上市公司经营管理中的实证数据的定量方法研究

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上市公司经营管理中的实证数据的定量方法研究

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毕业论文范文题目：上市公司经营管理中的实证数据的定量方法研究，论文范文关键词：上市公司经营管理中的实证数据的定量方法研究
上市公司经营管理中的实证数据的定量方法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：跟着我国参加世界贸易组织，我国与其余成员国按请求要彼此开放必定的贸易、金融、投资范畴，这使得国内企业经营的环境越来越成为世界或地区经济密不可分的一部分。国内企业的经营环境将变得比以前更为复杂。这种因经济开放造成的企业经营或企业经营经济环境的复杂性已经在世界某些地区引起了一系列难以预感的金融、经济危机，使其中的经营企业遭受到重大的打击。面对新的经营环境，国内企业须要进步对复杂情况的分析、猜测才能，以便充分利用入世带来的机会（此处忽略..），躲避由此产生的危险。企业经营中存在一类时序性经济数据，它们反应了企业经营的某些数量指标长期演变或与企业相干的宏观经济的发展趋势。前者如年利润率、月销售增加等；后者如股票指数、汇率、利率等。因此这类数据指标的研究对企业意识本身的经营状况，从事投资、新产品开发，对外贸易以及猜测宏观经济的发展存在重要意思。进步对这类指标的分析跟猜测程度也可能使企业洞察经营环境的奥妙变更，防备影响企业经营的危机产生。本文以深圳股票市场成分指数（文章此处忽略..）为样本数据，研究这一类企业或与企业相干的时序性经济数据的处理、分析跟猜测方法。研究的根据是个别时序性数据分析实际跟非线性复杂实际。本文得到了如下有意思的成果：根据对深圳股票市场的股票成分指数的变更分析，对深圳股票市场的发展进行了扼要回想，树破了ARIMA模型并进行了猜测。建模表明利用TSP统计软件结合从“个别到特别”的建模方法，所建的模型对已有数据的拟合较好，向前一步单点猜测正确性较高，但利用C语言程序进前进一步分析表明（此处忽略..）时光序列分析模型对深圳成分指数的长期猜测后果明显降落。时光序列的频谱分析可能提供有关数据周期性的信息.分析表明:深圳成分指数长周期成分比段周期成分作用大。非线性复杂体系实际的研究成果：赫斯特指数的打算表明深圳成分指数存在分形特点，其均匀轨道周期大概为200个交易日，阐明当期股票指数最远与滞后200个交易日的股票成分指数相干；利用数据打算相干维数为1.7~2.2之间,阐明相应股票市场至少可能用3个变量阐明；最大李雅谱诺夫指数为正，证明了混沌的存（文章此处忽略..）在。树破的非线性模型对数据的拟合跟超样本猜测正确性高,但因混沌的存在长期猜测是不可能的。对比分析表明非线性模型对深圳成分指数的超样本猜测后果优于计量时光序列模型，表明存在混沌特点的序列应当树破非线性模型进行猜测。企业中的时序性经济数据按“随机”或“混沌”辨别，可能分成两类。辨别数据的归属的类型有助于进步对相干数量指标的分析跟猜测的正确性，有助于加强定量分析在企业管理跟经营决定中所发挥的作用。

以上为本篇毕业论文范文上市公司经营管理中的实证数据的定量方法研究的介绍部分。

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