第1章 绪论

 1.1 研究背景与意义

 1.2 文献回顾与评述

 1.3 研究视角与内容

 1.4 理论与方法的探索

第2章 稳健型股票价值投资模式的构建

 2.1 经典价值特征与股票市场业绩的相关性分析

 2.2 会计信息的价值相关性分析

 2.3 稳健型股票价值投资的理论框架

 2.4 序化求解的三个核心科学问题

 2.5 本章小结

第3章 区间数据的全序化建模

 3.1 全序化建模的问题描述

 3.2 区间序信息系统的知识表示

 3.3 优势度排序决策

 3.4 有向距离指数排序决策

 3.5 区间数据两级排序决策

 3.6 本章小结 

第4章 区间数据排序决策中特征评价的熵方法

 4.1 特征评价的问题描述

 4.2 序信息互补熵

 4.3 基于区间序互补互信息的属性重要性度量

 4.4 考虑属性权重的区间数据两级排序决策

 4.5 本章小结 

第5章 区间数据分级决策中特征选择的熵方法

 5.1 特征选择的问题描述

 5.2 基于区间序互补条件熵的候选属性特征评估方法

 5.3 区间序决策表的特征选择算法

 5.4 基于算例的特征选择检验

 5.5 本章小结

第6章 稳健型股票价值投资模式的实证研究 

 6.1 稳健型股票价值投资排序决策方法

 6.2 公司经营业绩评价指标的选取

 6.3 稳健型股票价值投资模式的实证检验

 6.4 本章小结

第7章 结论及展望

参考文献

面对当前经济风险日益增加、资本市场波动依然明显的现实背景，面向“股票选择决策”这一重要研究问题，宋鹏编著的《稳健型股票价值投资研究--基于区间数据的序化建模与决策分析》在构建稳健型股票价值投资理论框架的基础上，以区间数据为数据分析的基本表示形式，构建区间序信息系统不确定性表示的熵度量体系，提出区间数据两级排序决策方法，进而建立稳健型股票价值投资决策模式。

本书可供财务、金融、管理科学与工程、计算智能与数据挖掘等领域的本科生、研究生及相关专业的实际工作者参考。

宋鹏编著的《稳健型股票价值投资研究--基于区间数据的序化建模与决策分析》基于序化机理开展了稳健型股票价值投资决策的理论与技术研究。以上证180指数成分股为样本的实证研究表明：所提出的稳健型股票价值投资模式可以获得稳定的超额收益，进而验证了稳健型股票价值投资模式的有效性和稳健型股票价值投资排序决策方法的有效性。更具一般性地。本书特征选择、特征评价、全序化建模方法的集成，为风险厌恶型决策者提供了稳健型的全序化技术，也进一步丰富和发展了人工智能决策的理论和方法。