摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
第一章 绪论 | 第9-13页 |
·研究背景及意义 | 第9-10页 |
·国内外的研究现状 | 第10-12页 |
·本文主要工作及创新点 | 第12-13页 |
第二章 理论基础介绍 | 第13-27页 |
·金融时间序列分析 | 第13-15页 |
·资产收益率和波动 | 第13页 |
·时间序列分析方法 | 第13-15页 |
·复杂网络理论 | 第15-23页 |
·复杂网络的基本概念 | 第15-18页 |
·复杂网络的模型与特性 | 第18-22页 |
·复杂网络研究的主要内容 | 第22-23页 |
·关联网络的构建方法 | 第23-25页 |
·相关系数法 | 第23页 |
·互信息法 | 第23-24页 |
·最大生成树法 | 第24-25页 |
·市场间的信息流 | 第25页 |
·信息流的定义 | 第25页 |
·传递熵 | 第25页 |
·本章小结 | 第25-27页 |
第三章 美国次贷危机前后中国、美国以及英国市场股票关联性的演化研究 | 第27-43页 |
·引言 | 第27-28页 |
·数据的选取及处理 | 第28页 |
·股票关联性网络的构建 | 第28-31页 |
·股票收益的非线性判定 | 第28-31页 |
·关联网络的构建 | 第31页 |
·金融危机前后股票关联性演化分析 | 第31-41页 |
·不同时期的股票关联性强度的变化 | 第31-33页 |
·各国股市不同时期的最大生成树变化 | 第33-41页 |
·最大生成树的平均路径长度变化 | 第41页 |
·本章小结 | 第41-43页 |
第四章 美国行业板块间的风险传染研究 | 第43-52页 |
·引言 | 第43-44页 |
·数据的选取 | 第44页 |
·行业板块收益非线性判断 | 第44页 |
·行业间的信息流 | 第44-50页 |
·数据离散化 | 第45页 |
·行业间传递熵值的变化 | 第45-47页 |
·不同时期的信息流分析 | 第47-50页 |
·行业板块交易量关联性研究 | 第50页 |
·本章小结 | 第50-52页 |
第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
·总结 | 第52-53页 |
·展望 | 第53-54页 |
参考文献 | 第54-59页 |
致谢 | 第59-60页 |
作者简介 | 第60页 |