基于类神经网络分析财报预测台湾上市公司股价变动

目前财报对于未来股价影响之研究，大多以报酬率的角度来预测未来股价之变动，较少有同时以总体、个股和类股的角度来分析未来短期股价可能变动的研究。故本研究以2005年第2季至2011年第3季台湾上市公司的财报资料与财报公布前股价表现，分别以倒传递类神经网络、广义回归类神经网络和自组织映像神经网络，来建立预测模型，以预测公司发布财报后未来短期股价变动。并以总体、个股、类股和100年度台湾50的角度来分析预测结果，以提供投资人投资参考。
实验结果显示并非所有台湾上市公司经过预测模型的分析后，都有相当好的预测准确度，较容易受到财报影响股价的公司大多为传产业的公司，包含水泥、钢铁、油电与金融业。投资人可在财报公布后，关注预测准确度较高的公司，以减少投资失败的风险。

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