發(fā)布時(shí)間：2024-02-20 00:02

　　隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,我國(guó)居民投資理財(cái)?shù)囊庾R(shí)也在發(fā)生著巨大的變化。在股指期貨和融資融券業(yè)務(wù)推出之后,我國(guó)證券市場(chǎng)的投資品種得到了進(jìn)一步的豐富,這勢(shì)必會(huì)吸引更多的個(gè)人以及機(jī)構(gòu)投資者進(jìn)入證券市場(chǎng),以達(dá)到收益、對(duì)沖風(fēng)險(xiǎn)以及保值等不同的目的。鑒于此,對(duì)于證券投資分析方法的研究不論是在實(shí)際應(yīng)用還是在理論研究中都有著積極的意義。由于股票市場(chǎng)是一個(gè)隨時(shí)都在發(fā)生著巨大變化的復(fù)雜系統(tǒng),面對(duì)日益增長(zhǎng)的龐大數(shù)據(jù)量,傳統(tǒng)的分析方法有時(shí)會(huì)顯得“力不從心”。 因而本文從數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)理論出發(fā),對(duì)證券投資分析方法進(jìn)行了深入的研究。首先,將小波理論引入金融數(shù)據(jù)的預(yù)處理過(guò)程,由于小波分析特別適合處理非平穩(wěn)和非線性的信號(hào),所以小波方法可以很好地去除金融數(shù)據(jù)中的噪聲,為之后的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程奠定良好的基礎(chǔ)。其次,從企業(yè)生命周期的角度考慮上市公司的盈利狀況,為此本文利用樸素貝葉斯分類器和主成分分析理論并結(jié)合相關(guān)的財(cái)務(wù)指標(biāo)建立了企業(yè)生命周期識(shí)別模型,用于識(shí)別上市公司所處的企業(yè)生命周期。隨后,本文討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合評(píng)估模型的優(yōu)缺點(diǎn),并且使用因子分析理論改進(jìn)了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)在此基礎(chǔ)上建立了F-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合評(píng)估模型,用以評(píng)...

【文章頁(yè)數(shù)】：56 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖5一1速動(dòng)比率去噪結(jié)果

刁.3刁.4圖5一2150050資產(chǎn)負(fù)債率去噪結(jié)果

圖5一2150050資產(chǎn)負(fù)債率去噪結(jié)果

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圖5一11網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差圖

上半年平均收益率;測(cè)試集部分為2007年年報(bào)中的財(cái)務(wù)指標(biāo)，以及2008年各上市公司上半年平均收益率。首先采用訓(xùn)練樣本集對(duì)評(píng)估模型進(jìn)行訓(xùn)練，由網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差圖5一11可以看出網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練90次之后，誤差收斂到O附近，且網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定。通過(guò)計(jì)算，此次評(píng)估中F一RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型共用了7個(gè)神....

本文編號(hào)：3903533