论文导读:：神经网络算法在个股投资项目风险度量中的应用研究。能有效地提高个股投资项目风险度量的准确性。论文关键词：个股投资，项目风险度量，BP神经网络算法:实证分析BP神经网络算法在个股投资项目风险度量中的应用研究摘要：度量个股投资项目风险是一个复杂的过程，目前的大部分研究方法都没有考虑个股投资项目风险的非线性复杂特点。本文通过BP神经网络算法，对个股投资项目进行实证分析。结果显示，利用BP算法具有很好的预测精度，能有效地提高个股投资项目风险度量的准确性。关键字：个股投资；项目风险度量； BP神经网络算法：实证分析1引言Eugene F.Fama(1970)的有效市场假说(Efficient Market Hypothesis)认为，如果证券市场在价格形成中充分而准确地反映全部相关信息，则称该市场是有效率的。但现实情况恰恰相反，由于股票行市受市场层次、行业层次和公司微观层次等因素影响，其内部规律非常复杂，周期变化无序。同时我国资本市场个人投资者的比例高，相对于机构投资者而言，投资者个人心理状态不同毕业论文提纲，风险承受能力差，专业水平低，尤其是非职业股民由于
