复杂信息环境下投资者学习行为对其收益影响分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容与方法 | 第11-13页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.2.2 研究方法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 研究目标 | 第13页 |
| 1.3 研究创新点 | 第13-14页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第14-27页 |
| 2.1 复杂网络 | 第14-19页 |
| 2.1.1 复杂网络理论 | 第14-17页 |
| 2.1.2 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 2.2 学习行为 | 第19-22页 |
| 2.2.1 学习的定义 | 第19页 |
| 2.2.2 国内外研究模型 | 第19-22页 |
| 2.3 信任 | 第22-24页 |
| 2.3.1 信任定义 | 第22-23页 |
| 2.3.2 国内外研究现状 | 第23-24页 |
| 2.4 少数者博弈模型 | 第24-26页 |
| 2.4.1 少数者博弈理论 | 第24-25页 |
| 2.4.2 少数者博弈模型改进 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 复杂信息扩散网络建模与分析 | 第27-40页 |
| 3.1 构建复杂信息扩散网络 | 第27-32页 |
| 3.1.1 信息传播扩散过程分析 | 第27-28页 |
| 3.1.2 信任的定义与度量模型 | 第28-29页 |
| 3.1.3 网络演化模型 | 第29-30页 |
| 3.1.4 学习规则设定 | 第30-32页 |
| 3.2 实验设置与参数选择 | 第32-38页 |
| 3.2.1 实验流程设置 | 第32-34页 |
| 3.2.2 网络分析 | 第34-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 学习对投资者收益影响分析 | 第40-47页 |
| 4.1 投资者收益概率分布 | 第40-42页 |
| 4.2 学习方式对投资者收益的影响 | 第42-43页 |
| 4.3 学习时间对投资者收益的影响 | 第43-44页 |
| 4.4 网络参数对投资者收益的影响 | 第44-46页 |
| 4.4.1 信任阈值θ | 第44-45页 |
| 4.4.2 网络节点数 G | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-52页 |
| 5.1 本文主要结论 | 第47-49页 |
| 5.1.1 构建证券市场中的复杂信息扩散网络 | 第47页 |
| 5.1.2 复杂信息扩散网络分析 | 第47-49页 |
| 5.1.3 学习对投资者收益的影响 | 第49页 |
| 5.2 不足与展望 | 第49-52页 |
| 5.2.1 研究不足 | 第49-50页 |
| 5.2.2 研究展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
