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基于多风险因子模型的股票收益率研究

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目录

文摘

英文文摘

原创性声明及本论文使用授权说明

第一章绪论

第二章理论回顾

第三章定性选取风险指标

第四章多风险因子模型的构建

第五章多风险因子、CAPM和三因子模型泛化能力比较

第六章扩展研究

第七章结束语

参考文献

附录

作者攻读学位期间公开发表的学术论文

致谢

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摘要

本文对基于多风险因子模型的股票收益率进行了研究。文章回顾了关于股票收益的现有理论,介绍了资本资产定价模型(单风险因子)和三因子模型等理论。然后在这些理论的基础上,建立了多风险因子模型。首先从理论上分析出企业可能面临的各种宏观风险和微观风险,并设定相应的风险指标;再利用Fama-Mecbath检验筛选出对收益率有解释力的风险指标;借鉴并改进Fama和French提取风险因子的方法,依据选好的风险指标提取风险因子;最后以多个风险因子为输入,构建改进的BP神经网络对收益率进行解释预测。

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