基于神经网络的股市资产收益率识别

摘要

本文以BP神经网络来识别中国股市不同行业未来的资产收益率,来检验财务数据的有效信号的假定,输入神经元选取了安全性指标、盈利性指标、成长性指标、现金流量结构分析指标四大类指标,共15个最为经典的财务指标,用以预测不同行业的未来超额收益率.预测结果显示,平均预测误差为0.7%,表明神经网络在分析行业未来盈利能力有很强的分类功能.模型分析证实财务数据在行业层面上有十分强烈的信号.同时,预测方法为投资者掌握未来投资资金流向有实用价值.