基于BP神经网络的创业板上市公司IPO定价研究

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在总结我国IPO定价演变过程的基础上,对创业板上市企业的IPO定价的理论基础进行了研究,明确新股上市时必须审时度势,并提出了“势”和“势价”的概念。通过分析BP神经网络的原理和算法,得出基于BP神经网络算法的创业板IPO定价方式可以有效地解决这种IPO定价需涉及的非线性、非平衡和动态的数学问题,并搭建了该算法的应用框架,确定了输入层的参数和节点数,结合具体训练细节,按照BP神经网络训练和IPO定价流程图编程运行,可以算出有效的创业板上市IPO定价。
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