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基于金融网络的基金投资策略动态识别

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第11-20页
    1.1 研究背景与意义第11-13页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状评述第13-17页
        1.2.1 复杂网络理论国内外研究现状及评述第13-14页
        1.2.2 金融网络理论技术国内外研究现状及评述第14-16页
        1.2.3 金融网络理论应用国内外研究现状及评述第16-17页
        1.2.4 已有研究总结分析第17页
    1.3 研究内容与方法第17-20页
        1.3.1 研究内容第17-18页
        1.3.2 研究方法第18-20页
第2章 金融网络理论基础第20-27页
    2.1 金融网络原理第20-22页
        2.1.1 基于显著相关系数的基金网络构建第20-21页
        2.1.2 基金间欧氏距离的计算第21-22页
    2.2 金融网络信息过滤机制第22-24页
        2.2.1 基于最小生成树(MST)的金融网络第22-23页
        2.2.2 基于平面最大过滤图(PMFG)的金融网络第23-24页
    2.3 金融网络拓扑特征指标第24-27页
        2.3.1 相关系数均值第24-25页
        2.3.2 标准树长度第25页
        2.3.3 平均路径长度第25-26页
        2.3.4 网络平均聚类系数第26页
        2.3.5 关键节点第26-27页
第3章 金融时间序列的基金网络模型第27-40页
    3.1 数据处理第27-28页
        3.1.1 数据选取第27-28页
        3.1.2 数据预处理第28页
    3.2 不同时期的基金网络模型第28-35页
        3.2.1 不同时期基金网络的实证结果第28-32页
        3.2.2 不同时期基金网络的拓扑特征分析第32-35页
    3.3 不同时间标度的基金网络模型第35-40页
        3.3.1 不同时间标度的基金网络的实证结果第35-38页
        3.3.2 不同时间标度基金网络的拓扑特征分析第38-40页
第4章 基金网络实际策略动态识别第40-50页
    4.1 数据处理第40页
    4.2 基金网络随时间演化实际策略动态识别第40-48页
        4.2.1 基金网络随时间演化的实证结果及分析第40-42页
        4.2.2 分层结构树随时间演化的实证结果及分析第42-48页
    4.3 基金网络随时间演化拓扑特征分析第48-50页
结论第50-52页
参考文献第52-56页
致谢第56-57页
附表 194只基金样本数据第57-60页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第60-61页
附录B 攻读学位期间参与的科研项目第61页

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