| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-17页 |
| 第一节 研究背景及意义 | 第9-13页 |
| 一、研究背景 | 第9-12页 |
| (一) 资本市场长期持续的发展和风险的日益剧增 | 第9-10页 |
| (二) 现有理论的缺陷 | 第10-11页 |
| (三) 经济物理学的兴起 | 第11-12页 |
| 二、研究意义 | 第12-13页 |
| 第二节 国内外相关研究的文献综述 | 第13-15页 |
| 一、随机矩阵理论(RMT)的文献综述 | 第13-15页 |
| 二、投资组合理论的研究评述 | 第15页 |
| 第三节 本文的研究思路和框架 | 第15-17页 |
| 一、研究思路和主要内容 | 第15-16页 |
| 二、可能的创新点 | 第16-17页 |
| 第二章 股票收益相关矩阵分析 | 第17-40页 |
| 第一节 随机矩阵理论简介 | 第17页 |
| 第二节 随机理论的三个基本结论和股票收益相关矩阵构造 | 第17-19页 |
| 一、随机理论的三个结论 | 第17-18页 |
| 二、收益相关系数与相关矩阵 | 第18-19页 |
| 第三节 股票收益相关矩阵与随机相关矩阵的对比分析 | 第19-39页 |
| 一、数据的选取 | 第20页 |
| 二、相关系数的统计性质分析 | 第20-21页 |
| 三、特征值的统计性质 | 第21-30页 |
| (一) 特征值的分布 | 第21-23页 |
| (二) 特征值熵 | 第23-24页 |
| (三) 特征值与相关系数 | 第24-30页 |
| (四) 结果分析 | 第30页 |
| 四、特征向量的统计性质 | 第30-39页 |
| (一) 特征向量元素的分布 | 第30-33页 |
| (二) 特征向量的反比参率(IRP) | 第33-34页 |
| (三) 特征向量与相关系数 | 第34-37页 |
| (四) 特征向量的稳定性 | 第37-38页 |
| (五) 结果分析 | 第38-39页 |
| 第四节 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 随机矩阵理论(RMT)在投资组合中的应用 | 第40-53页 |
| 第一节 现代投资组合理论 | 第40-42页 |
| 一、马科维茨的均值方差投资组合理论 | 第40-42页 |
| 二、马科维茨投资组合理论中的缺陷 | 第42页 |
| 第二节 随机矩阵方法改进的均值方差模型 | 第42-44页 |
| 一、随机矩阵理论过滤相关矩阵的方法 | 第42-43页 |
| 二、随机矩阵方法构建投资组合 | 第43-44页 |
| (一) 数据来源 | 第43页 |
| (二) 具体的构建和评价过程 | 第43-44页 |
| 第三节 实证分析 | 第44-52页 |
| 一、预期收益下的风险对比 | 第44-48页 |
| 二、预测的准确性 | 第48-52页 |
| 第四节 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 总结与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |