基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新股定價(jià)問(wèn)題研究
發(fā)布時(shí)間:2020-10-21 08:34
首次公開(kāi)發(fā)行新股的“低風(fēng)險(xiǎn)、高收益、巨額申購(gòu)、高換手率”一直是我國(guó)資本市場(chǎng)的一個(gè)顯著特點(diǎn),這大大降低了市場(chǎng)運(yùn)行效率和資源配置效率。正是基于這一點(diǎn),新股發(fā)行價(jià)格的確定如何貼近二級(jí)市場(chǎng)價(jià)格成為了我國(guó)發(fā)行市場(chǎng)制度建設(shè)的重要組成部分。雖然從1999年開(kāi)始,我國(guó)開(kāi)始大力推動(dòng)一級(jí)市場(chǎng)發(fā)行制度的改革,于2001年4月實(shí)現(xiàn)了從審批制到核準(zhǔn)制的轉(zhuǎn)換,再于2005年1月1日正式啟動(dòng)首次公開(kāi)發(fā)行股票試行詢(xún)價(jià)制,但制度變遷效果沒(méi)有使一級(jí)市場(chǎng)效率有根本性的提高。所以對(duì)這個(gè)問(wèn)題仍然需要進(jìn)行深入的思考和探索。 目前主流的新股發(fā)行定價(jià)模型主要有貼現(xiàn)現(xiàn)金流法、EVA估值法、可比公司分析法,而輔助的新股發(fā)行定價(jià)模型有營(yíng)銷(xiāo)回報(bào)模型、實(shí)物期權(quán)估價(jià)法、多因素定價(jià)模型等。但在具體的實(shí)踐定價(jià)中,往往由于信息不充分、盈利預(yù)測(cè)缺乏準(zhǔn)確性等原因,這些定價(jià)方法或準(zhǔn)確性不高,或?qū)嶋H操作困難。所以需要設(shè)計(jì)出能夠盡量避免這些不利影響的新股發(fā)行定價(jià)模型,有效地減少信息或誤差所造成的估算困難。 相比之下,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種智能化的數(shù)據(jù)處理方法,目前為止其處理具有非線性關(guān)系數(shù)據(jù)的能力到是其他方法無(wú)法比擬的,因此在復(fù)雜系統(tǒng)的建模問(wèn)題上表現(xiàn)出了它的優(yōu)越性。而作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高速計(jì)算和學(xué)習(xí)的特性,具有理論上逼近任意非線性連續(xù)函數(shù)的能力,在信息不充分的條件下,在預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等方面能取得很好的應(yīng)用效果。所以采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定新股的發(fā)行定價(jià),能較好地克服現(xiàn)有估價(jià)方法缺乏相關(guān)信息、價(jià)格確定主觀化等方面的不足。 那么,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新股發(fā)行定價(jià)法的基本原理是首先分析影響新股價(jià)格的相關(guān)因素,然后搜集新上市公司的信息數(shù)據(jù),通過(guò)BP網(wǎng)絡(luò)程序?qū)π律鲜泄緝r(jià)格的確定過(guò)程進(jìn)行模擬,找出輸入變量(影響新股價(jià)格的相關(guān)因素)與輸出結(jié)果(新股價(jià)格)之間的關(guān)系,得到新股價(jià)格的一般模型,最后將待估的其他新上市公司的數(shù)據(jù)代入到該程序中,就可以得到待估的其他新上市公司股票價(jià)格的評(píng)估值。以上的整個(gè)程序運(yùn)行過(guò)程是通過(guò)Matlab7.1編程實(shí)現(xiàn)。同時(shí),運(yùn)用實(shí)例對(duì)該方法與其它的新股發(fā)行定價(jià)方法進(jìn)行比較分析。結(jié)果表明,該方法能彌補(bǔ)現(xiàn)行定價(jià)方法的一些不足,并在一定程度上提高了新股發(fā)行定價(jià)估值的準(zhǔn)確度,為提高一級(jí)市場(chǎng)效率提供了幫助。
【學(xué)位單位】:武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2008
【中圖分類(lèi)】:F830.91;F224
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 導(dǎo)論
1.1 研究的目的、背景與意義
1.1.1 研究的目的
1.1.2 研究的背景和意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.3 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線
1.3.1 研究?jī)?nèi)容
1.3.2 技術(shù)路線
第2章 IPO定價(jià)的估值方法分析
2.1 資本市場(chǎng)現(xiàn)有的主要IPO估值模型
2.1.1 貼現(xiàn)現(xiàn)金流法(DCF,Discount cash flow model)
2.1.2 經(jīng)濟(jì)附加值(EVA)估值法
2.1.3 可比公司分析法
2.2 我國(guó)IPO發(fā)行定價(jià)制度的變遷
第3章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的IPO定價(jià)分析
3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法步驟
3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的IPO定價(jià)操作原理
3.3 IPO定價(jià)的影響因素
3.3.1 外部因素
3.3.2 內(nèi)部因素
3.4 樣本的選擇與處理
3.4.1 樣本的選擇
3.4.2 樣本的預(yù)處理
3.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立與訓(xùn)練
3.6 BP網(wǎng)絡(luò)的仿真
第4章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的IPO定價(jià)模型的優(yōu)化度檢驗(yàn)
4.1 貼現(xiàn)現(xiàn)金流法
4.2 經(jīng)濟(jì)附加值(EVA)估值法
4.3 修正市盈率法
4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定價(jià)法
4.5 結(jié)果分析
第5章 全文總結(jié)與研究展望
5.1 全文總結(jié)
5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄
【引證文獻(xiàn)】
本文編號(hào):2849895
【學(xué)位單位】:武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2008
【中圖分類(lèi)】:F830.91;F224
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 導(dǎo)論
1.1 研究的目的、背景與意義
1.1.1 研究的目的
1.1.2 研究的背景和意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.3 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線
1.3.1 研究?jī)?nèi)容
1.3.2 技術(shù)路線
第2章 IPO定價(jià)的估值方法分析
2.1 資本市場(chǎng)現(xiàn)有的主要IPO估值模型
2.1.1 貼現(xiàn)現(xiàn)金流法(DCF,Discount cash flow model)
2.1.2 經(jīng)濟(jì)附加值(EVA)估值法
2.1.3 可比公司分析法
2.2 我國(guó)IPO發(fā)行定價(jià)制度的變遷
第3章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的IPO定價(jià)分析
3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法步驟
3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的IPO定價(jià)操作原理
3.3 IPO定價(jià)的影響因素
3.3.1 外部因素
3.3.2 內(nèi)部因素
3.4 樣本的選擇與處理
3.4.1 樣本的選擇
3.4.2 樣本的預(yù)處理
3.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立與訓(xùn)練
3.6 BP網(wǎng)絡(luò)的仿真
第4章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的IPO定價(jià)模型的優(yōu)化度檢驗(yàn)
4.1 貼現(xiàn)現(xiàn)金流法
4.2 經(jīng)濟(jì)附加值(EVA)估值法
4.3 修正市盈率法
4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定價(jià)法
4.5 結(jié)果分析
第5章 全文總結(jié)與研究展望
5.1 全文總結(jié)
5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄
【引證文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2849895
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