dc.contributor.advisor | 張健邦 | zh_TW |
dc.contributor.author (Authors) | 于鴻潔 | zh_TW |
dc.creator (作者) | 于鴻潔 | zh_TW |
dc.date (日期) | 1996 | en_US |
dc.date.accessioned | 28-Apr-2016 15:58:35 (UTC+8) | - |
dc.date.available | 28-Apr-2016 15:58:35 (UTC+8) | - |
dc.date.issued (上傳時間) | 28-Apr-2016 15:58:35 (UTC+8) | - |
dc.identifier (Other Identifiers) | B2002002408 | en_US |
dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/87714 | - |
dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
dc.description (描述) | 統計學系 | zh_TW |
dc.description (描述) | 84354004 | zh_TW |
dc.description.abstract (摘要) | 共同基金在台灣是一個新興的投資理財管道,根據財政部證管會的統計資料得知,臺灣的共同基金數目已由民國八十年的27個增加到八十六年的129個,其總淨值亦由77l億台幣攀升到4691.61億台幣,顯示投資的人口正以大幅度之姿向上竄升,其投資群也由早期的機構投資者、股票族逐漸漫延到社會大眾,而投資人的動機亦曲純粹增加個人的財富,進一步擴展到籌措子女的教育準備金或個人退休養老金的規劃目標。 | zh_TW |
dc.description.tableofcontents | 第一章 緒論-----1 第一節 研究動機與目的-----1 第二節 研究資料及方法-----3 第三節 研究架構-----6第二章 文獻回顧-----10 第一節 類神經網路文獻回顧-----10 第二節 共同基金簡介及文獻回顧-----18 第三節 類神經網路運用在共同基金預測之文獻回顧-----28第三章 建立共同基金淨資產價值之類神經網路模式-----30 第一節 類神經網路的理論-----30 第二節 影響共同基金淨資產價值預測之因素-----40 第三節 建立共同基金淨資產價值預測之類神經網路模式-----42第四章 實証研究-----45 第一節 類神經網路模式-----46 第二節 線性迴歸分析模式-----51 第三節 非線性迴歸分析模式-----54 第四節 比較各模式預測結果-----56第五章 結論與建議-----61參考文獻-----63表2-1 國內共同基金發行概況表-----23表2-2 共同基金績效評估文獻彙總-----26表4-1 倒傳遞類神經網路模型執行結果-----49表4-2 線性迴歸分析模型執行結果-----52表4-3 非線性迴歸分析模型執行結果-----54表4-4 類神經網路及線性、非線性迴歸分析模式預測結果比較表-----57表4-5 類神經網路及線性、非線性迴歸分析模式整體預測結果比較表-----58表4-6 各模式對不同類型基金之預測的平均絕對誤差率比較表-----59圖1-1 研究架構流程圖-----7圖3-1 處理單元作用流程圖-----33圖3-2 倒傳遞類神經網路架構-----35圖3-3 共同基金年終淨資產值預測之類神經網路架構-----42圖4-1 倒傳遞類神經網路之學習流程圖-----48圖4-2 各模式對各基金之預測絕對誤差率一覽-----58 | zh_TW |
dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#B2002002408 | en_US |
dc.subject (關鍵詞) | 淨資產價值 | zh_TW |
dc.subject (關鍵詞) | 共同基金 | zh_TW |
dc.subject (關鍵詞) | 類神經網路 | zh_TW |
dc.subject (關鍵詞) | Net asset value (NAV) | en_US |
dc.title (題名) | 臺灣共同基金淨資產價值的預測--類神經網路之應用 | zh_TW |
dc.type (資料類型) | thesis | en_US |