| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 相关文献综述 | 第12-16页 |
| 1.2.1 股票市场泡沫形成机理研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 股票市场泡沫测度研究 | 第13-16页 |
| 1.3 研究思路与内容 | 第16-18页 |
| 第2章 相关理论基础与分析 | 第18-31页 |
| 2.1 股票市场泡沫理论基础与分析 | 第18-23页 |
| 2.1.1 股市泡沫的内涵 | 第18-19页 |
| 2.1.2 股市泡沫的特征分析 | 第19-20页 |
| 2.1.3 股市泡沫的产生机理分析 | 第20-23页 |
| 2.2 小波分析理论基础与分析 | 第23-26页 |
| 2.2.1 小波分析相关基础理论 | 第23-26页 |
| 2.2.2 小波分析理论在股市中的适用性分析 | 第26页 |
| 2.3 对数周期性幂律泡沫理论基础与分析 | 第26-31页 |
| 2.3.1 对数周期性幂律泡沫相关基础理论 | 第26-29页 |
| 2.3.2 对数周期性幂律泡沫理论在股市中的适用性分析 | 第29-31页 |
| 第3章 基于小波分析的股票市场波动奇异点检测 | 第31-45页 |
| 3.1 样本选取与描述性统计 | 第31-34页 |
| 3.1.1 样本选取与数据来源 | 第31-32页 |
| 3.1.2 描述性统计 | 第32-34页 |
| 3.2 股票市场特征检验 | 第34-37页 |
| 3.2.1 非线性特征检验 | 第34-35页 |
| 3.2.2 分形特征检验 | 第35-37页 |
| 3.3 股票市场波动奇异点检测的小波分析模型构建 | 第37-40页 |
| 3.3.1 Mallat算法 | 第37-39页 |
| 3.3.2 局部模极大值检测 | 第39-40页 |
| 3.4 股票市场波动奇异点检测 | 第40-45页 |
| 3.4.1 股票市场波动的小波分解与重构 | 第40-41页 |
| 3.4.2 股票市场波动奇异点分析 | 第41-45页 |
| 第4章 基于LPPL模型的股票市场泡沫状态分析 | 第45-59页 |
| 4.1 窗口期划分 | 第45-46页 |
| 4.2 股票市场泡沫状态分析的LPPL模型构建 | 第46-49页 |
| 4.2.1 LPPL模型结构分析 | 第46-48页 |
| 4.2.2 LPPL模型参数估计 | 第48-49页 |
| 4.3 股票市场泡沫状态分析 | 第49-55页 |
| 4.3.1 峰值到达前期股市泡沫状态分析 | 第49-50页 |
| 4.3.2 峰值到达时期股市泡沫状态分析 | 第50-51页 |
| 4.3.3 峰值到达后期股市泡沫状态分析 | 第51-55页 |
| 4.4 股票市场泡沫状态变化原因及政策建议 | 第55-59页 |
| 4.4.1 股票市场泡沫状态变化原因分析 | 第55-57页 |
| 4.4.2 政策建议 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 A 攻读学位期间发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |