时间序列的相关性及复杂性研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 1 引言 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景与研究对象 | 第13-20页 |
| 1.2 本文主要工作 | 第20-23页 |
| 2 非平稳时间序列相关性研究 | 第23-37页 |
| 2.1 DCCA与MF-DXA方法 | 第26-30页 |
| 2.1.1 方法介绍 | 第26-28页 |
| 2.1.2 模型检验 | 第28-30页 |
| 2.2 HXA与MF-HXA方法 | 第30-32页 |
| 2.2.1 方法介绍 | 第30-32页 |
| 2.2.2 模型检验 | 第32页 |
| 2.3 勒让德谱与大偏差谱 | 第32-37页 |
| 2.3.1 理论研究 | 第32-33页 |
| 2.3.2 实证分析 | 第33-37页 |
| 3 非平稳时间序列相关矩阵研究 | 第37-47页 |
| 3.1 相关矩阵分析 | 第37-39页 |
| 3.1.1 线性相关矩阵 | 第37-38页 |
| 3.1.2 消除趋势相关矩阵 | 第38-39页 |
| 3.2 随机矩阵理论 | 第39-43页 |
| 3.2.1 理论介绍 | 第39-40页 |
| 3.2.2 基于消除趋势相关矩阵的研究 | 第40-43页 |
| 3.3 非平稳时间序列主元素分析 | 第43-47页 |
| 4 非线性时间序列复杂性研究 | 第47-55页 |
| 4.1 排列熵与小样本排列熵 | 第47-51页 |
| 4.1.1 模型研究 | 第47-49页 |
| 4.1.2 模型检验与实证分析 | 第49-51页 |
| 4.2 Renyi排列熵 | 第51-55页 |
| 4.2.1 模型研究 | 第51页 |
| 4.2.2 模型检验与实证分析 | 第51-55页 |
| 5 非线性时间序列信息流研究 | 第55-83页 |
| 5.1 排列互信息 | 第55-59页 |
| 5.1.1 模型研究 | 第55-57页 |
| 5.1.2 模型检验与实证分析 | 第57-59页 |
| 5.2 排列交叉样本熵 | 第59-67页 |
| 5.2.1 模型研究 | 第59-61页 |
| 5.2.2 实证分析 | 第61-67页 |
| 5.3 排列IOTA熵 | 第67-72页 |
| 5.3.1 模型研究 | 第67-68页 |
| 5.3.2 实证分析 | 第68-72页 |
| 5.4 有向信息流 | 第72-83页 |
| 5.4.1 格兰杰因果关系与传递熵 | 第72-73页 |
| 5.4.2 相对传递熵研究 | 第73-74页 |
| 5.4.3 相对信息贡献量研究 | 第74-83页 |
| 6 极端事件的重现区间研究 | 第83-97页 |
| 6.1 纯随机序列分析 | 第84页 |
| 6.2 长期正相关序列分析 | 第84-88页 |
| 6.3 长期反相关序列分析 | 第88-90页 |
| 6.4 短相关序列分析 | 第90-97页 |
| 7 结论 | 第97-101页 |
| 参考文献 | 第101-113页 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第113-116页 |
| 学位论文数据集 | 第116页 |
