21世紀(jì)初,人工智能技術(shù)開始嶄露頭角,近十年來更是迎來了發(fā)展的黃金階段。人工智能技術(shù)的應(yīng)用給人們的生活和社會(huì)都帶來了強(qiáng)烈的價(jià)值沖擊,AI（人工智能）技術(shù)開始融入生活的方方面面,給各個(gè)領(lǐng)域都帶來了新的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。出于對(duì)人工智能發(fā)展前景的看好,國(guó)內(nèi)外多家企業(yè)推出了AI基礎(chǔ)應(yīng)用,例如阿里巴巴、微軟、百度等。受益于國(guó)家政策支持和下游需求,AI技術(shù)在中國(guó)得到了全面的發(fā)展,大量資金涌入人工智能領(lǐng)域中,人工智能的時(shí)代即將來臨。在資本市場(chǎng)中,上市公司的股票價(jià)格受到許多因素影響,例如宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境,市場(chǎng)供求,投資者心理,企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況和市場(chǎng)監(jiān)管力度等^[1]。在眾多因素中,投資者最容易得到的信息是上市公司的財(cái)務(wù)信息,上市公司公布的財(cái)務(wù)報(bào)表,包含了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況、盈利能力和發(fā)展能力等,是投資者全面了解這家企業(yè)的重要途徑。因此,分析人工智能上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)與股票價(jià)格的相關(guān)性,能幫助投資者理性分析投資目標(biāo),做出合理決策,對(duì)促進(jìn)證券市場(chǎng)的健康發(fā)展具有重要意義。本文以國(guó)內(nèi)人工智能上市公司為研究對(duì)象,選取2016-2018年的65家人工智能上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為研究樣本,進(jìn)行相關(guān)性分析和多元回歸分析,... 

【文章來源】：北京服裝學(xué)院北京市

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1. 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究及意義
    1.2 研究?jī)?nèi)容和方法
        1.2.1 研究?jī)?nèi)容
        1.2.2 研究方法
        1.2.3 創(chuàng)新點(diǎn)及局限性
2. 國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)綜述
    2.1.1 財(cái)務(wù)信息有效觀
    2.1.2 財(cái)務(wù)信息無(wú)效觀
3. 相關(guān)理論基礎(chǔ)
    3.1 影響股票價(jià)格的主要因素
        3.1.1 內(nèi)部因素
        3.1.2 外部因素
    3.2 會(huì)計(jì)信息與股票市場(chǎng)關(guān)系理論
        3.2.1 有效市場(chǎng)假說
        3.2.2 隨機(jī)理論
        3.2.3 現(xiàn)代證券投資組合理論
    3.3 財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)股價(jià)作用機(jī)理分析
        3.3.1 信息觀下財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)股票價(jià)格的影響
        3.3.2 計(jì)價(jià)觀下財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)股票價(jià)格的影響
        3.3.3 計(jì)量觀下財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)股票價(jià)格的影響
4. 股票價(jià)格評(píng)估模型
    4.1 股利貼現(xiàn)模型
    4.2 自由現(xiàn)金流量貼現(xiàn)模型
    4.3 剩余收益定價(jià)模型
5. 財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)股票價(jià)格影響研究設(shè)計(jì)
    5.1 研究假設(shè)
    5.2 研究模型的構(gòu)建
    5.3 樣本選取與數(shù)據(jù)來源
    5.4 模型中自變量的選取
        5.4.1 變量選取原則
        5.4.2 具體財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取
6. 實(shí)證分析
    6.1 財(cái)務(wù)指標(biāo)與股票價(jià)格相關(guān)性檢驗(yàn)及分析
        6.1.1 2016年人工智能上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)相關(guān)性分析
        6.1.2 2017年人工智能上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)相關(guān)性分析
        6.1.3 2018年人工智能上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)相關(guān)性分析
        6.1.4 2016年-2018年財(cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)相關(guān)性研究對(duì)比
    6.2 回歸分析
        6.2.1 2016年樣本數(shù)據(jù)的回歸分析
        6.2.2 2017年樣本數(shù)據(jù)的回歸分析
        6.2.3 2018年樣本數(shù)據(jù)的回歸分析
        6.2.4 2016-2018年回歸分析結(jié)果的比較與總結(jié)
7. 研究結(jié)論及建議
    7.1 研究結(jié)論
    7.2 對(duì)策及建議
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]酒類企業(yè)上市公司會(huì)計(jì)信息與股價(jià)相關(guān)性實(shí)證研究[J]. 張一翰.  科技視界. 2018(12)
[2]上市公司股價(jià)波動(dòng)與其財(cái)務(wù)指標(biāo)的實(shí)證研究[J]. 陳嘉瑋.  現(xiàn)代商業(yè). 2017(19)
[3]制造業(yè)上市公司股價(jià)波動(dòng)與財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)的相關(guān)性[J]. 祝婧然.  北方經(jīng)貿(mào). 2015(12)
[4]會(huì)計(jì)盈利與股票價(jià)格動(dòng)態(tài)關(guān)系的實(shí)證研究[J]. 趙迎紅.  財(cái)會(huì)通訊. 2011(03)
[5]現(xiàn)金流量?jī)r(jià)值相關(guān)性的實(shí)證研究——兼評(píng)現(xiàn)金流量表準(zhǔn)則的實(shí)施效果[J]. 趙春光.  會(huì)計(jì)研究. 2004(02)
[6]證券投資風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量理論評(píng)述[J]. 王明濤.  經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯. 2003(05)

博士論文
[1]中國(guó)上市公司會(huì)計(jì)盈利狀況及與股價(jià)變動(dòng)關(guān)系統(tǒng)計(jì)分析[D]. 趙迎紅.遼寧大學(xué) 2013
[2]凈資產(chǎn)倍率和市盈率的投資決策有用性[D]. 陸宇峰.上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 1999

碩士論文
[1]醫(yī)藥行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)信息對(duì)股價(jià)影響分析[D]. 李鵬飛.華東交通大學(xué) 2018
[2]綜合收益價(jià)值相關(guān)性的實(shí)證研究[D]. 趙西蘭.河南大學(xué) 2017
[3]民營(yíng)上市公司股權(quán)激勵(lì)的影響因素研究[D]. 王一添.內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué) 2016
[4]中小板電器類上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)相關(guān)性研究[D]. 田孝華.河北科技大學(xué) 2016
[5]會(huì)計(jì)信息質(zhì)量、盈余管理與企業(yè)投資效率關(guān)系的研究[D]. 吳婧.江蘇科技大學(xué) 2016
[6]基于治理環(huán)境的上市公司會(huì)計(jì)信息價(jià)值相關(guān)性分析[D]. 周會(huì)芳.山東財(cái)經(jīng)大學(xué) 2014
[7]我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)狀況對(duì)股票價(jià)格影響的實(shí)證分析[D]. 劉婷婷.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2014
[8]全流通條件下的股票價(jià)格與財(cái)務(wù)信息的相關(guān)性研究[D]. 吳榮盛.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2014
[9]我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)信息對(duì)股票價(jià)格影響的研究[D]. 丁少敏.南京師范大學(xué) 2012
[10]上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效與股價(jià)相關(guān)性研究[D]. 張勤.山東大學(xué) 2012



本文編號(hào)：2922294