| 第1章 绪论 | 第1-24页 |
| 1．1 选题意义 | 第11页 |
| 1．2 研究背景 | 第11-13页 |
| 1．2．1 经济学新范式：混沌经济学的发展 | 第11-12页 |
| 1．2．2 复杂性研究提供了研究资本市场的新角度 | 第12页 |
| 1．2．3 传统资本市场理论不能完全解释资本市场 | 第12-13页 |
| 1．3 资本市场理论文献综述和研究现状 | 第13-21页 |
| 1．3．1．传统资本市场理论与有效市场假设及评价 | 第13-15页 |
| 1．3．2 复杂性资本市场理论研究现状及评价 | 第15-20页 |
| 1．3．3 资本市场复杂性研究存在的问题 | 第20-21页 |
| 1．4 复杂性理论研究资本市场的意义与研究内容 | 第21-22页 |
| 1．4．1 复杂性理论研究资本市场的意义 | 第21页 |
| 1．4．2 股市复杂性研究内容 | 第21-22页 |
| 1．5 股市复杂性研究总体思路和技术路线 | 第22-24页 |
| 1．5．1 研究总体思路 | 第22-23页 |
| 1．5．2 研究技术路线 | 第23-24页 |
| 第2章 有效市场假设及我国股市有效性实证检验 | 第24-30页 |
| 2．1 中国股市有效性研究综述 | 第24-25页 |
| 2．2 中国股市有效性实证检验 | 第25-29页 |
| 2．2．1 中国股市收益的正态性检验 | 第25-26页 |
| 2．2．2 中国股市单位根检验 | 第26-27页 |
| 2．2．3 收益率序列的序列相关性检验 | 第27-28页 |
| 2．2．4 BDS非线性检验 | 第28-29页 |
| 2．3 中国股市有效性实证检验结论分析 | 第29-30页 |
| 第3章 资本市场复杂性：混沌与分形 | 第30-43页 |
| 3．1 复杂性理论概述 | 第30-32页 |
| 3．1．1 复杂系统与复杂性 | 第30-31页 |
| 3．1．2 复杂性产生的根源 | 第31-32页 |
| 3．1．3 复杂性的处理原则：把复杂性当作作复杂性处理 | 第32页 |
| 3．2 复杂性的表现形式：非线性、混沌、分形 | 第32-38页 |
| 3．2．1 非线性概述 | 第32-33页 |
| 3．2．2 混沌理论概述 | 第33-35页 |
| 3．2．3 分形 | 第35-38页 |
| 3．3 复杂理论与经济系统 | 第38-43页 |
| 3．3．1 复杂性与经济系统 | 第38-39页 |
| 3．3．2 资本市场的复杂性原因 | 第39-40页 |
| 3．3．3 资本市场复杂性的特征 | 第40-41页 |
| 3．3．4 资本市场复杂性的表现 | 第41-43页 |
| 第4章 中国资本市场化复杂性度量研究 | 第43-57页 |
| 4．1 中国股市分形维实证分析 | 第43-51页 |
| 4．1．1 重标极差分析(R／S)方法 | 第43-46页 |
| 4．1．2 中国股市R／S实证研究 | 第46-49页 |
| 4．1．3 H指数的稳定性分析 | 第49-51页 |
| 4．2 中国股市演化系统的判断 | 第51-57页 |
| 4．2．1 中国股市股价演化的自相关函数分析 | 第51-52页 |
| 4．2．2 中国股市混沌吸引子的判定 | 第52-54页 |
| 4．2．3 中国股市混沌吸引子关联维的计算 | 第54-57页 |
| 第5章 复杂资本市场股价预测研究 | 第57-63页 |
| 5．1 基于相空间重构的预测方法 | 第57-59页 |
| 5．1．1 简单近似法 | 第58页 |
| 5．1．2 一阶近似法 | 第58页 |
| 5．1．3 用相空间重构法对股票的预测 | 第58-59页 |
| 5．2 人工神经网络股价预测 | 第59-60页 |
| 5．2．1 人工神经网络简介 | 第59-60页 |
| 5．2．2 ANN预测模型分析 | 第60页 |
| 5．3 相空间重构与神经网络结合股价预测 | 第60-63页 |
| 5．3．1 相空间重构与神经网络结合股价预测的实证分析 | 第61-62页 |
| 5．3．2 相空间重构与神经网络结合股价预测结论 | 第62-63页 |
| 第6章 中国股市波动性的实证研究 | 第63-76页 |
| 6．1 金融市场的波动性期限结构究 | 第63-65页 |
| 6．1．1 基于收益率正态分布的T~(1/2)规则 | 第63页 |
| 6．1．2 中国股市的波动性期限结构实证分析 | 第63-65页 |
| 6．2 股市波动性非线性模型族述 | 第65-69页 |
| 6．2．1 ARCH模型族简介 | 第65-67页 |
| 6．2．2 ARFIMA模型 | 第67-68页 |
| 6．2．3 ARFIMA-GARCH模型 | 第68-69页 |
| 6．3 ARFIMA(1，d，1)-GARCH(1，1)的实证研究 | 第69页 |
| 6．4 复杂股市波动性风险衡量 | 第69-76页 |
| 6．4．1 H指数与标准差，贝塔系数衡量风险的比较 | 第69-72页 |
| 6．4．2 H指数作为衡量股市波动性分析 | 第72-73页 |
| 6．4．3 标准差，贝塔系数，H指数对我国股市的实证分析 | 第73-74页 |
| 6．4．4 H指数衡量股市收益波动性总结 | 第74-76页 |
| 结论与展望 | 第76-78页 |
| 附录 | 第78-84页 |
| 主要参考文献 | 第84-89页 |
