| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-26页 |
| ·研究背景及意义 | 第16-19页 |
| ·非平稳性度量研究现状 | 第19-22页 |
| ·计量经济学领域中非平稳性问题的研究 | 第20-21页 |
| ·动力系统领域中非平稳性问题的研究 | 第21-22页 |
| ·本文的主要研究内容与创新点 | 第22-24页 |
| ·本文的组织结构 | 第24-26页 |
| 第2章 非平稳性度量研究的理论基础 | 第26-36页 |
| ·大数定律与中心极限定理 | 第26-30页 |
| ·大数定律 | 第26-29页 |
| ·中心极限定理 | 第29-30页 |
| ·平稳过程 | 第30-33页 |
| ·平稳时间序列 | 第30-31页 |
| ·平稳过程的遍历定理 | 第31-33页 |
| ·Shannon信息熵 | 第33-36页 |
| ·Shannon信息熵的定义 | 第33-34页 |
| ·Shannon信息熵的性质 | 第34-36页 |
| 第3章 稳定集合 | 第36-64页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·稳定集合定义 | 第36-38页 |
| ·稳定集合判别的梯形标准C_0(α,p,q,β*) | 第38-43页 |
| ·C_0(α,p,q,β*)参数选取研究 | 第40-43页 |
| ·基于中心极限定理的稳定集合判别标准C(λ,p_0,f) | 第43-62页 |
| ·C(λ,P_0,f)参数选取研究 | 第50-55页 |
| ·λ与P_0关系拟合 | 第55-57页 |
| ·α、λ与P_0关系拟合 | 第57-62页 |
| ·小结 | 第62-64页 |
| 第4章 稳定信息结构 | 第64-76页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·稳定信息结构的定义 | 第64-66页 |
| ·有限样本下稳定信息结构获取算法研究 | 第66-74页 |
| ·算法一：二叉树算法 | 第66-68页 |
| ·算法二：从左到右稳定区间搜索算法 | 第68-70页 |
| ·算法三：循环稳定区间搜索算法 | 第70-71页 |
| ·算法四：从局部到整体稳定区间搜索算法 | 第71-74页 |
| ·小结 | 第74-76页 |
| 第5章 非平稳性度量指标NS | 第76-86页 |
| ·引言 | 第76页 |
| ·非平稳性度量指标NS的定义 | 第76-77页 |
| ·非平稳性度量指标NS的近似算法研究 | 第77-79页 |
| ·非平稳性度量指标NS的合理性验证 | 第79-85页 |
| ·独立同分布(i.i.d)序列的NS分析 | 第79-82页 |
| ·一阶自回归模型数据的NS分析 | 第82-85页 |
| ·小结 | 第85-86页 |
| 第6章 非平稳性度量在模型选择中的应用 | 第86-100页 |
| ·引言 | 第86-87页 |
| ·曲线拟合 | 第87-90页 |
| ·区分趋势平稳与差分平稳 | 第90-95页 |
| ·独立同分布、白噪声与鞅差的区分 | 第95-98页 |
| ·小结 | 第98-100页 |
| 第7章 非平稳性度量在股票市场中的应用 | 第100-108页 |
| ·引言 | 第100页 |
| ·股指整体分析 | 第100-103页 |
| ·股指局部年度分析 | 第103-106页 |
| ·小结 | 第106-108页 |
| 第8章 非平稳性度量在彩票市场中的应用 | 第108-118页 |
| ·引言 | 第108-109页 |
| ·非平稳性度量研究回顾 | 第109-111页 |
| ·实际数据分析 | 第111-116页 |
| ·“排列五”分析 | 第111-115页 |
| ·“七星彩”分析 | 第115页 |
| ·美国亚利桑那州(Arizona)“Pick3”分析 | 第115-116页 |
| ·小结 | 第116-118页 |
| 第9章 本文总结与展望 | 第118-124页 |
| ·总结 | 第118-120页 |
| ·展望 | 第120-124页 |
| 参考文献 | 第124-130页 |
| 附录A | 第130-138页 |
| A.1 不同显著性水平α(∈[0.01,0.10])下的λ与P_0关系数值表(部分) | 第130-134页 |
| A.2 股票价格NS分析 | 第134-136页 |
| A.3 计算NS的四种算法流程图 | 第136-138页 |
| 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第138页 |
