| 中文摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 中文文摘 | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 第一节 研究背景 | 第9-10页 |
| 第二节 研究意义 | 第10-11页 |
| 第三节 研究方法及技术路线图 | 第11-12页 |
| 第四节 论文创新点 | 第12-13页 |
| 第五节 文献综述 | 第13-19页 |
| 第二章 理论基础 | 第19-25页 |
| 第一节 市场有效理论 | 第19页 |
| 第二节 信息不对称 | 第19-20页 |
| 第三节 行为金融学理论 | 第20-21页 |
| 第四节 股价异常波动的概念界定 | 第21-25页 |
| 第三章 网络舆情的量化 | 第25-41页 |
| 第一节 网络舆情来源的选择 | 第25-26页 |
| 第二节 网络舆情量化的方法 | 第26-28页 |
| 第三节 描述性统计 | 第28-39页 |
| 第四节 网络舆情的情感指数与股指收益率的相关性检验 | 第39-41页 |
| 第四章 基于VAR模型的网络舆情与股指收益率关系研究 | 第41-69页 |
| 第一节 三变量VAR模型的建立 | 第41-42页 |
| 第二节 数据的平稳性检验 | 第42-43页 |
| 第三节 确定VAR模型最优滞后阶数 | 第43-44页 |
| 第四节 VAR模型实证结果及分析 | 第44-51页 |
| 第五节 VAR模型的平稳性检验 | 第51-53页 |
| 第六节 收益率与情感指数的格兰杰因果检验 | 第53-56页 |
| 第七节 收益率与情感指数的脉冲响应函数分析 | 第56-67页 |
| 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 基于TGARCH-M模型的网络舆情与股指收益率的非对称效应研究 | 第69-81页 |
| 第一节 模型构建 | 第69-70页 |
| 第二节 ARCH效应检验 | 第70-72页 |
| 第三节 TGARCH-M模型的估计结果及分析 | 第72-81页 |
| 第六章 结论与展望 | 第81-85页 |
| 第一节 结论 | 第81-82页 |
| 第二节 展望 | 第82-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91-93页 |
| 个人简历 | 第93-96页 |
