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博碩士論文 etd-0621106-095254 詳細資訊
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論文名稱
Title
類神經網路於多因子股票報酬率預測模型的應用
The application of neutral network on multi-factors stock return prediction model
系所名稱
Department
畢業學年期
Year, semester
語文別
Language
學位類別
Degree
頁數
Number of pages
67
研究生
Author
指導教授
Advisor
召集委員
Convenor
口試委員
Advisory Committee
口試日期
Date of Exam
2006-06-14
繳交日期
Date of Submission
2006-06-21
關鍵字
Keywords
類神經網路、因子、股票報酬
factors, neutral network, stock return
統計
Statistics
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中文摘要
本文的目的在於如何提高現有資訊的應用效率。文獻上對於可以預測股票報酬的因子已經過許多探討,雖然說這些因子的預測能力缺乏穩定性,不過仍然有一定的價值。本研究應用類神經網路將前人所驗證過的因子加以分析,希望能將這些因子做更佳的應用。本研究以各別探討的方式分別比較15家公司類神經網路與線性迴歸的預測能力。資料分為訓練期間與預測期間。以訓練期間的資料建立模型,再以預測期間的樣本驗證模型的預測能力。實證的結果發現不論是在訓練期間或是預測期間,類神經網路都能產生較佳的結果,不但誤差較小且預測的準確度也比較高。
Abstract
This research is to improve the efficiency of present prediction factors. It has been tested that many factors have prediction power toward stocks returns. Although the prediction power is not stable, the factors are still valuable. This research analyzes preceding factors by neural network in order to make better use of these factors. Besides, we examine 15 companies respectively and compare the results between neural network and liner regression of those companies. Data are divided into training period and prediction period. We use data of training period to build up our model and test the model by the data from prediction period to verify the prediction powers of the models. The results show neural network has better solution compared to liner regression in both training and prediction period. Neural network is more precision and has less prediction error.
目次 Table of Contents
第一章 序論 1
第一節 研究動機與目的 1
第二節 研究方法與步驟 2
第三節 研究架構圖 7
第二章 文獻探討 8
第一節 股票報酬預測因子分析的探討 8
第二節 類神經網路的發展與應用 18
第三節 類神經網路的原理 23
第三章 研究方法 28
第一節 資料樣本 28
第二節 模型的建立 30
第三節 模型參數設定 32
第四章 實證結果分析 35
台塑 38
南亞 40
台化 41
遠紡 43
中鋼 44
裕隆 45
光寶科 46
聯電 47
台達電子 49
日月光 50
鴻海 51
仁寶 52
矽品 53
台積電 54
寶成 56
第五章 結論與建議 57
第一節 實證結論 57
第二節 後續研究建議 60
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