· 周交易量的计算第32-34 页
　　　　· 计算公式第32 页
　　　　· 数据残缺处理第32-33 页
　　　　· 程序设计及说明第33-34 页
　　· 股票规模的计算第34-35 页
　　　　· 计算公式第34 页
　　　　· 数据调整及程序设计第34-35 页
　　· 各年收益价格比的计算第35-36 页
　　　　· 各年收益数据的获取第35 页
　　　　· 各年股票价格的获取第35 页
　　　　· 各年收益价格比的计算第35-36 页
　　· 总风险系数的计算第36-37 页
　　　　· 股票投资总风险第36 页
　　　　· 周总风险系数的计算公式第36-37 页
　　　　· 程序设计第37 页
　　· 周B系数的计算第37-38 页
　　　　· 市场指数周收益率的计算及编程第37-38 页
　　　　· β计算公式及其编程第38 页
　　· 小结第38-39 页
第4章 实证数据分析第39-57 页
　　· 概述第39 页
　　· MATLAB软件神经网络工具介绍第39-42 页
　　　　· MATLAB ·的基本功能与特点第39-41 页
　　　　· MATLAB神经网络工具第41-42 页
　　· 用MATLAB分析股票数据第42-49 页
　　　　· 人工神经网络模型第42-44 页
　　　　· 网络的训练第44-48 页
　　　　· 影响因子的计算第48-49 页
　　　　· 解释变量方向测试第49 页
　　· 五因子模型仿真实验结果第49-53 页
　　　　· 仿真实验数据结果第49-52 页
　　　　· 仿真实验图形输出第52-53 页
　　· 四因子模型仿真实验结果第53-56 页
　　· 小结第56-57 页
第5章 实证分析总结第57-67 页
　　· 五因子模型实证结论第57-61 页
　　　　· 两市五因子模型解释变量比重第57-60 页
　　　　· 规模效应测试第60 页
　　　　· 交易量效应测试第60-61 页
　　· 四因子模型实证结论第61-67 页
　　　　· 两市四因子模型解释变量比重第61-64 页
　　　　· 规模效应与交易量效测试第64-67 页
第6章 结论第67-71 页
　　· 交易量与回报率的关系第67-68 页
　　· 股票规模与收益率的关系第68-69 页
　　· 股票B系数与回报率的关系第69-70 页
　　· ANN法与F-M法在股市实证中的比较分析第70-71 页
参考文献第71-73 页
附录1第73-97 页
附录2第97-103 页
攻读学位期间发表的学术论文第103-104 页
致谢第104页

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