一、二○○三年经济走势分析预测（论文文献综述）
曹嘉慧[1]（2021）在《基于自由现金流量的S公司企业价值评估研究》文中研究指明在一带一路带动国内经济快速发展的背景下,国内资本市场不断壮大,推动了白酒板块不断的发展。随着白酒市场的消费升级,白酒行业作为我国的传统行业迸发出强大的活力,在资本市场上的表现日益凸出,在国家的相对宽松的政策下发展的越来越好。白酒行业强劲的发展态势和可观的投资价值受到投资者的关注。然而白酒企业的真实价值是否真如市场表现力那样可观,公司的潜在价值是否依然可以被投资者所信赖,因此投资者渴望对白酒企业的价值有着准确的评估,根据真实测算的企业价值评估值对被投资企业进行考量,分析其是否具有投资价值。本文基于对白酒行业发展的分析,总结白酒行业的特点,选用适合白酒行业价值评估的自由现金流量模型对企业进行价值评估,分析S公司是否具有一定的投资价值。本文在研究总结相关评估理论的基础上,对白酒板块的宏观环境、行业现状、相关政策、发展走势分别做出分析,并对S公司的经营、财务状况进行研究,来判断公司的行业地位和发展状况,对S公司的自由现金流量展开测算,最终提出投资建议。本文搜集参考了近几年对S公司企业价值评估的文献,分析判断各自的评估模型、评估思路,分析这些评估结果是否合理。接着构建自由现金流量模型,确定各指标评估值以及折现率,测算企业的价值并对评估结果运用敏感性分析进行检验。最后,对研究得出的结论进行总结归纳,并对企业的未来进行展望,为潜在投资者提出建设性建议。
陈擎霄[2]（2021）在《基于深度学习的股票走势分析系统的研究与实现》文中进行了进一步梳理随着我国经济的快速发展,A股市场已经成为全球最受瞩目的股市之一,股票分析预测亦是学者们关注的焦点,研究表明传统的统计学和机器学习无法挖掘出股票背后深层次逻辑从而导致预测失准,反观深度学习更被推崇,能够给予广大股票投资者更可靠的帮助。本文的主要工作如下:首先对国内股市的环境现状进行了考察调研,对比了股票基本面分析法和技术面分析法,分析了影响股价波动的潜在性特征,然后使用TuShare进行股票数据的获取及预处理;调研了主流的聚类算法和股票聚类任务的痛点,使用近邻传播算法对日涨跌幅走势进行聚类,提出了初步降噪的聚类前驱式股票走势分析方法;调研了主流股票预测模型存在的不足,讨论了股票预测任务的痛点,对其网络结构和训练方法进行改进,提出了一个更具优势的股票走势预测的神经网络模型,使用TensorFlow和Keras对该模型进行构建、训练及探究,最后通过对比实验分析并验证了本模型在股票走势预测任务上具有更好的泛化效果;设计并实现了一个基于深度学习的股票走势分析系统,包括定期自动预测股票未来走势等功能。本文的主要创新点如下:提出了多特征来源的股票数据选取方法以强化股票特征的表达;设计了数据增量存储算法以解决股票数据采集速度过慢的问题;提出了聚类前驱式的股票走势分析方法以解决现有股票预测模型容易产生过拟合的问题;提出了区间涨跌幅的树状聚类思想以降低噪声干扰;提出了 SA-LSTM-CNN股票走势预测模型以解决主流神经网络拟合效果失真并且在突涨或骤跌时段预测失准的问题;对于模型实验设计与分析部分,考虑到实验周期是以股票交易日每隔24小时有限循环的,因此提出了双重维度的实验选股策略为每轮实验调参会朝着积极的方向发展奠定基础;提出了层级式超参数配置策略以平衡股票的聚类量级与模型拟合之间的矛盾;在股票走势分析系统中,通过配置化微调模型以维持系统功能的健壮性。本文所取得的研究成果对基于深度学习的股票走势研究具有一定的参考价值。
胡荟[3]（2020）在《基于朱格拉周期的制造业公司股票投资策略研究》文中认为近年来,随着中国股票市场日益发展成熟,股票市场和宏观经济之间的关联也愈来愈紧密,用来描述宏观经济中周期的朱格拉周期与股票市场的关系值得关注。宏观经济中周期的波动驱动力主要来自于制造业设备投资和更替,因此理论上而言,朱格拉周期与制造业的股价波动周期应当具有较强的联动性。本文基于奇异谱分析,实证检验了这两个周期的关联性,并据此提出了制造业上市公司股票投资策略,以期对投资者提出参考借鉴。本文首先利用2006年1月至2019年12月的样本期间数据,基于多项指标运用熵权法计算朱格拉周期和制造业股价波动周期的综合指数。然后进一步利用两个周期的综合指数从时域和频域相结合的角度采用奇异谱分析方法研究分析这两个周期的周期波动性特征及其相关关系。研究发现,朱格拉周期与制造业股价波动周期之间的相关系数为0.8177,从而表明二者具有很强的联动性。最后基于二者的强关联性,从朱格拉周期的周期性波动入手,探究设计了我国制造业上市公司的股票投资策略。本文基于朱格拉周期所探究设计的制造业上市公司股票投资策略是综合性策略,具体是兼顾了买卖时机和投资方向的择时选股策略。其中择时策略是指投资者对于制造业上市公司的股票可以在复苏和繁荣阶段买入,在衰退和萧条阶段卖出。选股策略则是指投资者可以在复苏和繁荣阶段投资配置周期性制造业上市公司股票,在衰退和萧条阶段投资组合非周期性制造业上市公司股票。同时,通过利用样本期间的历史数据进行回测检验,证实了本文的择时选股策略均有效,且可高胜率地获取投资超额回报。基于制造业上市公司的股票投资策略,在现阶段投资者可以对电气设备、医药生物、通信设备和计算机设备这四个制造业的上市公司股票进行投资组合,可在有效控制风险的条件下获得超额收益。
苑雨佳[4]（2020）在《基于小波分析的长短时记忆模型在股指预测中的应用》文中指出现如今,股票交易已然融入到人们的日常生活中,在经济金融领域有着巨大的影响。然而,股票市场由于其自身具有的强不稳定性使得投资者在股票买卖中承担了较大的风险。在这样的背景下,如何精准地预测股票市场的未来走势就成为了有关学者和诸多投资者密切关心的话题。股票市场由于其高噪音性、非线性、投资者心理预期的不确定性等诸多因素,股价预测通常被认为是时间序列预测中最具挑战性的问题之一。对于现代社会的股票市场研究者而言,如何精准地预测股价走势依然是一个尚待解决的难题。在过去的几十年中,随着机器学习和深度学习不断发展,一些相关模型已经在金融市场中得到了广泛应用,例如人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）等模型在股价研究中已获得较高的精确度。神经网络作为一种模仿生物神经网络结构与功能的深度学习模型,对非线性数据有着很强的拟合能力,可以对其进行有效地处理;同时,神经网络具有很强的鲁棒性、记忆能力以及自学习功能,这些特性使得神经网络在金融市场的预测方面占有很大的优势。神经网络与其他统计学模型相结合的集成模型,与传统的机器学习模型和神经网络模型相比,可以更成功地应对复杂的股票市场数据,并获得更好的性能。考虑到金融时间序列的复杂多变性,神经网络与金融统计模型相结合的集成预测模型被看作是最有吸引力的研究方向之一。基于此,本文建立了小波分析（Wavelet Analysis,WA）和长短时记忆网络（Long-Short Term Memory Network,LSTM）相结合的WA-LSTM模型对股指价格进行分析预测。小波分析可以有效地分离出股票价格时序中的低频信息和高频信息,能较好地处理数据的波动性;长短时记忆网络既继承了传统循环神经网络在时序与定向循环上的优势特性,又可以成功地避免传统循环神经网络中梯度消失和梯度爆炸的缺陷。将这两种模型的优势相结合,可以对股指价格的未来走势做出更精准的预测。本文主要结构如下:首先,对小波分析、长短时记忆网络和Attention机制的概念及相关理论研究作出了简要说明;其次,介绍了本文的建模流程及参数处理;再次,选取上证指数的收盘价作为原始时序数据并对其作预处理。应用小波分解及重构算法将原始数据分解成低频子序列和高频子序列,再将每一子序列代入LSTM模型中训练,对模型训练结果整合相加即为股价的预测结果;最后,与现有的相关股指预测模型在不同评价标准下作出比较。从比较的结果上可以分析出,WA-LSTM模型在拟合精度和预测准确率上都有着一定的优越性,在平稳的股票市场下,对投资者的投资行为有着一定的指导意义。同时,在结尾处对本文提出的WA-LSTM模型的未来发展方向进行展望,对模型的优化作深层次的探讨。
