| dc.contributor.advisor | 楊建民 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | 沈淳惠 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | 沈淳惠 | zh_TW |
| dc.date (日期) | 1996 | en_US |
| dc.date.accessioned | 28-Apr-2016 09:43:11 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 28-Apr-2016 09:43:11 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 28-Apr-2016 09:43:11 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | B2002002506 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/87040 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 資訊管理學系 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 盈餘是公司過去經營績效良窳之最終表現，而盈餘數值高低與公司股價報酬有密不可分的關係。然則，盈餘是企業營運的一連串會計處理結果，不同的會計原則及假設會影響會計處理的結果，使得當期及未來盈餘數值均會受到影響，因此在評估或預測企業的盈餘時，應對盈餘本身之品質加以探討，亦即，如何確認財務報表中那些是攸關盈餘品質優劣的資訊，透視盈餘本身的真正內涵以輔助投資人形成最佳投資策略，十分值得我們進一步研究。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 第一章 緒論-----1 第一節 研究動機-----1 第二節 研究目的-----2 第三節 研究對象及範圍-----3 第四節 研究內容-----3 第五節 本研究章節架構-----4 第二章 文獻探討-----6 第一節 盈餘品質-----6 第二節 盈餘品質與股價報酬-----10 第三節 益本比與股價報酬之關係-----11 第四節 類神經網路在財務預測上的應用-----15 第三章 研究設計-----22 第一節 研究樣本-----22 第二節 盈餘品質類神經網路預測模式-----25 第三節 模式預測效果驗證-----37 第四節 研究程序架構-----46 第五節 研究限制-----47 第四章 研究結果-----50 第一節 盈餘品質類神經網路模式預測結果分析-----50 第二節 產業投資策略及績效分析-----55 第三節 盈餘品質模式之資訊價值-----68 第五章 結論與建議-----72 第一節 研究結論與建議-----72 第二節 未來研究方向-----74 參考文獻-----76 中文部份-----76 英文部份-----78 圖2-1 盈餘品質資訊與公司未來盈餘預測關聯性架構圖-----7 圖2-2 盈餘品質資訊與股價報酬率關聯圖-----11 圖2-3 以益本比配合盈餘形成投資策略-----14 圖2-4 倒傳遞網路圖形-----17 圖3-1 所有範例數值標準化轉換圖-----32 圖3-2 輸入結點：盈餘品質指標訓練及測試樣本示意-----33 圖3-3 輸出結點：次底每股盈餘成長率之訓練及測試樣本示意-----33 圖3-4 網路模式之轉換函數－雙曲正切函數-----36 圖3-5 投資策略示意圖-----42 圖3-6 研究程序架構圖-----47 圖4-1 買進投資決策流程圖-----57 圖4-2 賣出獲利之投資決策流程圖-----57 圖4-3 整體市場投資組合績效-----57 圖4-4 紡織類股投資組合績效-----61 圖4-5 電子類股投資組合績效-----63 圖4-6 投資組合報酬率與整體市場報酬率比較-----66 圖4-7 以大盤指數為基準之之投資組合每月超額報酬率與整體市場報酬率比較-----66 圖4-8 以大盤為基準之投資組合累計超額報酬率比較-----67 圖4-9 大盤、紡織、電子類股指數報酬率比較-----67 圖4-10 電子業及紡織業投資組合之每月超額報酬率比較-----71 圖4-11 電子業及紡織業投資組合之累計超額報酬率（以類股指數為計）比較-----71 表2-1 Lev and Thiagarajan盈餘品質指標及定義-----9 表2-2 類神經網路在財務預測上之相關文獻-----21 表3-1 個別產業資料筆數分佈情形-----24 表3-2 輸入變數之定義-----29 表3-3 預測模式目標輸出值之涵義-----30 表3-4 盈餘品質預測模式各項參數設定-----37 表3-5 超額報酬投資組合形成模式-----42 表4-1 網路模式區別能力測試結果-----51 表4-2 網路模式預測能力測試結果-----52 表4-3 網路模式整體區別能力與預測率之比較-----53 表4-4 個別產業與整體產業區別能力之比較-----54 表4-5 個別產業與整體產業預測能力之比較-----54 表4-6 整體市場投資組合績效-----58 表4-7 紡織類股投資組合投資績效表-----61 表4-8 電子類股投資組合投資績效表-----63 表4-9 個別產業投資組合報酬與整體市場報酬率比較-----65 表4-10 個別產業投資組合報酬率比較-----70 | zh_TW |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#B2002002506 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 盈餘品質 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 類神經網路 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 盈餘品質預測模式 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 投資組合 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 投資策略 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 累計超額報酬 | zh_TW |
| dc.title (題名) | 盈餘品質指標資訊價值之研究--類神經網路之研究途徑 | zh_TW |
| dc.type (資料類型) | thesis | en_US |
