基于随机矩阵理论的股票网络“自适应”去噪方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-16页 |
| 第2章 预备知识 | 第16-21页 |
| 2.1 复杂网络 | 第16-17页 |
| 2.2 随机矩阵理论 | 第17-18页 |
| 2.3 蒙特卡罗方法 | 第18-19页 |
| 2.4 投资组合理论 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 股票市场的划分 | 第21-28页 |
| 3.1 多个股票市场的发展历程 | 第21-23页 |
| 3.2 股票市场的特征分析 | 第23-26页 |
| 3.3 股票市场的划分 | 第26-27页 |
| 3.3.1 划分标准 | 第26-27页 |
| 3.3.2 分类结果 | 第27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 基于随机矩阵理论的股票网络去噪 | 第28-43页 |
| 4.1 四种RMT去噪方法 | 第28-29页 |
| 4.1.1 LCPB法 | 第28页 |
| 4.1.2 PG+法 | 第28-29页 |
| 4.1.3 KR法 | 第29页 |
| 4.1.4 WLY法 | 第29页 |
| 4.2 去噪效果比较分析 | 第29-40页 |
| 4.2.1 特征值分布 | 第30-31页 |
| 4.2.2 模体 | 第31-36页 |
| 4.2.3 连通率 | 第36-38页 |
| 4.2.4 投资组合 | 第38-40页 |
| 4.3 构建股票网络的“自适应”去噪方法 | 第40-41页 |
| 4.4 实证分析 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 进一步工作 | 第43-51页 |
| 5.1 应用背景 | 第43-44页 |
| 5.2 引入蒙特卡罗的方法 | 第44页 |
| 5.3 改进方法的设计和实现 | 第44-45页 |
| 5.4 实证分析 | 第45-50页 |
| 5.4.1 数据来源 | 第45页 |
| 5.4.2 分析结果 | 第45-50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 论文总结 | 第51-52页 |
| 6.2 展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及参与项目情况 | 第58页 |