许浙川[5]（2020）在《学前教育资源承载力研究》文中研究表明在高质量成为教育发展重要取向的当下,推进学前教育普及依然是当前中国学前教育发展面临的重要任务之一。《中共中央国务院关于学前教育深化改革规范发展的若干意见》和《中国教育现代化2035》都确定了普及学前教育的重要目标。纵观以往学前教育普及研究多是从某一侧面进行切入或研究某一主体在其中的作用,缺乏对学前教育普及问题的整体性关照。本研究所提出的学前教育资源承载力便是以一种生态性的视角来整体分析学前教育普及的道路选择问题。在微观研究盛行的时代,适当的中宏观研究实属必要。本研究围绕着学前教育资源承载力的理论解读与实践应答而展开,寻求学前教育资源承载力的提升之道,以达到推进学前教育普及的目的。论文整体分为导言、正文（六章）和结语三大部分。导言部分详细介绍了本研究的研究背景、研究问题、研究意义、研究方法、研究的创新与不足,并围绕着承载力、教育资源承载力、学前教育资源配置三个概念对以往研究做出梳理与述评。第一章是学前教育资源承载力的理论初探。本章在对承载力历史发展演变的基础上结合学前教育现实,提出了学前教育资源承载力的概念,并对学前教育资源承载力的承压结构、现实样态、总体特征等进行了深度解构与阐述,为后续论文的展开提供坚实的理论支撑。同时,该章还对支撑承载力研究的可持续发展理论、治理理论、机制设计理论进行了阐释。第二章是学前教育资源承载力的历史循迹。本章以学前教育资源承载力的承压结构为分析框架,系统分析了改革开放以来学前教育资源承载力在历史发展中的演变,即快速恢复期（1979-1992）、持续徘徊期（1993-2009）、优化提升期（2010至今）。学前教育资源承载力的历史追问为后续研究提供了广阔的历史背景与经验启迪。第三章是学前教育资源承载力的困境遭遇。本章以历史背景和园长的访谈资料作为基础,以学前教育资源承载力的现实样态作为问题分析的框架,具体呈现了学前教育资源承载力在情境弹性力方面存在区域供能低下和赋权不足的困境;在资源基础力方面存在资源区域失衡和结构失衡的困境;在管理形塑力方面存在管理缺位、信息时滞和激励阙如的困境。第四章是以静态关照的方式回应承载力的困境遭遇。静态关照的核心便是深入挖掘学前教育资源承载力的静态形态,以更加系统化、全面化的方式呈现出来,即学前教育资源承载力指标建设。指标建设过程采用了三种方法,即用文本分析法从39份政策文件中提取承载力的相关要素;用德尔菲法对所提取的要素及其指标话语表达进行专家判断并生成指标体系;用主成分分析法对省级面板数据进行量化处理生成承载力指数以展示一种承载力的计算方法。通过对省级数据测量,我们发现我国学前教育资源承载力逐步从阶梯状分布转变为“中部塌陷”的状态,东部保持领先优势、西部强势崛起、中部发展滞后。第五章是以动态把握的方式回应承载力的困境遭遇。动态把握的核心便是系统把握学前教育资源承载力的动态形态,即学前教育资源承载力的平衡机制。同时,文章详细解析了平衡机制内部的驱动系统、承压系统和响应系统之间的作用关系,明确高效运行的平衡机制应该具有螺旋上升的线路地图、激励相容的主体关系、信息通畅的系统网络和制度明晰的系统结构。第六章是基于静态关照与动态把握,以及国际经验参考的背景下生成本土的具体行动策略。本章首先扩展了研究的国际视野,选择了两个具有不同学前教育资源承载力提升路径的西方大国（即美国和英国）作为国际经验参考。其次基于前述分析,从理念之维、制度之维、工具之维提出具体的学前教育资源承载力提升的本土策略。在理念层面,需要确立可持续发展与循证实践的理念;在制度层面,需要改革学前教育供给与管理制度;在工具层面,需要组建承载力数据系统和专业评价机构。结语是对学前教育资源承载力研究的未来展望。此部分通过对前述学前教育资源承载力研究的总结,阐述了承载力所应具有的三重向度,即内含可持续发展的价值理念、内置生态型思维的把握方式、内生承载力测量的评价工具,为未来学前教育资源承载力研究提供合理取向。
彭铃[6]（2019）在《康乃尔煤制乙二醇投资项目市场分析及财务评价研究》文中认为2016年,我国原油对外依存度高达65.9%,大幅超过国际公认的50%的警戒线,能源安全成为中央领导人和能源界最关注的问题之一。我国乙二醇的主要生产原料是原油,其供给和原油一样属于高度依赖进口产品。乙二醇作为服装纺织面料、包装箱、包装瓶的重要基础化工原料,连续14年表观消费量平均增速19.22%。进口依赖度长期高于60%,历史最高峰达到83%。由于国内乙二醇市场缺口巨大,煤制乙二醇在2015年左右示范装置成功投产,引发了煤制乙二醇的投资建设热潮。本文研究的康乃尔60万吨乙二醇项目在2015年提出规划,后因各种原因项目没有具体实施,目前有重新启动该项目的计划。但2018年11月至今,市场发生了重大变化,乙二醇的价格产生了剧烈波动,因此需要对本项目进行全面的市场分析及财务评价,为该项目投资决策提供依据。本人结合工作实际,采用PEST分析方法分析了煤制乙二醇的宏观环境,采用五力模型理论分析了乙二醇产业环境。全面统计、整理、分析了目前我国已经投产、在建、拟建乙二醇项目清单,并根据项目目前实际建设进度预测未来五年的产能及产量增长情况。根据聚酯增速与全球GDP增速模型,预测未来乙二醇的需求增速及表观消费量,进而分析未来五年乙二醇的供需平衡。针对行业普遍关心的乙二醇价格趋势,本人根据成本理论和价格形成理论,从定性的角度,分析了乙二醇价格的影响因素,对影响乙二醇价格的主要原材料、下游产品、互补品的价格与乙二醇价格的相关性进行了分析。本文对乙二醇期货价格对现货价格的影响也进行了分析。本文采用弹性系数法及专家预测法相结合的方法对未来乙二醇的价格进行了预测。分析了不同工艺路线不同原材料的生产成本对乙二醇的价格影响。在以上分析基础上,预测了本项目经营成本及营业收入税金等,并编制了利润表、资产负债表及现金流量表等,进行了项目盈利能力分析、偿债能力分析及企业生存能力分析。论文最后结合本人对该行业的了解及发展趋势,给出了项目投资建议。
