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基金经理投资风险行为机理分析和预测

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基金经理投资风险行为机理分析和预测
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-19页
  1.1 课题研究的背景和意义第11-12页
  1.2 国外研究现状第12-16页
    1.2.1 基金经理投资风险行为机理研究现状第12-14页
    1.2.2 金融预测研究现状第14-16页
  1.3 本文的主要内容第16页
  1.4 本文结构安排第16-17页
  1.5 本章小结第17-19页
第2章 金融预测理论与方法概述第19-27页
  2.1 多元回归理论第19-24页
    2.1.1 多元回归基本理论第19-20页
    2.1.2 多元回归模型的假定第20-21页
    2.1.3 回归参数的最小二乘估计第21页
    2.1.4 多元回归的选元方法第21-24页
  2.2 人工神经网络理论第24-26页
    2.2.1 人工神经网络概念及特点第24页
    2.2.2 人工神经网络模型第24-26页
  2.3 本章小结第26-27页
第3章 基金经理投资风险行为机理分析第27-43页
  3.1 基金行业现状分析第27-30页
    3.1.1 基金行业发展现状分析第27-29页
    3.1.2 基金相对业绩排名现状分析第29-30页
  3.2 基金经理现状分析第30-31页
  3.3 基金经理投资风险行为机理分析第31-42页
    3.3.1 数据的来源与预处理第31-32页
    3.3.2 变量的选择与计算方法第32-34页
    3.3.3 变量的描述性统计第34-37页
    3.3.4 实证分析结果第37-42页
  3.4 本章小结第42-43页
第4章 基金经理投资风险行为多元回归预测模型建立第43-57页
  4.1 数据的来源与预处理第43页
  4.2 变量的选取和描述性统计第43-44页
  4.3 多元线性回归模型的建立第44-49页
    4.3.1 基于逐步回归法的变量确定第45页
    4.3.2 多元回归系数确定第45-47页
    4.3.3 模型相关性检验第47页
    4.3.4 模型显著性检验第47-48页
    4.3.5 参数显著性检验第48-49页
  4.4 多元线性模型的实证分析第49-56页
    4.4.1 评价指标第49-51页
    4.4.2 预测结果分析第51-56页
  4.5 本章小结第56-57页
第5章 基金经理投资风险行为神经网络预测模型建立第57-71页
  5.1 数据来源与变量选取第57页
  5.2 数据预处理第57-58页
  5.3 BP神经网络模型的建立第58-63页
    5.3.1 BP神经网络基本概念第58-59页
    5.3.2 BP神经网络结构的确定第59-60页
    5.3.3 BP神经网络的建立第60-61页
    5.3.4 BP神经网络的建立第61-63页
  5.4 RBF神经网络模型的建立第63-66页
    5.4.1 RBF神经网络基本概念第63-64页
    5.4.2 RBF神经网络结构的确定第64-65页
    5.4.3 RBF神经网络的建立第65页
    5.4.4 RBF神经网络的建立第65-66页
  5.5 不同模型的实证分析第66-69页
    5.5.1 BP神经网络和RBF神经网络预测结果对比分析第66-68页
    5.5.2 神经网络和多元线性回归预测结果对比分析第68-69页
  5.6 本章小结第69-71页
第6章 总结与展望第71-73页
  6.1 论文工作总结第71页
  6.2 未来研究方向展望第71-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-79页
攻读硕士期间发表的论文、获奖情况及发明专利等项第79页

本篇论文共79页,点击这进入下载页面
 
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