| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目录 | 第11-18页 |
| 第1章 绪论 | 第18-41页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第18-22页 |
| 1.1.1 研究的背景 | 第18-20页 |
| 1.1.2 研究目的和意义 | 第20-22页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第22-33页 |
| 1.2.1 随机矩阵理论的研究现状 | 第22-26页 |
| 1.2.2 基于RMT金融相关矩阵和多元波动率噪声界定的研究现状 | 第26-28页 |
| 1.2.3 基于RMT去噪法对金融相关矩阵的去噪投资组合优化研究现状 | 第28-31页 |
| 1.2.4 基于RMT去噪法对金融协方差矩阵的去噪投资组合优化研究现状 | 第31-33页 |
| 1.3 当前研究存在的主要问题 | 第33-36页 |
| 1.4 研究内容和研究方法 | 第36-41页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第36-37页 |
| 1.4.2 研究方法和技术路线 | 第37-41页 |
| 第2章 Markowitz投资组合风险噪声分析及解决方法 | 第41-60页 |
| 2.1 Markowitz投资组合风险基本概念和理论 | 第41-45页 |
| 2.1.1 Markowitz投资组合风险的含义 | 第41-43页 |
| 2.1.2 Markowitz投资组合风险的计算方法 | 第43-44页 |
| 2.1.3 Markowitz投资组合风险优化的含义 | 第44页 |
| 2.1.4 Markowitz投资组合风险噪声简介 | 第44-45页 |
| 2.2 噪声对Markowitz投资组合风险优化水平的影响分析 | 第45-53页 |
| 2.2.1 股票收益相关矩阵噪声的影响分析 | 第45-49页 |
| 2.2.2 股票收益率多元波动率噪声的影响分析 | 第49-53页 |
| 2.3 Markowitz投资组合风险的去噪方法 | 第53-58页 |
| 2.3.1 常用去噪算法简介 | 第53-56页 |
| 2.3.2 RMT去噪法及优点 | 第56-58页 |
| 2.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第3章 基于收益相关矩阵的RMT去噪法股票投资组合风险优化 | 第60-91页 |
| 3.1 股票收益相关矩阵及噪声识别原理 | 第60-62页 |
| 3.1.1 相等加权相关矩阵及噪声识别原理 | 第60-61页 |
| 3.1.2 指数加权相关矩阵及噪声识别原理 | 第61-62页 |
| 3.2 面向股票收益相关矩阵的RMT去噪法 | 第62-65页 |
| 3.2.1 LCPB去噪法 | 第63页 |
| 3.2.2 PG+去噪法 | 第63页 |
| 3.2.3 KR去噪法 | 第63-65页 |
| 3.3 基于特征向量最小扰动稳定性的RMT去噪法 | 第65-73页 |
| 3.3.1 相关矩阵特征向量最小扰动稳定性的数理推导 | 第66-70页 |
| 3.3.2 基于特征向量最小扰动稳定性的RMT去噪法设计和实现 | 第70-72页 |
| 3.3.3 特征值求解方法 | 第72-73页 |
| 3.4 实证研究 | 第73-89页 |
| 3.4.1 研究方案设计 | 第75-76页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第76-89页 |
| 3.5 本章小结 | 第89-91页 |
| 第4章 基于多元波动率模型的RMT去噪法股票投资组合风险优化 | 第91-108页 |
| 4.1 基于RMT多元波动率模型去噪机理及对组合风险优化机制 | 第91-94页 |
| 4.1.1 基于RMT多元波动率模型去噪机理 | 第91-93页 |
| 4.1.2 多元波动率模型去噪对组合风险的优化机制 | 第93-94页 |
| 4.2 股票收益率多元波动率模型的构建 | 第94-98页 |
| 4.2.1 滑动相关多元GARCH模型 | 第95-96页 |
| 4.2.2 改进的O-GARCH模型 | 第96-98页 |
| 4.3 多元波动率模型去噪改进投资组合风险实证研究 | 第98-106页 |
| 4.3.1 投资组合风险优化水平的衡量方法 | 第98-100页 |
| 4.3.2 实验结果和分析 | 第100-106页 |
| 4.4 本章小结 | 第106-108页 |
| 第5章 基于收益样本协方差矩阵的蒙特卡洛RMT去噪法小组合风险优化 | 第108-123页 |
| 5.1 面向股票收益样本协方差矩阵的现有RMT去噪法 | 第108-111页 |
| 5.1.1 股票收益样本协方差矩阵的计算方法 | 第109页 |
| 5.1.2 现有RMT去噪法 | 第109-111页 |
| 5.2 小组合条件下现有RMT去噪法的缺陷 | 第111-113页 |
| 5.2.1 噪声特征值识别原理 | 第111-112页 |
| 5.2.2 最大噪声特征值精度分析 | 第112-113页 |
| 5.3 蒙特卡洛RMT去噪法的设计和实现 | 第113-117页 |
| 5.3.1 设计思想 | 第113-114页 |
| 5.3.2 蒙特卡洛模型构建 | 第114-117页 |
| 5.4 基于蒙特卡洛RMT去噪法小组合风险优化实证研究 | 第117-121页 |
| 5.4.1 研究方案设计 | 第117-119页 |
| 5.4.2 实验结果及分析 | 第119-121页 |
| 5.5 本章小结 | 第121-123页 |
| 第6章 基于收益样本协方差矩阵的矩法股票投资组合风险优化 | 第123-152页 |
| 6.1 矩法的设计及实现 | 第123-128页 |
| 6.1.1 理论基础 | 第123-125页 |
| 6.1.2 去噪机理及算法设计 | 第125-128页 |
| 6.1.3 矩法特征分析 | 第128页 |
| 6.2 基于矩法收益样本协方差矩阵去噪模拟研究 | 第128-133页 |
| 6.3 基于矩法组合风险优化模拟研究 | 第133-142页 |
| 6.3.1 总体协方差矩阵模型的设定 | 第133-135页 |
| 6.3.2 样本协方差矩阵的获取及其噪声影响分析 | 第135-138页 |
| 6.3.3 模拟研究的步骤、结果和分析 | 第138-142页 |
| 6.4 基于矩法股票投资组合风险优化实证研究 | 第142-150页 |
| 6.4.1 构建的投资组合及其风险优化水平表示方法 | 第142-144页 |
| 6.4.2 理想化条件下的实证分析 | 第144-147页 |
| 6.4.3 现实化条件下的实证分析 | 第147-150页 |
| 6.5 本章小结 | 第150-152页 |
| 结论 | 第152-155页 |
| 参考文献 | 第155-163页 |
| 附录 | 第163-167页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第167-169页 |
| 致谢 | 第169-170页 |
| 个人简历 | 第170页 |