李佳音[7]（2019）在《基准利率与信贷市场和债券市场价格联动关系研究》文中指出随着宏观调控体系改革的不断升入,货币政策框架的改革正经历着由数量型调控向价格型调控转型,这一过程中最为关键的因素在于货币政策中介目标由货币供应量指标（如M2）向基准利率的转变。从国际经验来看,所有的发达国家和绝大多数中等收入国家已经在过去几十年内完成了这项转型。实证经验表明,推动这个转型的主要动力和条件有三:第一,数量型指标（如M2）与经济增长和物价涨幅的相关性显着弱化,因此无法继续保证对货币供应量的精准调控可以达到稳定经济和物价的目的;第二,由于金融创新及金融自由化发展,数量型货币政策中介目标的可测性、可控性和实体经济相关性均不断下降,难以形成有效调控。此时,一味的关注货币供应量反而会引起市场利率的动荡;第三,价格型中介指标基准利率的可测性、可控性及相关性均较好,可以随时观测,及时评估货币政策效果,增强货币政策的透明度及可信度,基准利率与包括债券收益率、存贷款利率在内的中长期利率,与实体经济之间呈现传导效果。基于以上背景,提出本文研究目的:随着我国利率市场化步伐的加快,我国货币政策框架正在从以数量型为主向价格型为主逐步转型,未来将形成以市场化基准利率为基础的新货币政策框架。在这样的大背景下,我们想要清晰的知道,一是利率是市场经济体制中货币政策的主要传导渠道,也是西方发达国家日益倚重的货币政策中介目标。随着利率市场化的不断推进,什么样的基准利率适合以最优基准利率的身份,作为货币政策的中介目标之一,推进货币政策的传导效率。二是央行利率政策的传导渠道是否顺畅,作为货币政策工具的政策利率通过影响基准利率这一货币政策的中介目标,能否实现对信贷市场和债券市场价格的传导,能否有效地影响总产出和消费,从而实现政策目标。三是货币政策框架是由货币政策最终目标倒置决定的,货币政策传导机制变动可能导致货币政策工具不能影响货币政策最终目标,使得货币政策框架也要随之调整。理想的数量型指标利率的传导途径是,央行通过货币政策操作影响最优基准利率SHIBOR等在内的货币市场利率,SHIBOR作为货币政策的中介目标,引起债券市场利率变动继而实现短期利率向长期利率的传导,债券市场和存贷款市场的可替代效应会将利率传导至存贷款利率。同时,商业银行同业借贷成本的改变会传导至存款成本,进而影响到贷款利率。所以,基于上述的研究目的和研究逻辑,确定了本篇论文的主题:基准利率（SHIBOR）与信贷市场和债券市场价格联动关系,并通过实证分析得出最优基准利率SHIBOR,并通过论文的第四章、第五章、第六章实证分析了货币政策的中介目标SHIBOR的变动,面对传导效率不同的信贷市场和债券市场,会引起贷款价格和债券价格怎样的变动,从而揭示、印证以及检验我国货币政策框架转型是否达到预期目标并提出进一步的政策建议及展望。本文各部分的主要结论是:Shibor适合作为市场化的最优基准利率,通过代表央行意图的货币政策工具,对货币政策中介目标SHIBOR进行影响,Shibor变动的利率传导,最终使得信贷市场价格和债券市场价格产生如下传导效率和传导结果:1.基准利率对债券市场价格有显着正向影响。基准利率Shibor对债券市场的传导是基本有效的。Shibor变动对三个债券市场的企业债券价格都有影响。尤其对发行量最大、发行占比接近90%的银行间市场,期限为一年的短期融资券的发行价格传导效率最高,互相影响。2.基准利率与信贷市场价格有正向影响但有时滞。上述结果说明,在没有数量管制、存贷比等约束条件下,基准利率即政策利率对信贷市场的传导是有效的,“最优”基准利率Shibor与贷款利率互相影响,在6-7月之后,影响达到最大。3.基准利率与两个市场价格互相影响,长期变动趋势一致。信贷市场与债券市场的价格,如果没有基准利率作为中介目标进行影响,两个市场本身的互相影响较小。基准利率对两个市场的传导效率,尤其是对信贷市场的传导效率较低,仅为美国基准利率对信贷市场传导效率的30%。综上,本文应用较为成熟的定量分析方法,较为全面地分析我国货币政策中介目标变化与信贷市场和债券市场（及其各因子）的影响,对我国货币政策的传导效果进行了评估,并提出通过完善债券市场、开展信贷资产证券化业务等,来强化货币政策传导效果的政策建议,以期能促进国家货币政策和债权市场的协调发展。
张蕾[8]（2019）在《稀土上市公司投资价值分析》文中研究说明随着我国稀土产品的研发升级和稀土市场的快速发展,稀土上市公司的投资价值使得越来越多投资者关注。我们在进行投资活动前对目标上市企业各方面指标进行深入研究是非常重要的,而且效果显着。在现阶段的投资市场上对稀土上市公司的投资价值分析已经成为一个较为热点的问题。文章从技术面分析和公司投资价值分析两条路径,分别用不同方法对稀土上市公司的投资价值进行细致全面的分析。本文在进行深入研究前,对有关投资价值分析的理论和方法进行了较为细致的梳理和总结,较为详细的分析了国内外稀土行业发展的现阶段状况。首先从技术面分析角度进行研究,由于稀土永磁板块指数受影响因素较多且数据不具有稳定性,所以先运用回归分析法建立回归模型,确定稀土永磁板块指数与稀土指数、稀土价格指数和稀土产品价格的相关性及解释度系数。之后,将稀土永磁板块指数作为间接变量,选用数据相对稳定的稀土指数、稀土价格指数和稀土产品价格作为直接变量确定表示方程。为预测稀土永磁板块指数未来走势,分别建立ARIMA模型预测出2019年稀土指数、稀土价格指数和稀土产品价格月度价格,最后再通过回归分析得出模型公式间接计算出稀土永磁板块指数,此方法旨在建立“动态”模型,增加预测准确性。该预测模型准确度较高,月平均误差率分别为4.35%、4.04%和1.8%,预测结果准确。可为投资者提供2019年稀土永磁板块指数走势,判断投资机遇,避免盲目投资。从公司投资价值分析途径进行研究时选取我国12家大中型稀土上市公司,选用2015年2016年数据首先从价格、资源储量、收款、销售、研发和产业政策变动六个方面运用因子分析和K均值聚类方法,进行稀土上市公司投资价值综合评价。为细致、全面评价上市公司的投资价值该评价模型将12家稀土上市公司分成三类,并根据分类临界值划分为优、良、中、差四个区间。由此可将12家公司按类和按“优良中差”区间进行区分,可为投资者提供最直观的企业表现和评价结果。其次,以12家稀土上市公司财务数据为基础,选五个一级指标和十七个二级指标建立关于稀土上市公司的投资价值分析体系。同时以指标综合得分为据给企业排名,从而知晓哪些上市公司的投资价值更高,可作为投资参考。
赵晗[9]（2019）在《房地产项目信贷评估的锚定效应研究 ——以A银行为例》文中研究指明近些年来,作为房地产主要融资渠道的商业银行,在经营过程中大幅度增加了房地产项目信贷业务规模,对房地产项目信贷的风险防控是目前银行经营管理的重要内容,故而研究商业银行房地产项目信贷评估尤为关键。本文选取A银行光视项目案例作为研究对象,对商业银行信贷评估过程中锚定效应的影响进行深入研究。现有文献主要针对宏观市场现象中锚定效应的研究较为深入,但是微观层面,关于锚定效应对房地产项目信贷评估决策的影响研究较少。本文基于资本逐利理论、商业银行风险管理理论和锚定理论进行研究,说明锚定效应产生的背景原因是由于商业银行的逐利性和没有能够实施全面风险管控,导致人员主观决策占比过高,并针对商业银行审批过程中存在的外部锚、内部锚效应及其导致的评估不足和潜在评估风险进行概念界定。然后,结合A银行实际案例,分析在信贷评估实践中房地产市场历史信息,区域历史信息,抵押物评估报价,专家领导意见,信息传导机制和市场法评估等方面的锚定效应体现形式,阐明其引发的行业区域分析不足、过于重视抵押物、企业经验性审查、审批意见多样性优势丧失和现金流分析不足,并通过AHP层次分析法验证不足之处,揭示这些不足之处为商业银行信贷决策增加的商业地产抵押物处置、企业经验性审查、市场法失灵等潜在评估风险。最后,提供给商业银行锚值修正的方法,如加快《巴塞尔协议》中内部评级高级法体系建设,在信贷决策中加入数理模型分析,设立专业信审评估部门,优化审批模式和审批路径,发挥人员观点数量的多样性优势,为商业银行在房地产项目信贷业务审批中加强风险评估和风险管控水平提供参考依据。本文研究发现我国商业银行在房地产项目信贷决策过程中,会受到内外“锚值”带来的影响,此种影响会增加商业银行未来遭遇的潜在评估风险,故而需要建立更加完善的风控体系和人员机制对其进行修正,使信贷决策偏向真实情况。本文的创新点在于:（1）研究视角是以商行审批条线人员的个体认知行为对提高商业银行房地产项目信贷审批质量进行研究。（2）研究内容是基于锚定效应理论对房地产项目贷款实际案例中信贷审批环节各层级、部门人员的主观锚定进行分析,对锚定效应在信贷决策中的作用进行验证,这在过往的研究中很少涉及。本文的应用价值在于:可以用于行业内绝大多数银行优化房地产项目贷款审批流程和体系,以保障行业的健康发展,降低不良率,实现经济的稳步增长。
彭绍明[10]（2019）在《ABC网贷平台风险控制系统研究》文中认为网络借贷平台的信贷产品定位于小微金融,内涵上包括中小微企业信贷和个人类信贷。但ABC网络借贷平台主要以中小微企业信贷撮合为主体,故本文所研究之风险控制系统是面向中小微企业。本文的研究思路是,在利用国内外前人研究成果以及相关基本理论的基础上,通过案例分析、比较研究、归纳演绎等方法详细分析ABC网络借贷平台信贷产品的风险控制逻辑和存在的问题,利用实践建模、数据挖掘和专家经验方法设计网贷平台中小企业信贷风险控制系统的流程逻辑、功能模块和规则模型。本文研究的内容包括,分析了ABC网络借贷平台的信贷产品,详细分析了每种信贷产品的风险控制逻辑和流程,指出违约率高的产品是信用类贷款,原因在于平台对信用风险的把控能力弱、风控执行不到位。提出了ABC网络借贷平台风险控制系统的逻辑架构和流程,涵盖六个共性模块和四大个性模块。共性模块包括产品准入、贷前反欺诈、严控规则、信用评级、授信决策、贷后监测,个性模块包括合作机构评级授信、区域风险评级授信、区域白名单筛选和房产评估。模块内部基于规则模型的属性配置可适应不同信贷产品的风控标准。针对ABC风险控制系统最核心的两个模块信用评级和授信决策提出了模型构建的方法。企业信用评估模型为平台对贷款主体中小微企业提供信用评估的方法,并创新性的提出了基于层次分析法的专家模型和基于数据训练的机器学习模型相结合的混合评估模型。违约损失率模型为贷款授信决策中贷款损失的量化评估提供计算方法。本文得出的结论是,网贷平台应当强化自身对借款人和项目的风控力度,加强企业贷后经营管理情况变化监测,深化大数据风控实战能力,促进网贷风控规模化、智能化。结合数据模型,从大数据中寻找到新的风控变量,增加风控维度,例如工商变更、失信被执行、股权投资等维度;积极改造风控流程,构建标准化的网贷风险控制系统,增强网贷平台小微信贷批量化风控能力;综合运用大数据建模和专家模型,提高网贷风控的精准度和效率。
二、二○○三年经济走势分析预测（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、二○○三年经济走势分析预测（论文提纲范文）
（1）基于自由现金流量的S公司企业价值评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.1.3 研究目的 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究方法和思路 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.3.3 技术路线图 |
| 第二章 企业价值评估的相关理论基础及模型分类 |
| 2.1 企业价值的概述 |
| 2.1.1 企业价值的含义 |
| 2.1.2 企业价值的不同表现形式 |
| 2.1.3 企业价值的特性 |
| 2.2 企业价值评估的相关理论概述 |
| 2.2.1 企业价值评估理论的含义 |
| 2.2.2 价值评估相关理论 |
| 2.2.3 自由现金流量的含义 |
| 2.3 企业价值评估方法模型分类 |
| 2.3.1 自由现金流量模型 |
| 2.3.2 经济增加值模型 |
| 2.3.3 净资产估值模型 |
| 2.3.4 实物期权定价法 |
| 2.3.5 企业价值评估模型的比较 |
| 第三章 S公司概况及基本情况分析 |
| 3.1 S公司经营环境分析 |
| 3.1.1 白酒行业宏观环境分析 |
| 3.1.2 白酒市场的现状分析 |
| 3.2 S公司的基本情况 |
| 3.2.1 公司概况 |
| 3.2.2 核心竞争力 |
| 3.2.3 S公司历史绩效分析 |
| 3.3 S公司企业价值评估的必要性分析 |
| 第四章 S公司基于自由现金流量的价值评估 |
| 4.1 自由现金流量模型的适用性分析 |
| 4.2 参数的选取 |
| 4.2.1 模型的假设条件 |
| 4.2.2 自由现金流量数据的选取 |
| 4.2.3 加权平均资本成本 |
| 4.2.4 权益资本成本计算 |
| 4.2.5 债务资本成本的计算 |
| 4.3 预测期和后续稳定期的划分 |
| 4.3.1 预测基期 |
| 4.3.2 明确预测期 |
| 4.3.3 后续预测期 |
| 4.4 预测未来自由现金流量 |
| 4.4.1 运用三次指数平滑模型预测营业收入 |
| 4.4.2 预测公司相关财务指标 |
| 4.4.3 测算公司未来自由现金流量 |
| 4.5 确定折现率 |
| 4.5.1 债务资本成本的估计 |
| 4.5.2 股权资本成本的估计 |
| 4.5.3 加权平均资本成本的估计 |
| 4.6 S公司企业价值的预测结果 |
| 4.7 评估结果的评价与检验 |
| 4.7.1 评估值与实际值差异的原因分析 |
| 4.7.2 敏感性分析对估值结果检验 |
| 4.7.3 基于市盈率、市净率法的价值评估 |
| 4.7.4 三种方法结果比较 |
| 第五章 研究建议 |
| 5.1 对投资者的建议 |
| 5.1.1 S公司具备一定的投资价值 |
| 5.1.2 敏感因素变动对决策产生影响 |
| 5.1.3 选取恰当的估值方法 |
| 5.2 对企业的建议 |
| 第六章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究局限与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（2）基于深度学习的股票走势分析系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容与创新点 |
| 1.3.1 多特征来源的股票数据选取方法 |
| 1.3.2 聚类前驱式的股票走势分析方法 |
| 1.3.3 基于自注意力的股票走势预测模型 |
| 1.3.4 深度学习的股票走势分析系统 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关理论与技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 股票分析法 |
| 2.2.1 基本面分析法 |
| 2.2.2 技术面分析法 |
| 2.3 深度学习 |
| 2.3.1 多层感知器 |
| 2.3.2 卷积神经网络 |
| 2.3.3 循环神经网络 |
| 2.3.4 长短期记忆网络 |
| 2.3.5 注意力机制 |
| 2.4 相关框架 |
| 2.4.1 TensorFlow |
| 2.4.2 Keras |
| 2.4.3 Django |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 股票走势预测模型的研究与实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 股票数据获取 |
| 3.2.1 基本面数据 |
| 3.2.2 行情面数据 |
| 3.2.3 技术指标面数据 |
| 3.2.4 资金面数据 |
| 3.2.5 权重系数 |
| 3.2.6 增量存储算法 |
| 3.3 股票数据预处理 |
| 3.3.1 股票数据清洗 |
| 3.3.2 股票数据变换 |
| 3.3.3 多特征来源的股票数据选取方法 |
| 3.3.4 滑动窗口算法 |
| 3.4 聚类前驱式的股票走势分析方法 |
| 3.4.1 主流聚类算法描述 |
| 3.4.2 股票聚类任务的痛点分析 |
| 3.4.3 近邻传播算法的实现原理 |
| 3.4.4 区间涨跌幅的树状聚类思想 |
| 3.4.5 股票走势分析方法的设计与实现 |
| 3.5 基于自注意力的股票走势预测模型 |
| 3.5.1 主流神经网络的不足 |
| 3.5.2 股票预测任务的痛点分析 |
| 3.5.3 自注意力机制的实现原理 |
| 3.5.4 股票走势预测模型的设计与实现 |
| 3.5.5 股票走势预测模型的训练方法 |
| 3.6 实验设计与结果分析 |
| 3.6.1 实验环境 |
| 3.6.2 评价指标 |
| 3.6.3 实验选股策略及数据 |
| 3.6.4 关于模型结构的探究实验 |
| 3.6.5 关于模型参数的探究实验 |
| 3.6.6 模型效果的对比实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 股票走势分析系统的设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 股票走势分析系统的需求分析 |
| 4.3 股票走势分析系统的技术选型 |
| 4.4 股票走势分析系统的架构设计 |
| 4.5 股票走势分析系统的数据库设计 |
| 4.5.1 数据库概念设计 |
| 4.5.2 数据库逻辑设计 |
| 4.6 股票走势分析系统的设计与实现 |
| 4.6.1 账号管理模块的设计与实现 |
| 4.6.2 系统配置模块的设计与实现 |
| 4.6.3 股票分析模块的设计与实现 |
| 4.6.4 自选股模块的设计与实现 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 股票走势分析系统的测试与验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 测试目标与环境 |
| 5.2.1 测试目标 |
| 5.2.2 测试环境 |
| 5.3 账号管理模块的测试与验证 |
| 5.4 系统配置模块的测试与验证 |
| 5.5 股票分析模块的测试与验证 |
| 5.6 自选股模块的测试与验证 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（3）基于朱格拉周期的制造业公司股票投资策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 经济周期实证研究 |
| 1.2.2 经济周期与股市周期的关联性研究 |
| 1.2.3 股票市场投资策略研究 |
| 1.2.4 现有文献述评 |
| 1.3 研究内容和研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 主要创新和不足 |
| 第二章 相关理论分析和方法 |
| 2.1 朱格拉周期理论 |
| 2.2 股票市场周期理论 |
| 2.3 朱格拉周期和股票市场周期的相关性机理分析 |
| 2.3.1 朱格拉周期决定股票市场周期 |
| 2.3.2 股票市场周期反作用于朱格拉周期 |
| 2.4 股市投资策略方法 |
| 2.4.1 择时投资策略 |
| 2.4.2 选股投资策略 |
| 第三章 朱格拉周期和制造业股价波动周期指标体系的构建 |
| 3.1 朱格拉周期指标体系的构建 |
| 3.1.1 指标选择 |
| 3.1.2 数据来源和测算方法 |
| 3.1.3 测算结果分析 |
| 3.2 制造业股价波动周期指标体系的构建 |
| 3.2.1 指标选取 |
| 3.2.2 指数的测算 |
| 第四章 朱格拉周期和制造业股价波动周期的关联性检验 |
| 4.1 奇异谱分析 |
| 4.1.1 奇异谱分析的算法步骤 |
| 4.1.2 奇异值分解 |
| 4.2 奇异谱分析实证结果 |
| 4.2.1 朱格拉周期和制造业股价波动周期的周期波动性分析 |
| 4.2.2 朱格拉周期和制造业股价波动周期的相关性分析 |
| 第五章 制造业股市的投资策略研究 |
| 5.1 制造业的择时投资策略 |
| 5.2 制造业的选股投资策略 |
| 5.3 现阶段制造业的投资策略 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 |
| 附录B 论文综合指数数据 |
（4）基于小波分析的长短时记忆模型在股指预测中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 股票研究的发展历程 |
| 1.2.2 关于小波分析的股指预测 |
| 1.2.3 关于神经网络的研究 |
| 1.3 内容与框架 |
| 1.4 创新与不足 |
| 第二章 理论背景 |
| 2.1 小波分析 |
| 2.1.1 小波的形成 |
| 2.1.2 连续小波分析 |
| 2.1.3 离散小波分析 |
| 2.1.4 小波基函数 |
| 2.1.5 多分辨率分析与Mallat算法 |
| 2.2 长短时记忆网络 |
| 2.2.1 神经元与神经网络 |
| 2.2.2 循环神经网络 |
| 2.2.3 LSTM |
| 2.2.4 注意力机制 |
| 2.2.5 Adam算法 |
| 2.2.6 损失函数 |
