基于神经网络的IPOs定价问题初探

发布时间：2020-10-12 03:43

　　 IPOs价格的确定是股票发行计划中最基本和最重要的环节之一，它关系到发行公司及投资者的根本利益，并影响到股票上市后的具体表现。若发行价过低，则发行公司的筹资需求难以满足，甚至还会损害原有股东的利益；若发行价过高，则不仅将增大承销商的发行风险和发行难度，也会增大投资者的风险，抑制投资者的认购热情，最终还是影响到发行公司的筹资需求。因此，如何科学合理地确定股票的发行价格就成为发行公司和承销商的重要工作，它一方面反映了券商的职业道德，另一方面也反映了市场的规范化问题。 本文一方面对新股的发行方式以及传统定价方法进行介绍与评析，另一方面针对传统定价方法的局限，从市场参与者关注的焦点问题出发去研究首次发行股票的定价问题，采用神经网络系统建模，提出了一种新的基于神经网络理论的新股定价方法，从而为投资决策提供了一种具有一定准确性与可操作性的实用方法。
【学位单位】：厦门大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2002
【中图分类】：F830.91
【文章目录】：
前言
第一章 我国股票发行市场的概况
    第一节 我国股票发行市场及新股发行方式的回顾
    第二节 新股发行定价方式的种类及评价
        一、 审批制下新股定价方式的演变
        二、 核准制下新股定价可供选择的方式
        三、 核准制下不同定价方式的比较分析与选择
        四、 网上竞价和机构竞价在我国的试点
    第三节 新股定价模式的回顾
        一、 严格的市盈率定价模式
        二、 宽松的市盈率定价与淡化市盈率定价模式
        三、 市场化定价的初步尝试与倒退
    第四节 新股发行定价原理
第二章 神经网络的基本知识
    第一节 神经网络的历史回顾
    第二节 神经网络的特点
第三章 神经网络的结构
    第一节 神经网络的学习
        一、 神经网络的学习方式
        二、 神经网络的学习算法（学习规则）
        三、 神经网络的学习与自适应
    第二节 BP神经网络的结构
    第三节 RBF（径向基函数）神经网络结构和特点
第四章 面向MATLAB工具箱的神经网络设计
    第一节 MATLAB神经网络工具箱概述
        一、 MATLAB神经网络工具箱简介
        二、 神经网络技术的选取
        三、 运用工具箱设计网络的原则和过程
    第二节 MATLAB的神经网络函数
        一、 神经网络设计函数
        二、 神经网络仿真函数
第五章 实证分析与结论
    一、 数据来源与指标选择
    二、 数据归一化处理
    三、 主要程序片段
    四、 实证研究结果
    五、 结论分析及解释
    六、 有关建议
参考文献
附录 BP网络的学习公式推导
后记

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本文编号：2837584