σ-熵曲线及其在金融市场中的应用

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-7页
致谢	第7-14页
第一章 绪论	第14-18页
·研究背景	第14-15页
·复杂网络的异质性研究现状	第14页
·股票的距离与股票网络的研究现状	第14-15页
·本文的研究意义与内容	第15-18页
·本文的研究意义	第15-16页
·本文的主要内容	第16-18页
第二章 本文相关的基本概念与理论	第18-23页
·经济物理学的相关概念	第18-19页
·经济物理学的历史概要	第18页
·股票的距离	第18-19页
·复杂网络的基本概念	第19-23页
·基本概念与历史回顾	第19-21页
·两种网络熵	第21-23页
第三章 σ-熵曲线与τ-值	第23-34页
·边权网络的熵与σ-熵曲线	第23-24页
·边权为距离的网络的熵与σ-熵曲线	第23页
·σ-熵曲线的计算方法	第23-24页
·熵与阀值之间的关系以及σ-熵曲线的形态	第24-28页
·熵与阀值之间的关系	第24-26页
·σ-熵曲线的形态	第26-28页
·一个数值模拟	第28页
·τ-值的定义及其含义	第28-33页
·τ-值的定义及其性质	第28-30页
·不同网络边权定义时的τ-值	第30-32页
·τ-值的含义	第32-33页
·本章小结	第33-34页
第四章 金融市场中的σ-熵曲线	第34-53页
·金融市场中的σ-熵曲线及τ-值的计算	第34-36页
·股票网络的σ-熵曲线与τ-值的计算方法	第34-36页
·在随机游走假设下的τ-值及其含义	第36页
·中国市场中不同行业与时段的τ-值的对比	第36-41页
·部分行业与沪深 300 指数在不同时段的τ-值	第36-38页
·不同时期相关系数矩阵的第一特征值	第38-41页
·S&P-500 指数的τ-值	第41-42页
·S&P500 指数的τ-值	第41页
·S&P500 指数的相关系数矩阵的第一特征值	第41-42页
·基于几何布朗运动的τ-值的计算	第42-49页
·几何布朗运动	第43-44页
·基于几何布朗运动的τ-值	第44-45页
·基于模型的最大特征值	第45-46页
·随机矩阵理论与相关系数的谱	第46页
·模拟市场与真实市场的特征值的分布差异	第46-48页
·不同时间跨度下的τ-值的计算	第48-49页
·对股票网络的异质性的分析	第49-52页
·主要计算结果	第49-50页
·股票网络异质性来源的分析	第50-52页
·本章小结	第52-53页
第五章 对τ-值的进一步分析	第53-67页
·度分布熵与阀值的关系	第53-56页
·度分布熵与阀值之间的关系的分析	第53-55页
·度与阀值之间的关系	第55-56页
·行业组合后的τ-值变化	第56页
·随机扰动对τ-值的影响	第56-57页
·随机抽样后对τ-值的影响	第57-60页
·随机抽样后的τ-值	第57-59页
·不同阀值下的度分布	第59-60页
·不同时期的距离的分布与τ-值之间的关系	第60-61页
·不同边权定义下的熵曲线与τ-值	第61-63页
·不同边权定义下的熵曲线之间的关系	第61-62页
·不同边权定义下的τ-值对比	第62-63页
·股票网络的集聚系数	第63-66页
·不同阀值下的股票网络的集聚系数	第63-65页
·随机边权时的集聚系数	第65-66页
·本章小结	第66-67页
第六章 结论	第67-72页
·本文主要结论回顾	第67-69页
·主要概念	第67页
·主要计算与分析结果	第67-69页
·一些进一步的研究问题	第69-72页
·股票网络中可进一步研究的几个问题	第69-70页
·其他方面的可以尝试的研究的问题	第70-72页
参考文献	第72-75页
附录 部分 MATLAB 计算程序	第75-84页
攻读硕士学位期间发表的论文	第84-86页