| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 研究思路与方法 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第14页 |
| 1.4 研究内容及论文结构 | 第14-17页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第16-17页 |
| 1.5 论文的创新点 | 第17-19页 |
| 第2章 相关理论与文献综述 | 第19-31页 |
| 2.1 复杂网络理论 | 第19-24页 |
| 2.1.1 复杂网络的基本概念 | 第19页 |
| 2.1.2 网络的集合定义 | 第19-20页 |
| 2.1.3 网络的几何特征 | 第20-22页 |
| 2.1.3.1 度和度分布 | 第20-21页 |
| 2.1.3.2 平均路径长度 | 第21页 |
| 2.1.3.3 聚类系数 | 第21-22页 |
| 2.1.4 最小生成树的网络(MST)算法 | 第22-24页 |
| 2.1.4.1 树和最小生成树 | 第22-23页 |
| 2.1.4.2 最小生成树基本算法 | 第23-24页 |
| 2.2 文献综述 | 第24-28页 |
| 2.2.1 复杂网络理论的发展 | 第24-25页 |
| 2.2.2 复杂网络理论在金融市场的应用 | 第25-27页 |
| 2.2.3 复杂网络理论在系统性风险计量的应用 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-31页 |
| 第3章 股指极端波动下股市网络结构分析 | 第31-69页 |
| 3.1 MST网络的构建和数据选取 | 第32-35页 |
| 3.1.1 股票关联网络构建 | 第32-33页 |
| 3.1.2 样本数据 | 第33-35页 |
| 3.2 国际金融危机波动下股票市场网络结构演化 | 第35-55页 |
| 3.2.1 相关系数和平均距离 | 第35-37页 |
| 3.2.2 MST相关系数和距离的动态演化 | 第37-39页 |
| 3.2.3 MST网络结构的演化和超度量空间 | 第39-49页 |
| 3.2.4 MST网络拓扑子指标 | 第49-55页 |
| 3.3 国内股市异常波动下股票市场网络结构演化 | 第55-66页 |
| 3.3.1 相关系数和平均距离 | 第55-56页 |
| 3.3.2 MST相关系数和距离的动态演化 | 第56-58页 |
| 3.3.3 MST网络结构的演化和超度量空间 | 第58-62页 |
| 3.3.4 MST网络拓扑子指标 | 第62-66页 |
| 3.4 本章小结 | 第66-69页 |
| 第4章 股指极端波动下股市网络系统性风险贡献度分析 | 第69-83页 |
| 4.1 系统性风险贡献度 | 第70-71页 |
| 4.1.1 CoVAR模型 | 第70页 |
| 4.1.2 分位数回归法求CoVaR | 第70-71页 |
| 4.2 网络拓扑结构与dCoVaR间的关系 | 第71-72页 |
| 4.2.1 股票网络的构建 | 第71页 |
| 4.2.2 网络拓扑指标 | 第71-72页 |
| 4.2.3 dCoVaR与网络拓扑指标的动态面板回归模型 | 第72页 |
| 4.3 股市网络的系统性风险贡献度的实证检验 | 第72-81页 |
| 4.3.1 样本和指标数据的选取 | 第72-73页 |
| 4.3.2 股市系统性风险贡献度的静态分析 | 第73-76页 |
| 4.3.3 股市系统性风险贡献度的动态分析 | 第76-78页 |
| 4.3.4 dCoVaR与网络拓扑结构的回归分析 | 第78-81页 |
| 4.4 本章小结 | 第81-83页 |
| 第5章 研究结论及展望 | 第83-87页 |
| 5.1 研究结论 | 第83-84页 |
| 5.2 研究不足与展望 | 第84-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |