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财务会计与财务报表

面向股票价值套利交易策略的此阿武报表信息重构研究

作者：王河流著

出版社：科学出版社出版时间：2017-11-01

开本： 16开 页数： 158

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版权信息
内容简介
目录

面向股票价值套利交易策略的此阿武报表信息重构研究版权信息

ISBN：9787030557612
条形码：9787030557612 ; 978-7-03-055761-2
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
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财务会计与财务报表

面向股票价值套利交易策略的此阿武报表信息重构研究内容简介

王河流著的《面向股票价值套利交易策略的财务报表信息重构研究》以股票价值投资为导向，以公司价值创造活动为逻辑推理起点，对传统财务报表信息进行重构，并以数据挖掘技术为建模工具，以统计套利分析为指导，构建股票价值组合套利策略，对重构后财务报表信息价值相关性进行检验。本书主要内容包括：分析公司各项活动的价值创造能力；处理传统财务报表列报与公司价值创造活动之间存在的矛盾，对传统财务报表信息进行重构，应用层次分析法设计重构后财务报表分析指标体系；解决传统财务报表信息与股票估值模型之间存在的不适配性，建立融合了基本面分析与技术分析的动态价值相关性模型：应用支持向量机技术，进行股票分类与选择，分析数据间相关特性，构建基于重构后财务报表信息的股票价值组合套利策略：给出实证结果。相比传统财务报表信息，重构后财务报表信息价值相关性更强，有助于股票投资者获取高于行业指数的超额回报。本书可供会计、投资、金融、管理等专业的师生、理论研究者及实务工作者参考阅读。

面向股票价值套利交易策略的此阿武报表信息重构研究目录

第1章绪论 1.1 财务报表信息重构与分析问题 1.2 权益估值模型及其比较问题 1.3 权益估值与财务报表信息分析问题 1.4 财务报表信息与股票套利交易策略问题第2章权益估值模型及其比较分析 2.1 进行权益估值模型比较分析的目的 2.2 权益价值的形成 2.3 主要权益估值模型 2.3.1 股利折现模型 2.3.2 自由现金流量折现模型 2.3.3 剩余收益模型及其发展 2.4 主要权益估值模型的等效性与差异性分析第3章财务报表信息与Ohlson线性信息估值模型的适配 3.1 资本市场的公司价值索取者与公司价值创造活动 3.2 公司价值创造活动与股票价值来源 3.3 公司创造的价值存量与流量关系解析 3.4 与收益相关的几个概念 3.5 面向财务报表信息的权益估值模型选择 3.6 传统财务报表信息与Ohlson线性信息估值模型的不适配性 3.7 实现财务报表信息与Ohlson线性信息估值模型的相互适配 3.8 重构后财务报表信息与修正的Ohlson线性信息估值模型的适配性分析 3.9 小结第4章财务报表重构 4.1 传统财务报表的局限性 4.1.1 传统财务报表信息的逻辑结构关系 4.1.2 传统财务报表信息结构与企业价值活动缺乏逻辑联系 4.2 财务报表信息重构的现状 4.2.1 Penman对财务报表信息的重构 4.2.2 IASB/FASB对财务报表信息的重构 4.3 基于企业活动的财务报表重构 4.3.1 财务报表重构方法 4.3.2 重构后财务报表列报格式及功能 4.4 重构后财务报表信息逻辑结构关系 4.4.1 整体结构关系 4.4.2 内部结构关系 4.4.3 重构后财务报表信息结构关系的优点第5章重构后财务报表分析指标体系设计 5.1 财务报表分析的含义、目标及方法 5.2 财务报表重构对财务报表分析的影响 5.3 财务报表分析指标体系的现状 5.4 重构后财务报表分析指标体系的设计原则 5.5 层次分析法与财务报表信息的复杂性 5.6 递阶层次结构模型设计 5.6.1 指标获取的三维分析模型 5.6.2 递阶层次结构模型 5.7 重构后财务报表分析指标体系 5.8 各财务指标对评价对象的权重第6章重构后财务报表分析指标设计 6.1 传统财务报表分析指标体系 6.1.1 盈利能力分析指标 6.1.2 营运能力分析指标 6.1.3 成长能力分析指标 6.1.4 创现能力分析指标 6.1.5 偿债能力分析指标 6.2 重构后财务报表分析指标设计 6.2.1 盈利能力分析指标设计 6.2.2 营运能力分析指标设计 6.2.3 成长能力分析指标设计 6.2.4 创现能力分析指标设计 6.2.5 偿债能力分析指标设计 6.3 重构后财务报表分析指标优势分析 6.3.1 指标总体优势分析 6.3.2 指标明细优势分析第7章股票价值套利交易策略设计及实证检验 7.1 建立股票价值套利交易策略的理论基础 7.1.1 有效市场假说 7.1.2 权益估值技术 7.1.3 投资组合理论 7.1.4 资本资产定价模型及套利定价模型 7.1.5 Alpha策略 7.1.6 统计套利 7.2 面向股票收益率的动态面板数据结构设计 7.2.1 动态面板数据结构的基本形式 7.2.2 变量确定 7.2.3 股票估值的动态面板数据结构模型 7.2.4 面向股票收益率的动态面板数据结构 7.3 股票分类标准确定 7.3.1 计算行业调整后的回报率 7.3.2 确定个股的分类符号 7.4 支持向量机股票分类模型 7.4.1 构建训练集 7.4.2 构造核函数 7.4.3 建立决策函数 7.4.4 基于ERBF核函数的SVM股票分类器 7.5 股票价值套利交易策略 7.6 实证检验 7.6.1 样本选择和数据来源 7.6.2 数据处理及结果描述 7.6.3 股票价值套利交易策略分析第8章总结与展望 8.1 总结 8.2 展望参考文献

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