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基于复杂网络理论的金融市场若干问题研究
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基于复杂网络理论的金融市场若干问题研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-14页
第一章 绪论第14-29页
　　1.1 选题背景与意义第14-17页
　　　　1.1.1 选题背景第14-16页
　　　　1.1.2 选题意义第16-17页
　　1.2 国内外研究现状及存在的问题第17-24页
　　　　1.2.1 复杂网络理论的研究团队及研究现状第17-19页
　　　　1.2.2 金融市场复杂网络理论研究的文献综述第19-24页
　　1.3 研究内容、研究方法、研究意义及创新点第24-27页
　　　　1.3.1 研究内容第24-26页
　　　　1.3.2 研究方法第26页
　　　　1.3.3 研究意义及创新点第26-27页
　　1.4 论文的逻辑结构第27-29页
第二章 复杂网络的基本理论第29-41页
　　2.1 复杂网络研究历程第29-31页
　　　　2.1.1 随机图理论第29-30页
　　　　2.1.2 Milgram小世界实验第30页
　　　　2.1.3 弱连接的强度第30-31页
　　　　2.1.4 复杂网络研究的兴起第31页
　　2.2 复杂网络理论模型第31-36页
　　　　2.2.1 规则网络第31-32页
　　　　2.2.2 随机网络第32-33页
　　　　2.2.3 WS小世界模型第33-35页
　　　　2.2.4 BA无标度网络模型第35-36页
　　2.3 本文应用的复杂网络理论及方法第36-41页
　　　　2.3.1 网络的图表示方法第37页
　　　　2.3.2 平均路径长度第37页
　　　　2.3.3 聚集系数第37-38页
　　　　2.3.4 无标度特性第38-39页
　　　　2.3.5 网络节点的同配性第39页
　　　　2.3.6 网络导航现象第39-41页
第三章 基于复杂网络理论的国际股票期货指数网络研究第41-62页
　　3.1 研究背景第41-42页
　　3.2 国际指数复杂网络的构建和结构特性第42-45页
　　　　3.2.1 国际指数无权复杂网络的构建和结构特性第42-44页
　　　　3.2.2 国际指数有权复杂网络的构建和结构特性第44-45页
　　3.3 国际股票指数复杂网络的实证研究与结果第45-51页
　　　　3.3.1 无权复杂网络的实证研究与结果第45-49页
　　　　3.3.2 有权复杂网络的实证研究与结果第49-51页
　　3.4 国际期货指数复杂网络的实证研究与结果第51-59页
　　　　3.4.1 无权复杂网络的实证研究与结果第51-58页
　　　　　　3.4.1.1 无权复杂网络的构建第51-52页
　　　　　　3.4.1.2 无权复杂网络的小世界效应分析第52-54页
　　　　　　3.4.1.3 无权复杂网络的同配性第54-58页
　　　　3.4.2 有权复杂网络的实证研究与结果第58-59页
　　3.5 本章小结第59-62页
第四章 沪市股票中短期风险复杂网络特性分析第62-89页
　　4.1 研究背景第62页
　　4.2 沪市股票中短期风险复杂网络的构建第62-63页
　　　　4.2.1 中短期风险值即VaR值的计算第62-63页
　　　　4.2.2 沪市股票中短期风险网络的构建第63页
　　4.3 沪市下跌期的实证研究与结果第63-69页
　　　　4.3.1 小世界效应第63-64页
　　　　4.3.2 无标度特性第64-65页
　　　　4.3.3 沪市股票中短期风险网络与价格复杂网络的比较第65-66页
　　　　4.3.4 证券市场股票中短期风险网络在多个时间窗口条件下的统计特性比较第66-69页
　　4.4 沪市上涨期的实证研究与结果第69-75页
　　　　4.4.1 上涨VaR数组相关系数讨论第69页
　　　　4.4.2 上涨期“小世界效应”分析第69-71页
　　　　4.4.3 上涨期“无标度特性”分析第71-72页
　　　　4.4.4 上涨期股票中短期风险复杂网络在多个时间窗口条件下的统计特性比较第72-75页
　　4.5 振荡期实证研究和结果第75-86页
　　　　4.5.1 振荡期VaR数组相关系数讨论第75-76页
　　　　4.5.2 振荡期“小世界效应”分析第76-79页
　　　　4.5.3 振荡期“无标度特性”分析第79-80页
　　　　4.5.4 振荡期股票中短期下跌和上涨风险复杂网络统计特性比较第80-86页
　　4.6 本章小结第86-89页
第五章 中国股市网络节点同配性和网络导航现象研究第89-105页
　　5.1 研究背景第89-90页
　　5.2 数据与方法第90-92页
　　　　5.2.1 数据的选取第90页
　　　　5.2.2 中国股市复杂网络的构建第90-91页
　　　　5.2.3 网络节点的同配性第91页
　　　　5.2.4 网络导航现象第91-92页
　　5.3 中国股市同配性研究第92-99页
　　　　5.3.1 网络的构建第92-93页
　　　　5.3.2 网络节点同配性的实证研究结果第93-98页
　　　　5.3.3 网络节点同配性的实证研究结果分析第98-99页
　　5.4 中国股市网络导航现象研究第99-103页
　　5.5 本章小结第103-105页
第六章 中国股市复杂网络中的分形特征第105-123页
　　6.1 研究背景第105-106页
　　6.2 中国股市复杂网络的空间分形特征第106-112页
　　　　6.2.1 网络的构建及聚集系数第106-107页
　　　　6.2.2 空间分形特征第107-108页
　　　　6.2.3 实证研究第108-110页
　　　　6.2.4 结果分析及讨论第110-112页
　　6.3 中国股市复杂网络的时间分形特征第112-119页
　　　　6.3.1 网络的构建及聚集系数时间序列第112-113页
　　　　6.3.2 经典R/S分析第113-114页
　　　　6.3.3 实证研究第114-118页
　　　　6.3.4 结果分析及讨论第118-119页
　　6.4 进一步的讨论第119-122页
　　6.5 本章小结第122-123页
第七章 结论与展望第123-126页
　　7.1 研究结论第123-124页
　　7.2 进一步研究方向第124-126页
参考文献第126-140页
致谢第140-141页
作者在攻读博士学位期间发表的论文第141-142页
作者在攻读博士学位期间科研及获奖情况第142页

本篇论文共142页，点击这进入下载页面。
 
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