【摘 要】
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本文对基于多风险因子模型的股票收益率进行了研究。文章回顾了关于股票收益的现有理论，介绍了资本资产定价模型(单风险因子)和三因子模型等理论。然后在这些理论的基础上，建立
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本文对基于多风险因子模型的股票收益率进行了研究。文章回顾了关于股票收益的现有理论，介绍了资本资产定价模型(单风险因子)和三因子模型等理论。然后在这些理论的基础上，建立了多风险因子模型。首先从理论上分析出企业可能面临的各种宏观风险和微观风险，并设定相应的风险指标；再利用Fama-Mecbath检验筛选出对收益率有解释力的风险指标；借鉴并改进Fama和French提取风险因子的方法，依据选好的风险指标提取风险因子；最后以多个风险因子为输入，构建改进的BP神经网络对收益率进行解释预测。
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