| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 主要缩略词、符号变量注释表 | 第13-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1. 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2. 相关研究现状 | 第16-21页 |
| 1.2.1. 投资者的交易行为研究 | 第16-17页 |
| 1.2.2. 复杂网络视角下基于Multi-Agent的股价波动及风险传染研究 | 第17-19页 |
| 1.2.3. 基于Multi-Agent的人工股票市场风险传染研究 | 第19-21页 |
| 1.3. 现有研究存在的问题 | 第21-22页 |
| 1.4. 论文的研究内容、研究方法和创新点 | 第22-27页 |
| 1.4.1. 研究内容 | 第22-23页 |
| 1.4.2. 研究方法 | 第23页 |
| 1.4.3. 框架体系 | 第23-24页 |
| 1.4.4. 创新点 | 第24-27页 |
| 第2章 相关理论及概念界定 | 第27-49页 |
| 2.1. 投资者行为理论 | 第27-40页 |
| 2.1.1. 投资者行为理论的出现及理论基础 | 第27-29页 |
| 2.1.2. 不确定条件下投资者的行为决策 | 第29-35页 |
| 2.1.3. 投资者行为的数理模型 | 第35-40页 |
| 2.2. 复杂网络理论 | 第40-46页 |
| 2.2.1. 复杂网络简介 | 第41-42页 |
| 2.2.2. 复杂网络的基本类型 | 第42-46页 |
| 2.3. 本章小结 | 第46-49页 |
| 第3章 基于演化博弈的投资者行为策略研究 | 第49-67页 |
| 3.1. 进化稳定策略 | 第49-50页 |
| 3.2. 复制动态模型 | 第50-51页 |
| 3.3. 基于演化博弈的投资者交易策略 | 第51-64页 |
| 3.3.1. 基本假设 | 第52页 |
| 3.3.2. 模型构建 | 第52-56页 |
| 3.3.3. 演化过程分析 | 第56-60页 |
| 3.3.4. 仿真实验 | 第60-64页 |
| 3.4. 本章小结 | 第64-67页 |
| 第4章 基于Multi-Agent与复杂网络融合的股市风险传染及演化研究 | 第67-81页 |
| 4.1. 基于复杂网络的病毒传染模型 | 第67-73页 |
| 4.1.1. SI模型 | 第68-69页 |
| 4.1.2. SIS模型 | 第69页 |
| 4.1.3. SIR模型 | 第69-70页 |
| 4.1.4. SIRS模型 | 第70-71页 |
| 4.1.5. SEIR模型 | 第71-72页 |
| 4.1.6. PSIDR模型 | 第72-73页 |
| 4.2. 基于Multi-Agent与复杂网络融合的股市风险传染及演化特征 | 第73-78页 |
| 4.2.1. 基于Multi-Agent与复杂网络融合的股市风险传染模型 | 第73-74页 |
| 4.2.2. 仿真分析 | 第74-78页 |
| 4.3. 本章小结 | 第78-81页 |
| 第5章 基于Multi-Agent的人工股市风险传染及演化研究 | 第81-101页 |
| 5.1. 基于投资者行为的人工股票市场建模 | 第81-87页 |
| 5.1.1. 传统的研究方法 | 第81-85页 |
| 5.1.2. 人工股票市场的构建思路 | 第85-87页 |
| 5.2. 模型运行结果与演化特征分析 | 第87-90页 |
| 5.3. 人工股票市场的统计分析与现实应用 | 第90-100页 |
| 5.3.1. 人工股票市场的统计分析 | 第90-91页 |
| 5.3.2. 人工股票市场的应用 | 第91-100页 |
| 5.4. 本章小结 | 第100-101页 |
| 第6章 结论与展望 | 第101-105页 |
| 6.1. 结论 | 第101-102页 |
| 6.2. 展望 | 第102-105页 |
| 参考文献 | 第105-115页 |
| 致谢 | 第115-117页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及参加的科研项目 | 第117-118页 |