| 2.2.7 Dropout方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于小波分析的LSTM模型 |
| 3.1 建模流程 |
| 3.2 模型的建立 |
| 3.2.1 数据处理 |
| 3.2.2 小波分析 |
| 3.2.3 基于小波分析的长短时记忆网络 |
| 3.3 模型评价标准 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 实证分析 |
| 4.1 数据选取 |
| 4.2 组合模型的实证研究 |
| 4.2.1 利用小波分析分解重构 |
| 4.2.2 对子序列进行LSTM预测 |
| 4.3 模型比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）学前教育资源承载力研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 导论 |
| 一、研究缘起 |
| (一)普及学前教育是当下发展学前教育的重要议程 |
| (二)普及学前教育需要学前教育资源的有效供给 |
| (三)学前教育资源供给研究缺少生态性的思维方式 |
| 二、研究问题 |
| (一)理论本体问题—学前教育资源承载力为何? |
| (二)客观现实问题—历史与现实中的状况如何? |
| (三)实践应答问题—提升路径与具体策略是何? |
| 三、研究意义 |
| (一)理论意义 |
| (二)实践意义 |
| 四、文献综述 |
| (一)承载力相关研究述评 |
| (二)教育资源承载力相关研究述评 |
| (三)学前教育资源配置相关研究述评 |
| 五、研究方法 |
| (一)文献法 |
| (二)访谈法 |
| (三)德尔菲法 |
| 六、研究的创新与不足 |
| (一)可能的创新 |
| (二)研究的不足 |
| 第一章 理论摸索:学前教育资源承载力的理论初探 |
| 一、学前教育资源承载力的概念解读 |
| (一)承载力的内涵流变 |
| (二)学前教育资源承载力的概念释义 |
| (三)资源承载力与资源配置的关系 |
| 二、学前教育资源承载力的承压结构 |
| (一)施压方—承载对象 |
| (二)承载方—支撑结构 |
| (三)承压结果—承载水平 |
| 三、学前教育资源承载力的现实样态 |
| (一)现实总样态—指向有质量的学位供给 |
| (二)情境弹性力—学前教育资源承载力的支撑条件 |
| (三)资源基础力—学前教育资源承载力的基础条件 |
| (四)管理形塑力—学前教育资源承载力的约束条件 |
| 四、学前教育资源承载力的特征 |
| (一)目标的双向寻优性 |
| (二)结构的系统性 |
| (三)边界的有限性与开放性 |
| (四)关系的递阶性与相互性 |
| 五、学前教育资源承载力研究的理论基础 |
| (一)机制设计理论 |
| (二)治理理论 |
| (三)可持续发展理论 |
| 第二章 历史循迹:学前教育资源承载力的历史演进 |
| 一、学前教育资源承载力的快速恢复期(1978—1992) |
| (一)政府主导与市场引入开启了承载主体多元化进程 |
| (二)承载媒介的空间附着导致了承载力边界的闭合性 |
| (三)承载标准的初步规定刻画了承载力的总体轮廓 |
| (四)学前教育的福利定位造成承载水平的普遍低质量 |
| 二、学前教育资源承载力的持续徘徊期(1993—2009) |
| (一)政府将责任推向市场造成了承载主体的结构失衡 |
| (二)承载媒介的空间流动推动了承载力边界走向开放 |
| (三)承载标准的逐步颁布刻画了承载力的内部结构 |
| (四)学前教育的市场定位造成承载水平非公平低质量 |
| 三、学前教育资源承载力的优化提升期(2010—至今) |
| (一)政府强化责任的承担促进了承载主体趋向于稳态 |
| (二)承载媒介质与量的提升标志着承载力的巨大进步 |
| (三)承载标准精确化规定提升了承载力的质量要求 |
| (四)学前教育的普惠定位促进承载水平的有质量均衡 |
| 四、学前教育资源承载力演进的思考 |
| (一)多主体协同是主体结构趋向稳态的重要保证 |
| (二)资源流动的互补功能有利于区域分异的消解 |
| (三)标准精确化保证质量的同时不利于资源汇聚 |
| (四)合理的学前教育定位有利于承载水平的提升 |
| 第三章 现实审视:学前教育资源承载力的困境遭遇 |
| 一、情境弹性力层面的困境 |
| (一)供能低下:区域可用资源的限制 |
| (二)赋权不足:区域自主能力的低下 |
| 二、资源基础力层面的困境 |
| (一)区域失衡:资源空间分布的不均 |
| (二)结构失衡:教师队伍补充的滞后 |
| 三、管理形塑力层面的困境 |
| (一)管理缺位:专业力量建设的不足 |
| (二)信息时滞:政策响应对象的偏差 |
| (三)激励阙如:市场资源汇聚的乏力 |
| 第四章 静态关照:学前教育资源承载力的指标建设 |
| 一、指标建设对于困境突破何以必要 |
| (一)探寻区域学前教育资源短板,推动学前教育均衡发展 |
| (二)明确区域生境有效支撑能力,合理规划政府参与层级 |
| 二、学前教育资源承载力指标建设的思路 |
| (一)教育资源承载力指标构建的相关研究经验 |
| (二)学前教育资源承载力指标设计原则与依据 |
| (三)学前教育资源承载力评价的核心要素提取 |
| 三、主成分分析法在测量中的应用—以省级面板数据为例 |
| (一)2011—2017年省级承载力的测评过程 |
| (二)2011—2017年省级承载力的简要分析 |
| 第五章 动态把握:学前教育资源承载力的平衡机制 |
| 一、平衡机制对于困境突破何以必要 |
| (一)展现承载力的运作路径,促进平衡路径的谋划 |
| (二)解析承载力的动态困境,提升管理形塑的能力 |
| 二、学前教育资源承载力平衡机制的分析 |
| (一)承载力非平衡状态的动因—驱动系统 |
| (二)非平衡压力在结构中传导—承压系统 |
| (三)非平衡向平衡状态的复归—响应系统 |
| 三、平衡机制高效运行的总体特征 |
| (一)运行的线路地图:螺旋上升 |
| (二)运行的主体关系:激励相容 |
| (三)运行的系统联结:信息通畅 |
| (四)运行的结构支持:制度保障 |
| 第六章 行动生成:学前教育资源承载力的提升举措 |
| 一、学前教育资源承载力提升的美英经验参考 |
| (一)以强化公共部门介入为特征提升承载力的美国经验 |
| (二)以推动私人市场发展为特征提升承载力的英国经验 |
| 二、学前教育资源承载力提升的本土策略构建 |
| (一)理念之维:可持续发展与循证实践理念的确立 |
| (二)制度之维:学前教育供给侧与管理制度的改革 |
| (三)工具之维:承载力数据系统与专业机构的组建 |
| 结语—学前教育资源承载力的三重向度 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（6）康乃尔煤制乙二醇投资项目市场分析及财务评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究的内容及方法 |
