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| 研究生： |
蔡宗顯 |
|---|---|
| 論文名稱： |
以總體經濟變數預測股市超額報酬--類神經網路與迴歸分析之比較 |
| 指導教授： | 張健邦 |
| 學位類別： |
碩士
Master |
| 系所名稱： |
商學院 - 統計學系 Department of Statistics |
| 論文出版年： | 1997 |
| 畢業學年度： | 85 |
| 語文別： | 中文 |
| 論文頁數： | 49 |
| 中文關鍵詞： | 總體經濟 、超額報酬 、類神經網路 |
| 相關次數： | 點閱：141 下載：0 |
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投資人欲預測股票價格的走勢以賺取超額報酬一直是投資人的夢，本研究的主要研究目的就是探討台灣股票市場中的超額報酬是否能用一些總體經濟因素預測其走勢，且類神經網路是近幾年來非常受歡迎的預測工具故我們也要比較類神經網路與迴歸分析對樣本外預測能力何者較佳。
結果發現超額報酬對總體經濟的關係經由無母數失敗檢定法檢定結果，顯示總體經濟對超額報酬具有可預測性。而在預測準確度方面，利用迴歸方式所選取出的獨立變數來當作輸入層的神經網路模型的預測能力是最佳的，迴歸分析次之，而依我們主觀判斷所決定變數的類神經網路其預測能力僅優於隨機漫步。
第一章 緒論-----1
第一節 研究動機-----1
第二節 研究目的與架構-----2
第二章 文獻回顧-----4
第一節 類神經網路預測之文獻-----4
第二節 預測股票超額報酬之文獻研究-----9
第三節 以類神經網路預測股票超額報酬之文獻-----14
第三章 利用類神經網路建立預測模型-----15
第一節 類神經網路-----15
第二節 總體經濟變數之選取與定義-----23
第三節 建立股市超額報酬之預測模型-----26
第四章 實證研究-----31
第一節 建立原始神經網路模式-----31
第二節 迴歸分析模型-----34
第三節 改良輸入之類神經網路模型-----36
第四節 不同模型結果之比較-----38
第五節 檢定超額報酬之可預測性-----39
第五章 研究結論與建議-----43
第一節 研究結論-----43
第二節 研究建議-----43
參考文獻-----45
圖3-1 神經細胞結構圖-----17
圖3-2 人工神經元模型-----18
圖3-3 網路架構圖-----19
圖3-4 網路學習過程流程圖-----22
圖3-5 超額報酬類神經網路模型-----27
圖4-1 原始類神經網路預測值與實際值之走勢圖-----33
圖4-2 原始模型類神經網路訓練樣本之收斂過程圖-----34
圖4-3 迴歸模型預測值與實際值之走勢圖-----36
圖4-4 改善輸入值之類神經網路預測值與實際值之走勢圖-----37
圖4-5 改善輸入值類神經網路之訓練樣本收斂過程圖-----38
圖4-6 各種模型之預測值與實際值之走勢圖-----39
表2-1 研究超額報酬之國外文獻彙總表-----9
表4-1 處理單元個數與均方差-----32
表4-8 迴歸模型之估計結果-----35
表4-3 變數選取後之迴歸模型-----35
表4-4 處理單元個數與均方差-----37
表4-5 各種模型之預測誤差-----38
表4-6 各種模型之預測方向準確率-----39
表4-7 各種模型之預測失敗檢定量-----40
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