2006年起,随着股权分置改革的推进,我国A股上市公司增发数量和增发规模大幅增加,现已成为我国上市公司再融资的主要手段之一。上市公司再融资能否真正发挥资源配置作用,能否真正给投资者带来投资回报已成为理论界和实务界研究的热点。2006年-2010年期间,我国A股市场经历了暴涨与暴跌,这段时期内上市公司增发新股的增发规模、增发价格、中签率等基本情况如何?究竟能否给投资者带来的超越大盘的投资回报?投资收益受哪些因素影响?又如何进行预测?这些都需要通过实证数据作进一步研究。　　 本文在国内外理论和实践研究的基础上,结合我国证券市场的实际情况,充分分析影响增发新股投资收益的不同因素,并选取恰当指标量化影响因素。在分析了传统投资决策模型的适用性后,尝试将BP神经网络模型引入增发投资收益的研究。BP神经网络是一种局域连接的、模拟人脑决策思维模式的、可用于优化信息处理的计算模型。由于其自身的优点和相关软件的不断开发,应用范围不断拓展,BP神经网络已成为学者研究问题时的有效工具之一。因此,本文研究的意义在于希望为投资者在进行投资收益分析和投资决策中提供新的研究工具。　　 在实证研究过程中,本文选择沪、深主板和深市中小板2006年-2010年间实施公开增发的上市公司样本数据加以处理,并分成训练样本和泛化测试样本两部份。首先以训练样本数据为基础,通过大量模拟来确立模型的众多参数,建立出最优BP神经网络预测模型。然后运用已建立的最优BP神经网络模型结构进行泛化测试,来检验模型的有效性。运行结果显示,本文建立的用于预测参与公开增发能否获得超额收益的BP神经网络模型的预测准确率较高,可以为投资者在参与公开增发时提供决策参考。