| 1.4 论文研究的相关理论 |
| 第2章 煤制乙二醇投资项目概况 |
| 2.1 公司概况 |
| 2.2 投资项目概况 |
| 2.2.1 乙二醇产品性质及用途 |
| 2.2.2 生产规模 |
| 2.2.3 产品方案 |
| 2.2.4 主要工艺流程 |
| 2.2.5 项目建设总投资估算 |
| 2.2.6 项目建设资金使用及筹措 |
| 第3章 煤制乙二醇市场环境分析 |
| 3.1 煤制乙二醇宏观环境分析 |
| 3.1.1 政治环境分析 |
| 3.1.2 经济环境分析 |
| 3.1.3 社会自然环境分析 |
| 3.1.4 技术环境分析 |
| 3.2 煤制乙二醇产业环境分析 |
| 3.2.1 产业内现有企业竞争 |
| 3.2.2 潜在进入者威胁 |
| 3.2.3 替代品威胁 |
| 3.2.4 购买者的议价能力 |
| 3.2.5 供应商的议价能力 |
| 3.2.6 小结 |
| 第4章 乙二醇供需平衡及价格预测 |
| 4.1 乙二醇供需平衡分析 |
| 4.1.1 全球乙二醇供给与需求现状 |
| 4.1.2 中国乙二醇供给与需求现状 |
| 4.1.3 中国乙二醇未来五年需求预测 |
| 4.1.4 中国乙二醇未来五年供给预测 |
| 4.1.5 中国乙二醇未来五年供需平衡分析 |
| 4.2 乙二醇价格预测 |
| 4.2.1 乙二醇价格与原料原油价格相关性分析 |
| 4.2.2 乙二醇价格与原料乙烯价格相关性分析 |
| 4.2.3 乙二醇价格与原料煤价格相关性分析 |
| 4.2.4 乙二醇价格与下游聚酯产品价格相关性分析 |
| 4.2.5 乙二醇价格与互补品精对苯二甲酸价格相关性分析 |
| 4.2.6 全球不同原料成本对乙二醇价格的影响分析 |
| 4.2.7 乙二醇期货价格与现货价格的相关性分析 |
| 4.2.8 乙二醇未来价格预测 |
| 第5章 项目财务评价 |
| 5.1 财务评价内容及基础数据计算说明 |
| 5.2 本项目财务报表估算编制 |
| 5.2.1 产品单耗及总成本估算 |
| 5.2.2 营业收入及税金计算编制 |
| 5.2.3 利润表的计算编制 |
| 5.2.4 资产负债表的计算编制 |
| 5.2.5 项目投资现金流量表的计算编制 |
| 5.3 财务分析 |
| 5.3.1 盈利能力分析 |
| 5.3.2 偿债能力分析 |
| 5.3.3 生存能力分析 |
| 5.4 不确定性分析 |
| 5.4.1 盈亏平衡分析 |
| 5.4.2 敏感性分析 |
| 5.5 投资决策建议 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附表1 投资估算表 |
| 附表2 年度总成本费用表 |
| 附表3 营业收入及税金计算表 |
| 附表4 利润表 |
| 附表5 资产负债表 |
| 附表6 现金流量表 |
（7）基准利率与信贷市场和债券市场价格联动关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 第一章 相关理论及文献综述 |
| 第一节 相关概念界定 |
| 第二节 相关金融理论 |
| 第三节 金融时间序列分析 |
| 第四节 相关研究综述 |
| 本章小结 |
| 第二章 信贷市场和债券市场定价的理论分析 |
| 第一节 信贷市场定价方法 |
| 第二节 债券市场定价方法 |
| 第三节 基准利率与信贷市场和债券市场价格关系的理论分析 |
| 本章小结 |
| 第三章 基准利率选择实证分析 |
| 第一节 基准利率的选取原则 |
| 第二节 基准利率选择的国际经验 |
| 第三节 我国主要备选基准利率 |
| 第四节 实证分析 |
| 本章小结 |
| 第四章 债券市场与基准利率价格联动分析 |
| 第一节 企业债券到期收益率与基准利率联动分析 |
| 第二节 公司债券到期收益率与基准利率联动分析 |
| 第三节 非金融企业债券发行利率与基准利率联动分析 |
| 本章小结 |
| 第五章 信贷市场与基准利率价格联动分析 |
| 第一节 信贷市场概述 |
| 第二节 信贷市场与基准利率价格联动分析 |
| 本章小结 |
| 第六章 信贷市场与债券市场的价格溢出分析 |
| 第一节 相关研究综述 |
| 第二节 研究方法 |
| 第三节 中国和美国市场传导效率差异分析 |
| 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 第一节 主要研究结论 |
| 第二节 政策建议 |
| 第三节 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）稀土上市公司投资价值分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 主要研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线图 |
| 2 上市公司投资价值相关理论与方法 |
| 2.1 投资价值理论 |
| 2.1.1 投资价值定义 |
| 2.1.2 上市公司投资价值的概念 |
| 2.2 投资价值分析方法 |
| 2.2.1 基于价值流派的基本面分析 |
| 2.2.2 基于市场流派的技术面分析 |
| 2.3 经营业绩综合评估方法 |
| 2.3.1 常用分析方法特点 |
| 2.3.2 评估方法的选择 |
| 3 稀土行业发展现状 |
| 3.1 世界稀土资源分布现状 |
| 3.2 国外稀土产业发展现状 |
| 3.3 国内稀土产业发展现状 |
| 4 稀土上市公司技术面分析 |
| 4.1 稀土永磁板块指数与其他指标关系研究 |
| 4.1.1 研究方法和变量选取 |
| 4.1.2 模型估计 |
| 4.1.3 实证结果分析 |
| 4.2 各指标预测研究 |
| 4.2.1 稀土产品价格预测分析 |
| 4.2.2 ARIMA模型建立 |
| 4.2.3 ARIMA用于氧化钕价格预测 |
| 4.2.4 稀土指数和稀土价格指数预测分析 |
| 4.2.5 稀土永磁板块指数预测分析 |
| 5 我国稀土上市公司投资价值综合评价分析体系 |
| 5.1 稀土上市公司投资价值综合评价指标体系 |
| 5.1.1 稀土上市公司市场特征 |
| 5.1.2 影响稀土上市公司投资价值的表现形式 |
| 5.1.3 稀土上市公司投资价值综合评价体系构建 |
| 5.1.4 稀土上市公司投资价值综合评价指标标准分析 |
| 5.2 稀土上市公司投资价值分析体系 |
| 5.2.1 样本选择及数据来源 |
| 5.2.2 指标选取 |
| 5.2.3 因子分析法的适用性检验 |
| 5.2.4 公共因子的提取 |
| 5.2.5 旋转并解释公共因子 |
| 5.2.6 因子得分 |
| 5.2.7 稀土上市公司综合得分排名 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（9）房地产项目信贷评估的锚定效应研究 ——以A银行为例（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究内容与创新点 |
| 1.3 本文研究的应用价值 |
| 1.4 研究路线和研究方法 |
| 1.4.1 研究路线 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 锚定效应的研究 |
| 2.2 经济领域锚定效应的研究 |
| 2.3 风险评估领域锚定效应的研究 |
| 2.4 概括性评论 |
| 3 理论基础与概念界定 |
| 3.1 理论基础 |
| 3.1.1 资本逐利理论 |
| 3.1.2 商业银行风险管理理论 |
| 3.1.3 锚定理论 |
| 3.1.4 调整启发式理论 |
| 3.2 概念界定 |
| 3.2.1 商业银行项目信贷审批机制 |
| 3.2.2 锚定与锚值 |
| 3.2.3 外部锚效应 |
| 3.2.4 内部锚效应 |
| 3.2.5 内外双锚作用 |
| 3.2.6 内外锚导致的评估不足及潜在评估风险 |
| 4 A银行光视案例概况 |
| 4.1 案例背景及意义 |
| 4.2 企业主体情况 |
| 4.3 标的资产情况 |
| 4.4 项目方案 |
| 4.5 A银行信贷风险评估过程 |
| 5 A银行光视项目案例分析 |
| 5.1 锚定效应造成的风险评估不足 |
| 5.1.1 行业区域分析不足 |
| 5.1.2 重视抵押物,忽视其他审批要素 |
| 5.1.3 企业经验性审查 |
| 5.1.4 审批意见多样性优势丧失 |
| 5.1.5 现金流分析不足 |
| 5.1.6 运用AHP层次分析法验证不足之处 |
| 5.2 增加的潜在评估风险 |
| 5.2.1 加大房地产市场下行风险敞口 |
| 5.2.2 商业地产抵押物处置风险 |
| 5.2.3 企业经验性审查风险 |
| 5.2.4 市场法失灵风险 |
| 5.3 锚值调整的方法 |
| 5.3.1 控制认知错误和心理障碍 |
| 5.3.2 设立信审评估部门 |
| 5.3.3 优化审批模式和审批路径 |
| 5.3.4 建立房地产项目贷款风险管理体系 |
| 6 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）ABC网贷平台风险控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.3 研究方法及内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 P2P风险控制相关理论与方法 |
| 2.1 P2P贷款风险控制的一般性理论 |
| 2.1.1 信息不对称与逆向选择理论 |
| 2.1.2 金融脆弱性理论 |
| 2.1.3 投资组合理论 |
| 2.1.4 小微信贷风险控制理论 |
| 2.1.5 互联网金融风险控制理论 |
| 2.1.6 博弈论 |
| 2.2 可用的建模方法和技术 |
| 2.2.1 层次分析法 |
| 2.2.2 统计类建模技术 |
| 2.2.3 机器学习建模技术 |
| 第3章 ABC网贷平台产品风险控制逻辑研究 |
| 3.1 ABC网贷平台简介 |
| 3.2 ABC信贷产品定位与类型 |
| 3.3 ABC网贷平台信贷产品的风险控制逻辑 |
| 3.3.1 企业信用类贷款——征信贷、企业信用卡 |
| 3.3.2 企业担保类贷款——保荐贷 |
| 3.3.3 企业抵押类贷款——房抵贷 |
| 3.4 ABC网贷产品人工风控效果评析 |
| 第4章 ABC网贷平台风险控制系统设计 |
| 4.1 建设风险控制系统的必要性 |
| 4.2 风险控制系统流程的逻辑架构 |
| 4.3 风险控制系统设计共性逻辑 |
| 4.3.1 产品准入模块 |
| 4.3.2 贷前反欺诈模块 |
| 4.3.3 严控规则模块 |
| 4.3.4 信用评级模块 |
| 4.3.5 授信决策模块 |
| 4.3.6 贷后监测模块 |
| 4.4 企业信用风险控制的个性逻辑 |
| 4.4.1 合作机构评级授信 |
| 4.4.2 区域风险评级授信 |
| 4.4.3 区域白名单筛选 |
| 4.4.4 房产价值评估 |
| 4.5 系统架构微服务化设计 |
| 第5章 ABC平台风险控制系统企业信用评估模型设计 |
| 5.1 基于层次分析法的中小企业信贷风险评估模型 |
| 5.1.1 信贷风险评估方法的确定 |
| 5.1.2 风险评估指标体系的构建 |
| 5.1.3 风险评估指标权重计算模型 |
| 5.1.4 风险评估指标体系的运用 |
| 5.2 基于大数据的中小企业信用风险评估模型 |
| 5.2.1 中小企业样本数据的获取 |
| 5.2.2 模型算法的选择 |
| 5.2.3 属性子集选择策略 |
| 5.2.4 模型运算与结果分析 |
| 5.2.5 模型评估与判断阈值选择 |
| 5.3 基于专家法和大数据结合的混合评估模型设计 |
| 5.3.1 逻辑回归评分卡模型设计 |
| 5.3.2 专家法和大数据法混合评分卡模型 |
| 5.4 ABC风险控制系统企业信用评估模型选择 |
| 第6章 ABC网贷平台企业违约损失率模型设计 |
| 6.1 违约损失率的量化分析方法 |
| 6.2 违约损失率模型构建 |
| 6.2.1 模型因变量的调整 |
| 6.2.2 样本数据与特征变量的选择 |
| 6.2.3 特征变量有效性的选择和模型运算 |
| 6.2.4 模型检验和效果评估 |
| 6.2.5 模型结果分析与讨论 |
| 6.3 违约损失率模型在风险控制系统中的作用 |
| 第7章 对策建议与展望 |
| 7.1 对策建议 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、二○○三年经济走势分析预测（论文参考文献）
- [1]基于自由现金流量的S公司企业价值评估研究[D]. 曹嘉慧. 西安石油大学, 2021(02)
- [2]基于深度学习的股票走势分析系统的研究与实现[D]. 陈擎霄. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]基于朱格拉周期的制造业公司股票投资策略研究[D]. 胡荟. 长沙理工大学, 2020(07)
- [4]基于小波分析的长短时记忆模型在股指预测中的应用[D]. 苑雨佳. 山东大学, 2020(10)
- [5]学前教育资源承载力研究[D]. 许浙川. 东北师范大学, 2020(07)
- [6]康乃尔煤制乙二醇投资项目市场分析及财务评价研究[D]. 彭铃. 西南交通大学, 2019(07)
- [7]基准利率与信贷市场和债券市场价格联动关系研究[D]. 李佳音. 中央财经大学, 2019(01)
- [8]稀土上市公司投资价值分析[D]. 张蕾. 内蒙古科技大学, 2019(03)
- [9]房地产项目信贷评估的锚定效应研究 ——以A银行为例[D]. 赵晗. 北京交通大学, 2019(01)
- [10]ABC网贷平台风险控制系统研究[D]. 彭绍明. 南昌大学, 2019(02)